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以K-means分群法為架構之CAN FD車載通訊網路排程系統設計

為了解決含氧感知器電壓的問題，作者黃丞佑 這樣論述：

隨著無人車的發展趨勢，所使用的感測器和車用電子單元越來越多，搭配機器學習和AI控制已經是未來發展的重點項目。而因為車載網路變得更加複雜，導致現有CAN網路的頻寬使用接近技術限制。因此，Bosch公司於2012年推出了CAN FD協定。CAN FD繼承了CAN的主要特性，因此研究混合CAN和CAN FD網路非常重要。在本研究中以ECU sim2000 OBD-II模擬器，模擬真實汽車中的ECU，並透過自行設計的CAN FD/CAN閘道器，建置出以LPC54618微控制器實作4個CAN FD ECU，分別為引擎轉速、車輛速度、引擎冷卻劑溫度與含氧感知器電壓，同時設計以實現混和CAN和CAN FD

網路，且透過VEDIS II手持式車輛連線診斷系統(Autoland Scientech公司)做為本研究系統驗證。為了提高CAN FD網路的訊息可靠性。本研究提出了一種用於CAN FD之機器學習K-means資料分群法。在K-means中，使用歐幾里得平方距離與絕對誤差和，這兩種方法作為CAN FD的資料分群方法比較，且針對分群後的結果改變CAN FD ID，賦予CAN FD訊息不同優先權，並使PCAN-USB Pro FD(PEAK System)模擬測試。而透過這樣分群改變資料優先權的方法，本研究以資料遺失率作為改善的依據。最後，經過本研究的整合測試，證明這樣的設計不僅能夠相容於目前CAN

車載網路，且經過實驗，驗證K-means中，兩種算法處理六種不同資料量的CAN FD訊息分群後，可根據分群結果來改變CAN FD訊息的優先權順序，能有效的降低CAN FD網路的資料遺失率。其中，在CAN FD仲裁段速率同為1Mbps及資料段分別為2Mbps與4Mbps下，歐幾里得平方距離方法的資料遺失率降低了2.86%與2.58%；絕對誤差和方法的資料遺失率降低了2.66%與2.59%。換言之，兩種方法對於日漸複雜的車載網路來說，都提供更好的資訊可靠性以及安全性。