analysis 2024. 10. 25. 02:40

ebs_perf_1_mat2feather_blog

mat 파일을 pandas 데이터프레임으로 변환하여 feather 파일로 저장하기¶

revision¶

2024-07-28:
- initial
- mat to dataframe to feather 변환을 구현함
2024-07-29:
- TSMaster의 blf to mat 변환 시, 계산에 필요한 신호들만 선택하는 방법을 적용함
  - WHL_SPD11(0x386), SAS11 (0x2b0), ESP12 (0x153)
2024-10-04: 블로그 포스팅을 위해서 내용을 정리함

개요¶

TSMaster는 CAN 데이터를 blf 포맷으로 저장한다. blf는 CAN 통신을 메시지 단위로 저장하기에 메시지 단위로 데이터를 처리할 경우 좋다. 반면에 메시지와 시그날 구성 정보(소위 CAN 데이터베이스)가 없고, 시그날 단위로 데이터 처리를 할 수 없다는 단점이 있다. 이런 단점을 극복하고자 대부분의 CAN 측정 도구들은 시그날 별로 데이터를 볼 수 있는 포맷으로 파일 변환을 지원한다.
시그날 기반 포맷으로 mdf와 mat가 대표적이다.
- mdf는 자동차 산업의 표준이다. 따라서 많은 도구들이 지원한다.
- mat은 Matlab의 표준이다. 많은 학생들이 대학교에서 Matlab을 배운다. mat 파일은 사용자가 많다.
- TSMaster는 blf to mat 포맷 변환을 지원한다.
요즘 데이터 처리 많이 사용되는 언어는 Python이다. 데이터 처리를 위한 함수를 직접 개발하지 않고 미리 개발되어 공개된 함수를 가져와서 사용할 수 있다는 매우 커다란 장점이 있다. 이러 함수들의 모임을 모듈이라고 한다. 대표적으로 numpy(넘파이), scipy(사이파이), pandas(판다스)를 들 수 있다. 모듈을 import 하는 것으로 모듈에 포함된 함수들을 사용할 준비가 완료된다. 이 실습에서는 판다스와 사이파이의 함수들을 이용해서 디셀 유니포머티를 계산할 것이다.
실습에는 두 개의 파이썬 스크립트가 사용된다. 첫 번째 스크립트인 이 스크립트에서는 mat의 데이터를 읽어, 판다스 데이터프레임으로 변환한다. 이 변환에 제법 시간이 든다. 스크립트 개발 중에 데이터 파일을 반복해서 읽게 된다. 그때마다 mat을 데이터프레임으로 변환하는 시간을 줄이기 위해, 데이터프레임을 판다스에서 읽기 쉬운 feather 형식 파일로 저장해둔다.
두 번째 스크립트에는 제동 성능 지표를 계산한다. 상세는 두 번째 스크립트의 개요에서 설명한다.

In [1]:

# import

import sys
from pathlib import Path
import h5py
import numpy as np
import pandas as pd
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
from PIL import Image

In [2]:

# 블로그에 올리기 위해 plotly renderer의 설정이 필요하다. 

import plotly.io as pio
pio.renderers.default = "notebook_connected"

준비¶

In [3]:

# constant

# 프로젝트 디렉토리 경로
k_dir_project = Path('.').absolute()

# 데이터 파일 저장 경로
k_dir_data = Path(r'C:\data\tosun\projects\20240725_venue\Logging\Bus')
if k_dir_data.exists():
    print(f'{k_dir_data = }')
else:
    print('No data directory found')
    sys.exit(1)

k_dir_data = WindowsPath('C:/data/tosun/projects/20240725_venue/Logging/Bus')

In [4]:

# data 디렉토리에 feather 파일이 많이 있을 경우, 전체 feather 파일을 출력하여 확인한다.
mats = list(Path(k_dir_data).rglob('*.mat'))
print('mats =')
for i, mat in enumerate(mats):
    print(f'{i}: {mat.name}')

mats =
0: 20240725_venue2024_07_26_09_17_29.MAT

In [5]:

# 1개 mat 파일을 대상으로 데이터를 처리한다.
i_mat = 0
mat = mats[i_mat] 
print(f'{mat = }')


# pandas 데이터프레임을 저장할 feather 파일 이름을 미리 마련한다.
feather = mat.with_suffix('.feather')
print(f'{feather = }')

mat = WindowsPath('C:/data/tosun/projects/20240725_venue/Logging/Bus/20240725_venue2024_07_26_09_17_29.MAT')
feather = WindowsPath('C:/data/tosun/projects/20240725_venue/Logging/Bus/20240725_venue2024_07_26_09_17_29.feather')

mat 파일을 읽어서 데이터프레임으로 변환하기¶

바퀴 속도 신호 데이터프레임을 만든다. 이 과정에서 mat 파일에서 데이터프레임을 방법을 알아낸다.
메시지별로 전송 주기가 다르다. 전송 주기를 맞춰야 제동 성능 지표 계산이 편리하다. 메시지별로 데이터프레임을 만들고, 데이터프레임들을 합친다.

In [6]:

# Read mat file. So simple
trace = h5py.File(mat, 'r')
trace_keys = list(trace.keys())
for key in trace_keys[:3]:
    print(key)

CAN1_ACU14_CF_SBR_Ind
CAN1_ACU14_CF_TTL_Ind
CAN1_CGW1_CF_Gway_AstDrSw

mat 파일에 시그날 이름은 아래 명명법으로 되어있다.
- [network name][message name][signal name]
- CAN1_WHL_SPD11_WHL_SPD_FL
  - CAN1: 네트워크 이름/ 채널 이름
  - WHL_SPD11: 메시지 이름
  - WHL_SPD_FL: 신호 이름

바퀴 속도 신호 데이터프레임 만들기¶

바퀴 속도 신호들은 WHL_SPD11 메시지에 들어있다.

In [7]:

# 바퀴 속도 속도 신호들로 데이터프레임(df_ws)을 만든다.
# 네 ws 시그널들이 한 메시지에 포함되어 있어서 타임스탬프(ts)가 동일할 것이다. 
# 확인을 위해서 ts를 wheel 별로 따로 만들어서 확인한다. 
ws = {}
wheels = ['fl', 'fr', 'rl', 'rr']  
df_ws = pd.DataFrame()
for wheel in wheels:
    ws[wheel] = np.array(trace[f'CAN1_WHL_SPD11_WHL_SPD_{wheel.upper()}'])
    df_ws[f'ts_{wheel}'] = ws[wheel][0, :]
    df_ws[f'ws_{wheel}'] = ws[wheel][1, :]

df_ws.tail(3)

Out[7]:

	ts_fl	ts_fr	ts_rl	ts_rr
19193	456.265543	456.265543	456.265543	456.265543
19194	456.285776	456.285776	456.285776	456.285776
19195	456.305758	456.305758	456.305758	456.305758

In [8]:

# wheel별 ts(ts_wheel)가 같은지 확인한다.
for wheel_1 in wheels:
    for wheel_2 in wheels:
        if wheel_1 != wheel_2:
            print(f'Comparing {wheel_1} and {wheel_2}', end=' ')
            print((df_ws[f'ts_{wheel_1}'] != df_ws[f'ts_{wheel_2}']).sum(), 'difference(s) found')
# 예상대로 wheel 별로 ts 차이가 없다.

Comparing fl and fr 0 difference(s) found
Comparing fl and rl 0 difference(s) found
Comparing fl and rr 0 difference(s) found
Comparing fr and fl 0 difference(s) found
Comparing fr and rl 0 difference(s) found
Comparing fr and rr 0 difference(s) found
Comparing rl and fl 0 difference(s) found
Comparing rl and fr 0 difference(s) found
Comparing rl and rr 0 difference(s) found
Comparing rr and fl 0 difference(s) found
Comparing rr and fr 0 difference(s) found
Comparing rr and rl 0 difference(s) found

In [9]:

# 대표 timestamp를 ts로 정하고 나머지는 제거한다.
df_ws['ts'] = df_ws[f'ts_{wheels[0]}']
df_ws.drop(columns=[f'ts_{wheel}' for wheel in wheels], inplace=True)
df_ws = df_ws[['ts'] + [f'ws_{wheel}' for wheel in wheels]]
df_ws.tail(3)

Out[9]:

	ts	ws_fl	ws_fr	ws_rl	ws_rr
19193	456.265543	0.0	0.0	0.0	0.0
19194	456.285776	0.0	0.0	0.0	0.0
19195	456.305758	0.0	0.0	0.0	0.0

In [10]:

# wheel speeds를 그래프로 그린다.
fig_wheel_speeds = px.line(df_ws, x='ts', y=[f'ws_{wheel}' for wheel in wheels], title='Wheel Speeds')

# plotly로 그래프를 출력하고 html로 저장하면 파일 크기가 너무 커서 티스토리에서 포스팅을 할 수 없다. plolty 그래프를 png로 변환한다.
png_wheel_speeds = k_dir_project / 'fig_wheel_speeds.png'
fig_wheel_speeds.write_image(png_wheel_speeds)
img = Image.open(png_wheel_speeds)
display(img)

No description has been provided for this image

메시지 별로 데이터프레임 만들기¶

In [13]:

# 필요한 신호들이 들어있는 메시지들을 확인한다.
messages = set()
signals_to_find = ['SAS_Angle', 'YAW_RATE', 'LAT_ACCEL', 'CYL_PRES', 'LONG_ACCEL']
trace_keys = list(trace.keys())
for trace_key in trace_keys[:3]: # 전체 trace_key를 모두 출력하면 너무 많아서 3개만 출력한다.
    for signal in signals_to_find:
        if signal in trace_key:
            channel, message_name, *signal_name_parts = trace_key.split('_')
            signal_name = '_'.join(signal_name_parts)
            messages.add(message_name)
            print(f'{signal_name} found in {channel}/{message_name}')

print()
print(f'{signals_to_find} are found in {messages}')

['SAS_Angle', 'YAW_RATE', 'LAT_ACCEL', 'CYL_PRES', 'LONG_ACCEL'] are found in set()

필요한 신호들의 trace_key들을 확인하였다. 운이 좋았다. 메시지 이름에 '_'가 없었다. 그랬다면 위와 같이 간단히 찾을 수 없었을 것이다.

In [14]:

# 메시지 별로 데이터프레임을 만든다.  

# 제동 성능 지표 계산에 필요한 신호들이 속한 메시지들은 아래 messages 리스트와 같다.  
messages = ['CAN1_WHL_SPD11', 'CAN1_SAS11', 'CAN1_ESP12']

# 각 메시지에 속한 신호들을 읽어서 데이터프레임을 만든다.
signal_map = {} # dict of dict

signal_map['CAN1_WHL_SPD11'] = {
    # mat 파일의 trace_key: df의 컬럼 이름 
    'CAN1_WHL_SPD11_WHL_SPD_FL': 'ws_fl',   
    'CAN1_WHL_SPD11_WHL_SPD_FR': 'ws_fr',
    'CAN1_WHL_SPD11_WHL_SPD_RL': 'ws_rl',
    'CAN1_WHL_SPD11_WHL_SPD_RR': 'ws_rr',
}
signal_map['CAN1_SAS11'] = {
    'CAN1_SAS11_SAS_Angle': 'sas',
}
signal_map['CAN1_ESP12'] = {
    'CAN1_ESP12_YAW_RATE': 'yaw_rate',
    'CAN1_ESP12_LAT_ACCEL': 'lat_accel',
    'CAN1_ESP12_CYL_PRES': 'cyl_pres',
    'CAN1_ESP12_LONG_ACCEL': 'long_accel'
}

dfs = {}
for message in messages:
    print(f'Processing {message}')
    df = pd.DataFrame()
    for k, v in signal_map[message].items():
        df[f'ts_{v}'] = np.array(trace[k])[0, :] # 시그널 별로 ts를 따로 읽을 필요는 없는데 ... 귀찮다.
        df[v] = np.array(trace[k])[1, :]
    df['ts'] = df[f'ts_{list(signal_map[message].values())[0]}']
    df.drop(columns=[f'ts_{v}' for v in signal_map[message].values()], inplace=True)
    df = df[['ts'] + list(signal_map[message].values())]
    dfs[message] = df

Processing CAN1_WHL_SPD11
Processing CAN1_SAS11
Processing CAN1_ESP12

In [15]:

# 메시지 별로 데이터프레이들이 제대로 만들어졌는지 그래프를 그려서 확인한다.
for message in messages:
    print(f'Plotting {message}')
    fig_histogram_period_message = px.line(dfs[message], x='ts', y=list(signal_map[message].values()), title=message)
    fig_histogram_period_message.write_image(f'{message}.png')
    img = Image.open(f'{message}.png')
    display(img)
    # fig_histogram_period_message.show()

Plotting CAN1_WHL_SPD11

Plotting CAN1_SAS11

Plotting CAN1_ESP12

메시지별로 데이터프레임이 잘 만들어졌다.

메시지별로 만든 데이터프레임들을 한 데이터프레임으로 합친다.¶

메시지들 별로 타임스탬프가 다르다.
기준을 정해서 타임스탬프들을 하나로 만든다.
메시지별 데이터프레임들을 합쳐서 한 데이터프레임으로 만든다.

In [16]:

# 메시지 별 df의 프레임의 개수를 확인한다.
for message in messages:
    print(f'dfs[{message}].shape = {dfs[message].shape}')

dfs[CAN1_WHL_SPD11].shape = (19196, 5)
dfs[CAN1_SAS11].shape = (38394, 2)
dfs[CAN1_ESP12].shape = (38392, 5)

WHL_SPD11의 프레임 개수와 SAS11의 프레임 개수는 2배 정도 차이가 난다. 메지시 전송 주기가 2배 정도 차이가 나는 것으로 짐작할 수 있다.
SAS11의 프레임 개수와 ESP12의 프레임 개수는 거의 같다.

In [17]:

# 메시지별로 프레임 전송 주기를 구한다. 
for message in messages:
    print(f'dfs[{message}].shape = {dfs[message].shape}')
    dfs[message]['ts_diff'] = dfs[message]['ts'].diff()
    fig_histogram_period_message =  px.histogram(
        dfs[message],
        x='ts_diff',
        title=f'{message} - ts diff',
        width=400,
        height=300,
    )
    fig_histogram_period_message.write_image(f'{message}_ts_diff.png')
    img = Image.open(f'{message}_ts_diff.png')
    display(img)
    # fig_histogram_period_message.show()

dfs[CAN1_WHL_SPD11].shape = (19196, 5)

dfs[CAN1_SAS11].shape = (38394, 2)

dfs[CAN1_ESP12].shape = (38392, 5)

WHL_SPD11의 전송 주기는 20msec이다.
SAS11과 ESP12의 전송 주기는 10msec이다.

In [18]:

# [경고] 아래 조작은 ts를 덮어쓰기 때문에 1회만 해야한다. 
# 반복하면 왜곡이 발생하고 반복할 수록 왜곡이 심해진다. 

for message in messages:
    # 전체 프레임의 ts에서 첫 프레임의 ts를 뺀다. 첫 프레임의 ts는 0이 된다.
    dfs[message]['ts'] = dfs[message]['ts'] - dfs[message]['ts'].iloc[0]

    # ts를 0.01초(10msec. 세 메시지의 가장 짧은 전송 주기) 단위로 만든다.
    # dfs[message]['ts'] = (dfs[message]['ts'] * 100).astype(int) / 100. 이 방법 보다는 아래 방법이 직관적이다.
    dfs[message]['ts'] = dfs[message]['ts'].round(2)
    
    # ts_diff를 구한다.
    dfs[message]['ts_diff'] = dfs[message]['ts'].diff()

    # ts_diff를 히스토그램으로 그린다.
    fig_histogram_period_message =  px.histogram(
        dfs[message],
        x='ts_diff',
        title=f'{message} - ts diff',
    )

    # fig1의 크기를 400x300으로 만든다.
    fig_histogram_period_message.update_layout(
        width=400,
        height=300,
    )

    fig_histogram_period_message.write_image(f'{message}_ts_diff_rounded.png')
    img = Image.open(f'{message}_ts_diff_rounded.png')
    display(img)
    # fig_histogram_period_message.show()

히스토그램의 ts_diff의 간격이 10msec로 변경되었다.
일부는 0msec로 다른 일부는 20msec가 되었다. 즉, ts 간격이 5msec 보다 작거나, 15msec 보다 큰 경우가 있었다는 이야기다. 제어기의 연산 주기가 변해서 일 수도 있고, CAN 메시지 전송을 위한 버스 점유가 지연되서 일 수도 있고, 두 가지가 겹쳐서 일 수도 있겠다.

In [19]:

# histogram을 그리기 위해서 임시로 만든 ts_diff 컬럼을 제거한다.
for message in messages:
    dfs[message].drop(columns=['ts_diff'], inplace=True)
    
# CAN1_WHL_SPD11, CAN1_SAS11, CAN1_ESP12를 merge한다.
df = pd.merge(dfs['CAN1_WHL_SPD11'], dfs['CAN1_SAS11'], on='ts', how='outer')
df = pd.merge(df, dfs['CAN1_ESP12'], on='ts', how='outer')  

# na를 forward fill한다. 결과적으로 na를 last valid value로 채우는 셈이된다. 
df = df.ffill() 

# 중복을 제거한다.
df.drop_duplicates(subset='ts', inplace=True)

In [20]:

# df를 살펴본다.
df.tail(3)

Out[20]:

	ts	sas	yaw_rate	lat_accel	cyl_pres	long_accel
38513	383.91	-14.6	0.92	0.10	15.6	-0.53
38514	383.92	-14.6	0.86	0.12	15.5	-0.57
38515	383.93	-14.6	0.84	0.15	15.5	-0.57

그래프로 데이터프레임들이 제대로 합쳐졌는지 확인한다.¶

In [21]:

def plot_driving(df):
    '''   
     3 x 1의 subplots를 그린다.
    1번째 plot은 wheel speeds를 그린다.
    2번째 plot은 long_accel을 그린다.
    3번째 plot은 cyl_pres를 그린다.
    '''
    
    if 'brake_state' in df.columns:
        fig = make_subplots(rows=7, cols=1, shared_xaxes=True, vertical_spacing=0.02)
        fig.add_trace(go.Scatter(x=df['ts'], y=df['brake_state'], mode='lines', name='brake_state'), row=7, col=1)
        fig.update_yaxes(title_text='brake_state', row=7, col=1)
    else:
        fig = make_subplots(rows=6, cols=1, shared_xaxes=True, vertical_spacing=0.02)
    
    fig.add_trace(go.Scatter(x=df['ts'], y=df['ws_fl'], mode='lines', name='ws_fl'), row=1, col=1)
    fig.add_trace(go.Scatter(x=df['ts'], y=df['ws_fr'], mode='lines', name='ws_fr'), row=1, col=1)
    fig.add_trace(go.Scatter(x=df['ts'], y=df['ws_rl'], mode='lines', name='ws_rl'), row=1, col=1)
    fig.add_trace(go.Scatter(x=df['ts'], y=df['ws_rr'], mode='lines', name='ws_rr'), row=1, col=1)
    # wheel speeds의 단위는 km/h이다. y축의 단위를 km/h로 표시한다.
    fig.update_yaxes(title_text='ws<br>km/h', row=1, col=1)

    fig.add_trace(go.Scatter(x=df['ts'], y=df['cyl_pres'], mode='lines', name='cyl_pres'), row=2, col=1)
    # cyl_pres의 단위는 bar이다.
    fig.update_yaxes(title_text='cyl_pres<br>bar', row=2, col=1)

    fig.add_trace(go.Scatter(x=df['ts'], y=df['long_accel'], mode='lines', name='long_accel'), row=3, col=1)
    # long_accel의 단위는 m/s^2이다.
    fig.update_yaxes(title_text='long_decel<br>m/s^2', row=3, col=1)

    fig.add_trace(go.Scatter(x=df['ts'], y=df['sas'], mode='lines', name='sas'), row=4, col=1)
    # sas_angle의 단위는 degree이다.
    fig.update_yaxes(title_text='sas<br>degree', row=4, col=1)

    fig.add_trace(go.Scatter(x=df['ts'], y=df['yaw_rate'], mode='lines', name='yaw_rate'), row=5, col=1)
    # yaw_rate의 단위는 degree/s이다.
    fig.update_yaxes(title_text='yaw_rate<br>degree/s', row=5, col=1)

    fig.add_trace(go.Scatter(x=df['ts'], y=df['lat_accel'], mode='lines', name='lat_accel'), row=6, col=1)
    # lat_accel의 단위는 m/s^2이다.
    fig.update_yaxes(title_text='lat_accel<br>m/s^2', row=6, col=1)

    fig.update_layout(title=f'{mat.name}', height=800, width=800, showlegend=True)

    # 선의 굵기를 1로 한다.
    fig.update_traces(line=dict(width=0.5), row=1, col=1)
    fig.update_traces(line=dict(width=0.5), row=2, col=1)
    fig.update_traces(line=dict(width=0.5), row=3, col=1)
    fig.update_traces(line=dict(width=0.5), row=4, col=1)
    fig.update_traces(line=dict(width=0.5), row=5, col=1)
    fig.update_traces(line=dict(width=0.5), row=6, col=1)

    return fig

In [22]:

def calc_brake_state(df):
    '''
    cyl_pres와 wheel_speeds를 이용하여 brake_state를 계산한다.

    brake_state
        0: no braking, moving, 
        1: no braking, stop
        2: braking, moving
        3: braking, stop
    '''

    # 나중에 fillna를 하기 위해서 숫자가(예 -1) 아닌 None으로 초기화한다.
    df['brake_state'] = None   

    # cyl_pres의 오셋 보정을 한다. 
    # 오히려 안 좋아졌다.
    # 다시 cyl_pres의 오셋 보정을 하는 시간 낭비를 피하기 위해서 주석 처리한다.
    
    # cyl_pres_min = df['cyl_pres'].min()
    # df['cyl_pres'] = df['cyl_pres'] - cyl_pres_min
    
    # 0으로 하면 노이즈로 false triggering이 발생한다.
    k_cyl_pres_brake_applied = 3.0  

    # 0으로 하면 CAN의 ws 신호들은 filtered normalized wheel speed라서 0이 되기까지 지나치게 오래 걸린다.
    k_vs_moving = 0.25              

    for i_row, row in df.iterrows():
        # 코딩을 편하게 하기 위해서 변수를 만든다.
        ts = row['ts']
        ws_fl = row['ws_fl']
        ws_fr = row['ws_fr']
        ws_rl = row['ws_rl']
        ws_rr = row['ws_rr']
        vs_min = min(ws_fl, ws_fr, ws_rl, ws_rr)
        vs_max = max(ws_fl, ws_fr, ws_rl, ws_rr)
        sas = row['sas']
        yaw_rate = row['yaw_rate']
        lat_accel = row['lat_accel']
        cyl_pres = row['cyl_pres']
        long_accel = row['long_accel']

        if cyl_pres < k_cyl_pres_brake_applied: # no braking
            if vs_min > k_vs_moving:   
                # no braking, moving
                df.loc[i_row, 'brake_state'] = 0
            else:
                # no braking, stop
                df.loc[i_row, 'brake_state'] = 1
        else: # braking
            if vs_min > k_vs_moving:     
                # braking, moving
                df.loc[i_row, 'brake_state'] = 2
            else:
                # braking, stop
                df.loc[i_row, 'brake_state'] = 3

    df['brake_state'] = df['brake_state'].astype('category').ffill()

    return df

In [23]:

# 데이터프레임에 brake_state를 추가한다.
df = calc_brake_state(df)

In [24]:

# brake_state 신호가 추가된 데이터프레임을 그래프로 그린다.
fig_driving = plot_driving(df)
fig_driving.write_image('fig_driving.png')
img = Image.open('fig_driving.png')
display(img)

brake_state가 잘 계산되었다.

데이터프레임을 feather 파일로 저장한다.¶

In [25]:

# 데이터프레임을 feather 파일로 저장한다. feather 파일은 데이터프레임을 빠르게 저장하고 읽을 수 있는 파일 포맷이다.
df.to_feather(feather)

결론 - 메시지별로 만든 데이터프레임들을 한 데이터프레임으로 합치기¶

메시지별로 전송 주기가 다르다. 메시지별 데이터프레임을 합칠 때는 이를 고려해야 한다.
가장 빠른 전송 주기를 기준으로 ts를 만들었다.
ts를 기준으로 데이터프레임들을 merge했다.
merge된 데이터프레임에서 na 값을 ffill로 채웠다. 이는 last valid value로 채운셈이다.
여러 메시지들의 ts를 일치시키는 과정에서 오류가 발생한다. ts 오차는 메시지 전송 주기보다 작을 것이다. 이 오차가 제동 성능 지표 계산에 심각한 영향을 끼칠 것으로 생각하지 않는다.
ts 오류를 최소화 하기 위해서는 ts를 일치시키지 않고 메시지 별 ts를 이용해서 계산을 할 수도 있다. 그렇게 할 수 있지만 복잡하다. 메시지의 타임스탬프가 제어기의 타임스탬프는 아니다. 즉, 타임스탬프에는 이미 오차는 존재한다.
이 스크립트는 데모 목적이다. ts를 일치시키며 값들을 보간(interpolation)할 수도 있다. 그렇게 할 정도의 정확도가 필요하지 않을 것으로 생각한다. 복잡하지 않은 현재 방식으로 ts를 맞춘다.

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메시지 별로 데이터프레임 만들기¶

메시지별로 만든 데이터프레임들을 한 데이터프레임으로 합친다.¶

그래프로 데이터프레임들이 제대로 합쳐졌는지 확인한다.¶

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