%20(2).svg)
项目简介
DFLOW是用于快速原型化数据流概念验证（PoC）的框架，能访问基于CAN总线系统的功能，并利用其资源开展物联网（IoT）应用。可作为示例、原型平台或更复杂项目的起点。
项目的主要特性和功能
车载系统
- CAN模块：借助Python嵌入和cantools库，实现CAN消息的编码与解码。
- 数据处理模块：进行信号同步和数据处理，便于高效访问，支持本地功能执行或通过安全WiFi、蓝牙发送到客户端。
- 用户定义函数（UDF）模块：提供访问车载信号的接口，支持运行时可互换的Keras DNN预测模型。
- 性能分析模块：对CPU和内存使用情况、CPU频率和温度进行度量检查。
客户端系统
- 连接管理：通过蓝牙和常规网络连接车载系统。
- 数据流管理：从车载系统流式传输传感器数据和性能分析数据。
- 数据可视化：绘制记录的性能分析和传感器数据的时间图，以及实时数据的仪表板图。
- 安全设置：可切换加密设置。
- 性能测试：测试客户端与车载系统之间的吞吐量。
- 请求管理：向车载系统发送性能基准测试请求。
安装使用步骤
前提条件
确保安装以下依赖库： - cmake - libssl-dev - libboost-all-dev - libbluetooth-dev - python 3.8+ - cantools - frugally-deep
安装步骤
- 复制项目：
bash cd DFLOW - 安装Python依赖：
bash cd on-board/trace_simulation pip install -r requirements.txt - 安装frugally-deep：
bash cd on-board ./install_frugally-deep.sh
运行步骤
- 编译项目：
bash cmake build/ cd build cmake --build . - 运行车载系统：
bash ./Radu_DFLOW_OnBoard - 运行客户端：
bash cd client ./run.sh
配置和测试
- CAN总线模拟：使用
can_bus_setup.sh脚本设置CAN总线模拟。 - 运行模拟跟踪：使用
run_trace.sh脚本运行模拟跟踪。 - 生成测试证书：使用
generate_test_certs脚本生成测试证书，并在on-board/src/config.cpp中设置项目路径。
完成以上步骤，即可安装并运行DFLOW项目，开展数据流的原型开发和测试。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】