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Título: Modelagem e análise comparativa de redes automotivas CAN e CAN FD com uso do software Simulink e do hradware em tempo real da Speedgoat
Autor(es): Martins, Lucas Lock
Orientador(es): Teixeira, Evandro Leonardo Silva
Assunto: Redes de comunicação automotivas
Protocolo (Redes de computação)
Simulação (Computadores)
Data de apresentação: 18-Dez-2023
Data de publicação: 21-Mai-2024
Referência: MARTINS, Lucas Lock. Modelagem e análise comparativa de redes automotivas CAN e CAN FD com uso do software Simulink e do hradware em tempo real da Speedgoat. 2023. 87 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Automotiva) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023.
Resumo: Esta tese centra-se na modelagem e análise comparativa das redes automotivas CAN e CAN FD, utilizando o software Simulink e o hardware Performance Real-Time Target Machine da Speedgoat. A pesquisa visa determinar qual protocolo, CAN ou CAN FD, oferece melhor desempenho em redes veiculares. Inicialmente, foi conduzida uma revisão da literatura para abordar os principais parâmetros de desempenho. Posteriormente, duas redes automotivas foram modeladas no Simulink, proporcionando a base para dois estudos de caso. No primeiro estudo, com uma ECU transmissora e uma receptora, a rede CAN FD demonstrou vantagens significativas, apresentando 49,14% menos busload, 34,48% menos latência e 7,57% mais mensagens enviadas em comparação ao CAN. A segunda parte deste estudo, implementada no hardware Speedgoat, confirmou a superioridade do CAN FD, revelando 50% menos busload, 27,27% menos latência e 11,36% mais eficiên cia em relação ao CAN. O segundo estudo de caso, baseado em uma rede automotiva real, destacou ainda mais as vantagens do CAN FD, registrando 73,91% menos busload, 42,68% menos latência e uma notável diferença de 5184 mensagens a menos na rede em comparação ao CAN. A análise comparativa no hardware da Speedgoat reforçou essas des cobertas. Conclui-se que o protocolo CAN FD é mais eficaz para redes automotivas que exigem alta taxa de transferência de dados, especialmente em cenários de transmissão de dados de sensores. Como sugestão para pesquisas futuras, propõe-se a análise do proto colo Ethernet e a exploração de redes híbridas entre CAN e CAN FD. Esses resultados contribuem significativamente para o entendimento e otimização das comunicações em redes automotivas.
Abstract: This thesis focuses on the modeling and comparative analysis of automotive networks CAN and CAN FD, using Simulink software and Speedgoat’s real-time hardware. The re search aims to determine which protocol, CAN or CAN FD, exhibits better performance in vehicular networks. Initially, a literature review was conducted to address key perfor mance parameters. Subsequently, two automotive networks were modeled in Simulink, providing the basis for two case studies. In the first study, with a transmitting and re ceiving Electronic Control Unit (ECU), the CAN FD network demonstrated significant advantages, showing 49.14% less busload, 34.48% less latency, and 7.57% more messages sent compared to CAN. The second part of this study, implemented on Speedgoat hard ware, confirmed the superiority of CAN FD, revealing 50% less busload, 27.27% less latency, and 11.36% more efficiency compared to CAN. The second case study, based on a real automotive network, further highlighted the advantages of CAN FD, recording 73.91% less busload, 42.68% less latency, and a notable difference of 5184 messages less in the network compared to CAN. Comparative analysis on Speedgoat hardware reinforced these findings. It is concluded that the CAN FD protocol is more effective for automotive networks requiring a high data transfer rate, especially in scenarios involving massive data transmission. As a suggestion for future research, the analysis of the Ethernet protocol and exploration of hybrid networks between CAN and CAN FD are proposed. These re sults significantly contribute to the understanding and optimization of communications in automotive networks.
Informações adicionais: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, 2023.
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