在沒有DBC文件的情況下解析CAN報文獲取物理信息需要逆向工程和系統分析。以下是詳細步驟：

1. 數據采集與基礎分析

• 采集原始數據：

  • 使用CAN分析工具（如PCAN-Explorer、SavvyCAN或USB-CAN適配器配套軟件）記錄車輛在不同狀態下的CAN數據（靜止、加速、充電、儀表變化等）。
  • 建議采集多組場景數據（例如：車速變化、電池電量變化、溫度變化等）。

• 篩選關鍵ID：

  • 統計所有ID的出現頻率，高頻率ID通常與關鍵控制信號相關（如車速、電機轉速）。
  • 關注低頻率但數據內容變化的ID（如車門狀態、故障碼可能只在事件觸發時發送）。

2. 信號逆向工程

• 字節變化模式分析：

  • 對每個ID的數據幀，觀察各字節在不同場景下的變化模式。例如：
    • 車速：尋找某個ID中2個字節（可能小端序）隨速度線性變化的信號。
    • 電池電量：尋找某個字節或兩字節數值在0-100%范圍內緩慢變化的信號。
    • 踏板信號：油門/剎車踏板通常對應0x00~0xFF的單字節或兩字節數據。

• 信號邊界確定：

  • 靜態信號：例如檔位（P/R/N/D）通常用固定位模式表示（如0b0010=P檔）。
  • 動態信號：如車速，需確定其數據長度（8/12/16位）、偏移量（Offset）和縮放因子（Scale）。

• 字節序與編碼方式：

  • 大端序（Motorola）：高位字節在前（如0x12 0x34 表示0x1234）。
  • 小端序（Intel）：低位字節在前（如0x34 0x12 表示0x1234）。
  • 有符號數：若數值有負數（如溫度），需處理二進制補碼（例如0xFF=-1）。

3. 物理量計算

• 公式推導：
  假設發現ID 0x200的第2-3字節（小端序）在車速變化時從0x0000到0xFFFF，實際車速為0-200 km/h：

  raw_value = (byte2 << 8) | byte3  # 合并兩字節
  speed_kmh = raw_value * 0.0030518  # 200/65535 ≈ 0.0030518
  

  若數值為非線性，可能需要分段處理或查表。

• 特殊編碼：

  • 溫度：可能以補碼形式表示（如0xFF=-1°C），需轉換。
  • 狀態位：如車燈狀態可能用單個位表示（bit3=1 時近光燈開啟）。

4. 工具輔助分析

• 自動化腳本（Python示例）：

  import cantools
  from can.interface import Bus# 即使沒有DBC，也可用字典記錄猜測的信號
  custom_db = {'0x200': {'signals': {'Speed': {'start_bit': 16, 'length': 16, 'is_little_endian': True, 'scale': 0.0030518, 'offset': 0}}}
  }bus = Bus(interface='socketcan', channel='can0')
  for msg in bus:if hex(msg.arbitration_id) in custom_db:data = msg.datasignal_def = custom_db[hex(msg.arbitration_id)]['signals']['Speed']raw = int.from_bytes(data[2:4], byteorder='little' if signal_def['is_little_endian'] else 'big')speed = raw * signal_def['scale'] + signal_def['offset']print(f"Speed: {speed:.1f} km/h")
  

• 可視化工具：

  • 使用SavvyCAN的圖形化界面，將特定ID的數據字段映射為折線圖，觀察其隨時間的變化趨勢是否符合預期物理量（如電機轉速隨油門變化）。

5. 驗證與優化

• 交叉驗證：

  • 對比實際車輛儀表顯示與解析結果（例如同時錄制CAN數據和儀表視頻，同步時間戳）。
  • 例如：踩下油門時，解析的油門開度信號應同步增加。

• 故障注入測試：

  • 修改特定信號（如模擬車門開關）并觀察車輛反應，確認信號功能。

6. 創建臨時DBC

• 手動編寫DBC（片段示例）：

  BO_ 200 VehicleStatus: 8 Vector__XXXSG_ VehicleSpeed : 16|16@1+ (0.0030518,0) [0|200] "km/h" Vector__XXXSG_ BatterySOC : 32|8@1+ (0.5,0) [0|100] "%" Vector__XXX
  

  • 使用cantools庫加載自定義DBC，驗證解析結果。

7. 高級技巧

• 多幀信號處理：
  某些信號（如OTA數據）可能跨多幀傳輸，需按ISO-TP（如0x30/0x31幀）重組。

• 機器學習輔助：
  對大量未知信號使用聚類算法（如K-means），按變化頻率或模式分組，縮小分析范圍。

常用工具推薦

• Wireshark：過濾和統計CAN ID。
• CANalyzer/CANoe：即使無DBC也可用圖形化分析信號趨勢。
• CANTools+Pandas：用Python批量處理數據并生成統計特征（均值、方差）輔助識別信號類型。

通過系統性地采集、標注、測試和迭代，即使沒有DBC文件，也能逐步破解關鍵信號。最終建議將結果整理為臨時DBC文件，便于后續長期使用。