随着车辆系统日益复杂，工程团队面临时间紧、物理访问受限及团队分散的挑战。无论是验证算法、采集CAN数据还是支持远程同事，一个难题始终存在：工程师仍被物理线缆绑定在测试硬件上。
新闻资讯
28/06/2026
作者 Kvaser
打破物理连接束缚：Kvaser Edge携手MATLAB打造远程CAN数据工作流
在2026北美MathWorks汽车大会上，Kvaser与MathWorks联合证明：现状并非不可改变。
挑战：物理束缚与僵化的数据链路
许多团队面临以下痛点：
- 工程师必须在现场采集数据
- 分析前需要手动传输数据
- 云端工作流灵活性差或存在厂商锁定
- 远程专家难以访问实时数据
- 采集与分析脱节，减缓迭代速度
解决方案：全远程、灵活的CAN链路
Kvaser现场应用工程师Adam Raymer与MathWorks软件工程师Govind Suresh打造了一套演示系统，使用Kvaser Edge将CAN数据同时流式传输至三个目的地：
- AWS S3（.txt日志）；
- AWS S3（MF4文件）；
- 通过MATLAB Production Server (MPS)传输至云端MATLAB。
CAN数据在Kvaser CanKing 7中模拟，以500 kb/s（约1条报文/秒）模拟温度上升信号。数据以500条记录为一批次发送，采用单一采集管道与灵活的输出路径。
实时MATLAB数据流支持实时绘图与分析。原始报文接入后，通过VNT函数（如canMessageTimetable、canSignalTimetable和canDatabase）结合CAN DBC解码为结构化时间表。温度信号被即时可视化，并使用mdfWrite保存为MDF文件。
同时，S3日志支持回放、深度分析与自动化。
由于Kvaser Edge设备联网并内置Web服务器（Apache2），整个设置可通过浏览器界面远程监控和控制。演示期间，Govind使用手机连接系统并直接刷新数据，展现了方案的灵活性。
核心特性包括：
无线测试：通过任何浏览器远程访问和控制系统，适用于长时间测试、共享车辆及分布式团队。
无云端锁定：工作流由脚本驱动，数据可根据需求发送至AWS、Azure、Google Cloud或直接发送至MATLAB。
借助MPS实现可扩展的远程分析：MATLAB Production Server支持Edge硬件调用云端已部署的MATLAB函数，无需本地安装MATLAB。凭借多核处理，MPS可扩展以处理更高数据速率和更大数据集，并在需要时并行处理数据流。
该方案在更大规模车队和多种信号中扩展性良好。解码工作流不受数据量影响，且canSignalTimetable等函数允许用户将特定信号提取至专用时间表。实时CAN数据写入MDF文件，为长期存储提供了实用方案，支持后续在MATLAB中重新加载和分析。
更快的迭代循环：借助实时数据流、即时可视化和远程访问，工程师可实时验证算法并调整参数，无需等待手动数据传输。
面向未来的架构：采用开放文件格式和标准云服务，该工作流可集成至现代DevOps流水线和自动化测试环境。特别适用于车队测试等场景，未来有望可扩展至OBD2诊断和整车数据采集等领域。
结论
Raymer表示，MathWorks年度大会的观众对系统的灵活性表示认可：“许多人对能够选择任意云目的地，并通过简单的浏览器界面（甚至手机）控制一切感到惊讶。”
虽然该特定MPS工作流尚未发布，但MathWorks文档中已有类似的CAN数据处理示例。目前，Raymer和Suresh正持续优化该方案并探索更多应用场景。
了解更多
探索该演示背后的技术，请访问：
Kvaser的Dan Kasamis、Adam Raymer和Chris Church与MathWorks软件工程师 Govind Suresh在2026年MathWorks汽车大会北美站上展示联合演示。
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