vehicle network communication chord

和弦图最早用于表现数据关联的可视化，是在生物学中基因组的比对，基于perl开发的circos工具[1]。这种可视化效果图最重要的特点就是，用类似多层极坐标的方式，描述了数据之间的结构，并用弦线表示数据之间的关联关系。
汽车上的分布式控制系统之间的通讯数据，也存在类似的结构和关联关系，例如：节点-报文-信号的组合结构关系，节点之间报文的收发关联关系等。这类通讯数据结构，往往代表了一个车型的核心协议设计。
传统的表格描述方式在展现这种复杂设计时，往往用一个大的二维矩阵，行列标题冠以各节点名称，对应单元格填上PDU(协议数据单元)的名称，这样仅能表示收发关系，通讯数据的详细信息只能用另外的表来描述。
最典型的是Excle用折叠的方式，来层层展开数据之间的组合关系，然后用多级标题矩阵来描述数据的特征。数据量一大就蔚为壮观，拖来拖去都看不到边，重复的标题和格式块占满了屏幕，要找的内容只能靠缩放来查找。
用和弦图的方式来表示汽车总线通讯矩阵其实很简单，在R中从导入dbc到用circlize成图[2]，核心脚本不到20行。



以节点收发关系矩阵为例，上图中，圆周上弧度的长短表示所收发信号的bit位长度总和，Tx弧段引出的相同颜色和弦线指向接收节点。
与通信矩阵相比，由于圆周弧长与信号位长成正比，各ECU在总线上通讯的信息量就很容易看出来。发送信息量较大的BCM在弧度上占的比例就比较大，PDC和PEPS就比较小。
和表格中折叠或合并的处理方式不同，数据之间的组合关系可以更直观表现出来，用同心圆的方式从外向内套接多层弧段就可以了。如果上图表示的是CAN报文层的话，往外在套一个节点层，并调整颜色就可以表示节点与报文之间的发送关系了。报文与信号之间的包含关系类似。
更复杂一点的，还可以在弧段扇形区域，配以文字、折线图或表格等，描述更多地信号细节，如：周期、单位等。这样的话，就只能用交互图的方式，在Hint中展现细节了。
有一种说法，树是19世纪的图腾，matrix表是20世纪的图腾，21世纪该轮到网了。

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参考链接：
1. http://www.plob.org/tag/circos2
2. http://cran.r-project.org/web/packages/circlize/