python으로 CAN 데이터 읽기

python으로 CAN 데이터 읽기

2018, Dec 19    


  • 이번 글에서는 python을 이용하여 CAN 데이터를 저장하는 방법에 대하여 간략하게 알아보겠습니다.
  • 정확히는 MDF(Measurement Data Format)로 저장된 데이터를 읽는 방법이라고 할 수 있습니다.
    • 참고로 MDF는 벡터와 보쉬가 자동차 산업에서 사용하기 위해 만든 계측 데이터 용도의 바이너리 파일입니다.
    • 참조 : https://www.vector.com/kr/ko/products/application-areas/ecu-calibration/measurement/mdf/
  • 일반적으로 많이 사용하는 Vector 회사의 장비를 이용하여 CAN 데이터를 수집한다면 MDF파일로 CAN 값을 저장할 수 있습니다.
    • CAN Logger 장비(GL 시리즈), CANoe, CANalyzer 등은 모두 지원합니다.
  • MDF 파일로 저장할 때, 반드시 CAN DB를 CAN 데이터와 연동하여 저장해야 파이썬에서 읽을 때 CAN에 대한 설명값을 얻을 수 있습니다.
    • CAN DB를 연동하는 것은 벡터 소프트웨어에서 MDF 형식으로 저장할 때 할 수 있습니다.


필요한 라이브러리 설치

  • asammdf 공식 라이브러리 페이지 : https://pypi.org/project/asammdf/ – pip install asammdf 을 통하여 asammdf를 설치할 수 있습니다. 그 전에 아래 필수 라이브러리와 옵션 라이브러리를 먼저 설처히시기 바랍니다.
  • 필수 라이브러리
    • pip install twisted
    • pip install numpy : the heart that makes all tick
    • pip install numexpr : for algebraic and rational channel conversions
    • pip install wheel : for installation in virtual environments
    • pip install pandas : for DataFrame export
    • pip install canmatrix : to handle CAN bus logging measurements
    • pip install natsort
    • pip install cChardet : to detect non-standard unicode encodings
    • pip install lxml : for canmatrix arxml support
  • 옵션 라이브러리
    • pip install h5py : for HDF5 export
    • pip install scipy : for Matlab v4 and v5 .mat export
    • pip install hdf5storage : for Matlab v7.3 .mat export
    • pip install fastparquet : for parquet export
    • pip install PyQt5 : for GUI tool
    • pip install pyqtgraph : for GUI tool and Signal plotting (preferably the latest develop branch code)
    • pip install matplotlib : as fallback for Signal plotting


  • 참고로 ASAM은 ASAM (Association for Standardisation of Automation-and Measuring System)의 약자로 차량용 제어기 개발에 대한 시간과 비용을 줄이기 위해 설립된 단체입니다.


CAN 데이터 읽고 실행하는 방법


  • 실습 예제 파일
    • 벡터 사에서 제공하는 데모 소프트웨어 파일로 벡터사 홈페이지에서도 받을 수 있습니다.
  • MDF 파일을 불러오는 방법은 아래 코드와 같습니다. asammdf의 MDF를 이용하여 파일을 불러올 수 있습니다.
  • MDF 파일 내의 CAN 신호 리스트는 .channels_db에서 확인 가능합니다.


from asammdf import MDF, Signal
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib
# import matplotlib.pyplot as plt

# MDF 파일을 읽어옵니다.
path = "MDF 파일을 저장한 경로"
data = MDF(path + "Acceleration_StandingStart.MDF")

### CAN 신호 리스트를 가져 옵니다.
signal_list = list(data.channels_db)
# 가져온 리스트에서 시간축은 신호가 아니므로 제외합니다.
signal_list.remove('t')
print(signal_list) # 로깅된 CAN 신호 전체를 볼 수 있습니다.

### 그래프 출력
speed = data.get('VehicleSpeed')
speed.plot()

### 여러 그래프 출력
for signal in data.select(filtered_signal_list):
    signal.plot()

### 필요한 신호만 필터링
filtered_signal_list = ['VehicleSpeed', 'Throttle']
# 10초 ~ 12초 사이의 데이터만 필터링
filtered_data = data.filter(filtered_signal_list).cut(start=10, stop=12)

### 엑셀 파일 또는 CSV 파일로 출력
signals_data_frame = data.to_dataframe()
signals_data_frame.to_excel(path + "signals_data_frame.xlsx")
signals_data_frame.to_csv(path + "signals_data_frame.csv")


  • 위 결과에 나타난 key 값이 CAN 신호값에 해당합니다. 그리고 t는 계측된 전체 시간에 해당합니다.
  • CAN 신호는 dictionary 형태로 저장되어 있으므로 (key, value)로 값 접근이 가능합니다.
  • .channels_db에서 확인한 값을 Key 값으로 하면 각 신호의 값을 알 수 있습니다.
  • t를 Key 값으로 하면 신호가 기록된 시간을 알 수 있습니다.
  • 따라서 t에 해당하는 신호값을 찾으면 샘플링 시간에 기록된 신호값을 확인할 수 있습니다.
  • 아래 코드는 x축을 시간, y축을 속도로 나타낸 차속 그래프 입니다.


Drawing


  • CAN 신호값을 파이썬으로 불러왔기 때문에 엑셀로 저장도 가능합니다.
  • 아래 코드는 Pandas를 이용하여 처리하기 좋은 엑셀로 저장하는 코드 입니다.


Drawing


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# python # can # mdf