当前位置: 首页 > news >正文

嵌入式硬件篇---OpenMV的硬件流和软件流


文章目录

  • 前言
  • 一、硬件流控制(Hardware Flow Control)
    • 1. 基本原理
      • RTS
      • CTS
    • 2. OpenMV中的实现
      • • 硬件要求
      • • 代码配置
      • • 工作流程
  • 二、软件流控制(Software Flow Control)
    • 1. 基本原理
      • XON
      • XOFF
    • 2. OpenMV中的实现
      • • 代码配置
      • • 工作流程
  • 三、硬件流控制 vs 软件流控制对比
  • 四、在OpenMV中的综合应用示例
  • 五、注意事项
    • 1. 硬件兼容性
    • 2. 波特率匹配
    • 3. 缓冲区管理
    • 4. 抗干扰设计
  • 六、总结
  • 总结


前言

以上就是今天要讲的内容,本文仅仅简单介绍了OpenMV中的硬件流和软件流。


一、硬件流控制(Hardware Flow Control)

1. 基本原理

硬件流控制通过额外的物理信号线(RTS和CTS)动态控制数据流确保发送方和接收方的缓冲区不会溢出

RTS

• RTS(Request to Send):由接收方控制。当接收方缓冲区空闲时,RTS为低电平(允许发送);当缓冲区接近满载时,RTS为高电平(暂停发送)。

CTS

• CTS(Clear to Send):由发送方控制。发送方仅在CTS为低电平时发送数据。

2. OpenMV中的实现

• 硬件要求

◦ OpenMV Cam型号需支持硬件流控制(如OpenMV Cam H7 Plus)。
◦ 串口线必须包含RTS和CTS引脚(如USB转TTL模块需支持)。

• 代码配置

import pyb
#初始化UART3,波特率115200,启用RTS和CTS硬件流控制
uart = pyb.UART(3, 115200, flow=pyb.UART.RTS | pyb.UART.CTS)

• 工作流程

  1. 发送方检查CTS信号,若为低电平则发送数据。
  2. 接收方根据缓冲区状态控制RTS信号。
  3. 优点
    高可靠性:实时信号控制,避免数据丢失。
    • 适合高速通信:支持高波特率(如921600 bps)。
    无额外数据开销:不占用数据带宽。
  4. 缺点
    • 硬件依赖:需要支持RTS/CTS的硬件和连接线
    • 布线复杂:需正确连接RTS和CTS信号线。
  5. 典型应用场景
    高速数据传输(如图像、视频流)。
    长距离通信(抗干扰能力强)。
    多设备共享总线时的协调。

二、软件流控制(Software Flow Control)

1. 基本原理

软件流控制通过特殊字符(XON/XOFF)动态控制数据流,无需物理信号线。

XON

• XON(ASCII 17,0x11):接收方发送XON,表示可以继续接收数据。

XOFF

• XOFF(ASCII 19,0x13):接收方发送XOFF,表示暂停发送数据。

2. OpenMV中的实现

• 代码配置

import pyb
#初始化UART3,波特率115200,启用软件流控制(XON/XOFF)
uart = pyb.UART(3, 115200, flow=pyb.UART.XONXOFF)

• 工作流程

  1. 接收方缓冲区快满时,发送XOFF字符给发送方。
  2. 发送方收到XOFF后暂停发送。
  3. 接收方缓冲区有空闲时,发送XON恢复传输。
  4. 优点
    • 无需硬件支持:仅需数据线(TX/RX),适合简单设备
    • 灵活配置:适用于硬件资源有限的场景
  5. 缺点
    带宽占用:XON/XOFF字符占用数据传输带宽。
    延迟风险:字符传输和处理可能引入延迟。
    可靠性较低:字符丢失或误识别可能导致通信中断。
  6. 典型应用场景
    低速通信(如传感器数据采集)。
    硬件连接受限(仅需TX/RX线)。
    临时调试或原型开发

三、硬件流控制 vs 软件流控制对比

硬件流控制与软件流控制的对比

四、在OpenMV中的综合应用示例

  1. 硬件流控制实现高速图像传输
import sensor,pyb

#初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)

#配置UART3(硬件流控制)
uart = pyb.UART(3, 921600, flow=pyb.UART.RTS | pyb.UART.CTS)

while True:
    img = sensor.snapshot()
    img_bytes = img.compress(quality=50).to_bytes()  # 压缩图像数据
    # 分块发送(每块128字节)
    for i in range(0, len(img_bytes), 128):
        uart.write(img_bytes[i:i+128])
  1. 软件流控制实现传感器数据采集
import pyb

uart = pyb.UART(3, 9600, flow=pyb.UART.XONXOFF)  # 启用软件流控制

while True:
    if uart.any():
        data = uart.read(uart.any())
        # 处理接收数据
        if data == b'XOFF':
            print("Paused by receiver")
        elif data == b'XON':
            print("Resumed by receiver")
        else:
            print("Received:", data)

五、注意事项

1. 硬件兼容性

◦ 使用硬件流控制前,确认OpenMV和外部设备均支持RTS/CTS
◦ 错误连接RTS/CTS线会导致通信失败。

2. 波特率匹配

◦ 发送端和接收端的波特率、流控制模式必须一致。

3. 缓冲区管理

◦ 即使启用流控制,仍需通过uart.any()和分块传输优化缓冲区使用。

4. 抗干扰设计

◦ 长距离通信中,硬件流控制需配合屏蔽线使用,软件流控制需增加校验机制。

六、总结

• 硬件流控制:通过RTS/CTS信号实现高可靠、高速通信,适合工业级应用。
• 软件流控制:通过XON/XOFF字符实现灵活的低速通信,适合资源受限场景。
• 选择建议:
◦ 优先使用硬件流控制(高速、可靠场景)。
◦ 仅在硬件不支持时使用软件流控制(低速、简单场景)。
通过合理选择流控制方式,可显著提升OpenMV在复杂环境中的通信稳定性和效率。


总结

以上就是今天要讲的内容,本文仅仅简单介绍了OpenMV中的硬件流和软件流。

相关文章:

  • Ansible 自动化 Linux 运维:解放你的双手,让运维变得简单
  • Java进阶:Dubbo
  • C语言-结构体
  • Python爬虫-猫眼电影的影院数据
  • 【后端发展路径】基础技术栈、工程能力进阶、高阶方向、职业发展路径
  • oracle 19c安装DBRU补丁时报错CheckSystemSpace的处理
  • AI在网络安全中的应用:构建智能防护体系
  • 如果网络中断,Promise.race 如何处理?
  • 48. c++线程
  • Linux-文件基本操作1
  • 空间复杂度O(m) O(n) O是什么,m是什么,n是什么
  • 使用多种机器学习算法进行鸢尾花分类
  • Deepseek本地部署和网页版本区别
  • Redis 的缓存雪崩、缓存穿透和缓存击穿详解,并提供多种解决方案
  • 据称苹果与阿里巴巴将合作为中国iPhone用户开发AI功能
  • 第一章:认识Tailwind CSS - 第一节 - Tailwind CSS 的核心理念
  • DBeaver clickhouse 时区不对 时间少了8小时
  • 【广州大学主办,发表有保障 | IEEE出版,稳定EI检索,往届见刊后快至1个月检索】第二届电气技术与自动化工程国际学术会议 (ETAE 2025)
  • 8、《5分钟构建RESTful API:Spring Boot Web开发入门》
  • 本地部署DeepSeek后的调用与删除全攻略
  • 从《缶翁的世界》开始,看吴昌硕等湖州籍书画家对海派的影响
  • 中国首艘海洋级智能科考船“同济”号试航成功,可搭载水下遥控机器人
  • 四川内江警方通报一起持刀伤人致死案:因车辆停放引起,嫌犯被抓获
  • 清雪车司机未拉手刹下车导致溜车被撞亡,事故调查报告发布
  • 上海黄浦江挡潮闸工程建设指挥部成立,组成人员名单公布
  • 北方产粮大省遭遇气象干旱,夏粮用水如何解决?