Collecting Big Data from Automotive ECUs beyond the CAN Bandwidth for Fault Visualization
المؤلفون المشاركون
Lee, Jeong-Woo
Choi, Ki-Yong
Lee, Jung-Won
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-02-27
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A hardware-in-the-loop (HiL) test is performed to verify the software functions mounted on automotive electronic control units (ECUs).
However, the characteristics of HiL test limit the usage of common debugging techniques.
Meanwhile, the logs of how the program uses memory can be utilized as debugging information collected by the controller area network (CAN).
However, when the 32 KB memory is observed with 10 ms period, about 96% of the data on each cycle is lost, since the CAN only can transfer 1.25 KB of data at each cycle.
Therefore, to overcome the above limitations, in this study, the memory is divided into multiple regions to transmit generated data via CAN.
Next, the simulation is repeated for the each divided regions to obtain the different areas in each simulation.
The collected data can be visualized as update information in each cycle and the cumulative number of updates.
Through the proposed method, the ECU memory information during the HiL test was successfully collected using the CAN; the transmission is completed without any loss of data.
In addition, the data was visualized in images containing the update information of the memory.
These images contribute to shortening the debugging time for developers and testers.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lee, Jeong-Woo& Choi, Ki-Yong& Lee, Jung-Won. 2017. Collecting Big Data from Automotive ECUs beyond the CAN Bandwidth for Fault Visualization. Mobile Information Systems،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1189059
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lee, Jeong-Woo…[et al.]. Collecting Big Data from Automotive ECUs beyond the CAN Bandwidth for Fault Visualization. Mobile Information Systems No. 2017 (2017), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1189059
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lee, Jeong-Woo& Choi, Ki-Yong& Lee, Jung-Won. Collecting Big Data from Automotive ECUs beyond the CAN Bandwidth for Fault Visualization. Mobile Information Systems. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1189059
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1189059
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر