dbc에서 m_id들을 찾기

dbc에서 m_id들을 찾기

• 목적: 차량 형상 관리 관점에서 설계 사양 (dbc)과 실차의 형상(m_id_info)을 비교한다.
  • m_id_info는 blf 파일에서 m_id, dlc, d_ts 추출하기 :: hsl's tsmaster 사용기에서 측정한 CAN 통신 데이터를 분석한 결과이다. 메시지 아이디(m_id)별로 메시지 길이(dlc), 메지지 전송 주기(d_ts) 정보를 갖고 있다.  
• dbc 파일에서 m_id_info의 m_id들을 찾는다.
• 찾아야할 m_id들은 ~mid_info.xlsx에 저장되어 있다.
• cantools라는 Python 모듈을 이용하여 dbc의 내용을 읽는다.
• 찾기와 비교를 쉽게 하기 위해서 pandas라는 Python 모듈을 이용한다.
• xlsx의 내용을 df_car라는 dataframe(df)으로 만든다.
• dbc의 내용을 df_dbc라는 df로 만든다.
• 두 df를 합친다.
  • 양쪽 df 모두에 포함되어 있고, dlc(data length code)가 동일하면 ok
  • 양쪽 df 모두에 포함되어 있는데, dlc가 다르면 nok
  • df_dbc에는 있는데 df_car에 없으면 missing
  • df_car에 있는데 df_dbc에 없으면 unidentified
• 로 분류한다.

CAN 통신에서 메시지 아이디(m_id)들을 찾고 그 아이디들을 dbc에서 찾는 것은 차량 형상 점검의 기본이자 시작점이다.

from pathlib import Path
import cantools
import pandas as pd

ldf is not supported
xls is not supported
xlsx is not supported

찾아야 할 m_id

• blf 파일에서 m_id, dlc, d_ts 추출하기 :: hsl's tsmaster 사용기에서 추출하여 xlsx에 저장한 정보를 이용한다.
• df_car를 만든다.

xlsx_m_info = Path(r'C:/data/tosun/projects/uds_vehicle_config/Logging/Bus/uds_vehicle_config_2025_01_19_10_34_14_m_info.xlsx')
df_car = pd.read_excel(xlsx_m_info, sheet_name='Sheet1')
df_car[['m_id', 'm_id_int', 'dlc', 'd_ts']].sample(3)

	m_id	m_id_int	dlc	d_ts
29	394	916	8	0.02
44	52A	1322	8	0.20
36	4E6	1254	8	0.10

m_id를 찾을 dbc

# dbc 파일
dbc = Path(r'C:\data\tosun\reference\dbc\20240809_venue\venue_esc.dbc')
db = cantools.database.load_file(dbc, strict=False)
db.messages

[message('calc', 0x222, False, 8, {None: '[P] Periodic'}),
 message('ESP12', 0x220, False, 8, {None: '[P] Periodic'}),
 message('SAS11', 0x2b0, False, 5, {None: '[P] Periodic'}),
 message('WHL_SPD11', 0x386, False, 8, {None: '[P] Periodic'})]

df_dbc를 만든다.

messages = [(message.name, hex(message.frame_id), message.frame_id, message.length) for message in db.messages]
df_dbc = pd.DataFrame(messages, columns=['name', 'm_id', 'm_id_int', 'dlc'])
df_dbc

	name	m_id	m_id_int	dlc
0	calc	0x222	546	8
1	ESP12	0x220	544	8
2	SAS11	0x2b0	688	5
3	WHL_SPD11	0x386	902	8

df_dbc와 df_m_id_info를 합친다.

df = pd.merge(df_dbc, df_car[['m_id_int', 'dlc', 'd_ts']], on='m_id_int', how='outer', suffixes=['_dbc', '_car'], indicator=True)
df['m_id'] = df['m_id_int'].apply(lambda x: f'0x{x:03X}')
df['dlc_check'] = df['dlc_dbc'] == df['dlc_car']
df.sample(3)

	name	m_id	m_id_int	dlc_dbc	dlc_car	d_ts	_merge	dlc_check
58	NaN	0x5CF	1487	NaN	8.0	0.10	right_only	False
20	NaN	0x329	809	NaN	8.0	0.01	right_only	False
10	NaN	0x164	356	NaN	4.0	0.01	right_only	False

# columns of interest
coi = ['m_id', 'name', 'dlc_dbc', 'dlc_car', 'dlc_check']

# df_dbc와 df_car에 모두 있고 dlc가 같은 것
df_ok = df.loc[(df['_merge'] == 'both') & (df['dlc_check'] == True), coi]

# 메시지를 송신하는 제어기를 찾는다.
df_ok['ecu_tx'] = df_ok['m_id'].apply(lambda x: db.get_message_by_frame_id(int(x, 16)).senders)

# 메시지를 수신하는 제어기를 찾는다.
df_ok['ecu_rx'] = df_ok['m_id'].apply(lambda x: db.get_message_by_frame_id(int(x, 16)).receivers)

# df_dbc와 df_car에 모두 있는데 dlc가 다른 것
df_nok = df.loc[(df['_merge'] == 'both') & (df['dlc_check'] == False), coi]
df_nok['ecu_tx'] = df_nok['m_id'].apply(lambda x: db.get_message_by_frame_id(int(x, 16)).senders)
df_nok['ecu_rx'] = df_nok['m_id'].apply(lambda x: db.get_message_by_frame_id(int(x, 16)).receivers)

# df_dbc에 있는데 df_car에 없는 것
df_missing = df.loc[df['_merge'] == 'left_only', coi]
df_missing['ecu_tx'] = df_missing['m_id'].apply(lambda x: db.get_message_by_frame_id(int(x, 16)).senders)
df_missing['ecu_rx'] = df_missing['m_id'].apply(lambda x: db.get_message_by_frame_id(int(x, 16)).receivers)

# df_car에 있는데 df_dbc에 없는 것
df_unidentified = df.loc[df['_merge'] == 'right_only', coi]

print(f'{len(df_ok)} messages are found in both dbc and m_info with the same dlc')
df_ok

2 messages are found in both dbc and m_info with the same dlc

	m_id	name	dlc_dbc	dlc_car	dlc_check	ecu_tx	ecu_rx
13	0x220	ESP12	8.0	8.0	True	[ESC]	{GST, EMS, SAS}
27	0x386	WHL_SPD11	8.0	8.0	True	[ESC]	{GST, EMS, SAS}

print(f'{len(df_nok)} messages are found in both dbc and m_info with different dlc')
df_nok

1 messages are found in both dbc and m_info with different dlc

	m_id	name	dlc_dbc	dlc_car	dlc_check	ecu_tx	ecu_rx
18	0x2B0	SAS11	5.0	6.0	False	[SAS]	{ESC}

print(f'{len(df_missing)} messages are found in car but not in dbc')
df_missing

1 messages are found in car but not in dbc

	m_id	name	dlc_dbc	dlc_car	dlc_check	ecu_tx	ecu_rx
14	0x222	calc	8.0	NaN	False	[ESC]	{GST, EMS, SAS}

• 0x222는 미니프로그램에서 CAN 메시지 전송하는 방법을 설명하기 위해 정의해둔 메시지이다.
• 미니프로그램에서 CAN 신호와 시스템 변수 다루기 :: hsl's tsmaster 사용기

print(f'{len(df_unidentified)} messages are found in car but not in dbc')
df_unidentified.sample(3)    # 많아서 3개만 출력한다. 

56 messages are found in car but not in dbc

	m_id	name	dlc_dbc	dlc_car	dlc_check
41	0x502	NaN	NaN	4.0	False
51	0x553	NaN	NaN	8.0	False
46	0x53E	NaN	NaN	6.0	False

결론

• "blf 파일에서 m_id, dlc, d_ts 추출하기"에서 CAN 버스에 있는 메시지들을 찾았다.
• 이 메시지들이 dbc 파일에 있는 지 확인하였다.
• dbc에도 있고 차에도 있고 사양(예제에서는 dlc만 확인하였다.)도 같은 경우, 문제 없다. (case OK)
• dbc에도 있고 차에도 있는데 사양이 다른 경우, 문제이다. 점검이 필요하다. (case NOK)
• dbc에는 있는데 차에는 없는 경우, 문제이다. 용도가 있어서 dbc에 포함하였거나, dbc에 오류가 있거나, 제어기에 오류가 있다. (case Missing)
• dbc에는 없는데 차에는 있는 경우, 문제이다. dbc에 오류가 있거나, 제어기에 오류가 있다. (case Unidentified)
• dbc와 제어기를 점검하고 필요에 따라 수정하고 이 스크립트를 실행하여 결과를 확인하는 절차를 반복하는 방식으로 설계 형상과 실제 형상을 맞춰나갈 수 있다.
• dbc를 최신 상태로 유지하는 것은 차량 형상 관리를 위해서 중요하다.
• 툴 없이 차량 형상 관리를 한다는 것은 무모한 일이라고 생각한다.