ImmortalWrt项目下光影猫设备USB供电问题的分析与解决
问题背景
在ImmortalWrt开源项目支持的Ariaboard Photonicat(光影猫)设备上,用户发现了一个影响USB接口功能的硬件问题。该问题表现为:当设备仅使用电池供电时,USB接口完全无法工作;而连接外部电源后,USB功能则恢复正常。这个问题直接影响到了设备的扩展能力,特别是对于依赖USB接口的外设使用场景。
问题分析
通过对设备树(DTS)文件的深入分析,技术人员发现问题的根源在于电源管理模块的配置不当。具体表现为:
-
电源供应链配置错误:vcc5v0_usb_otg稳压器的vin-supply属性错误地指向了vcc_sysin,这导致电池供电模式下USB接口无法获得正确的电源供应。
-
GPIO控制缺失:与官方固件相比,缺少了关键的GPIO4控制配置,这影响了USB电源管理电路的工作状态。
-
时钟配置差异:还发现缺少了gmac0_xpcsclk时钟配置,虽然这不直接影响USB功能,但表明设备树配置存在多处不一致。
解决方案验证
经过多次测试和验证,确认了两种有效的解决方案:
方案一:修改电源供应链配置
将vcc5v0_usb_otg的vin-supply属性从vcc_sysin改为vcc5v0_boost。这一修改直接解决了USB接口在电池模式下的供电问题,是最简洁有效的解决方案。
vcc5v0_usb_otg: vcc5v0-usb-otg-regulator {
compatible = "regulator-fixed";
enable-active-high;
gpio = <&gpio0 RK_PA5 GPIO_ACTIVE_HIGH>;
pinctrl-names = "default";
pinctrl-0 = <&vcc5v0_usb_otg_en>;
regulator-name = "vcc5v0_usb_otg";
regulator-min-microvolt = <5000000>;
regulator-max-microvolt = <5000000>;
vin-supply = <&vcc5v0_boost>; // 修改这一行
};
方案二:添加GPIO控制配置
在设备树末尾添加GPIO4的控制配置,这种方法同样可以解决问题,但实现上略显复杂。
&gpio4 {
aux-pwren {
gpio-hog;
gpios = <RK_PD2 GPIO_ACTIVE_HIGH>;
output-high;
line-name = "aux-pwren";
};
};
其他相关问题
在问题排查过程中,还发现了两个相关的问题:
-
SD卡初始化问题:在最新master分支的DTS配置中,SD卡控制器启用了sd-uhs-sdr50模式,这会导致某些SD卡初始化失败。解决方案是移除该配置项。
-
HDMI输出问题:虽然HDMI不是路由器系统的主要功能,但用户反馈官方固件支持而ImmortalWrt不支持。这需要进一步检查显示子系统的配置。
技术建议
对于嵌入式Linux设备的电源管理配置,建议:
-
仔细检查所有电源轨的依赖关系,确保vin-supply指向正确的上级电源。
-
对于多功能设备,应该完整测试所有外设接口在不同供电模式下的工作情况。
-
在移植设备树时,应该与官方配置进行详细比对,特别是GPIO和电源管理部分。
结论
通过对ImmortalWrt项目下光影猫设备USB供电问题的分析,我们不仅解决了具体的技术问题,也为类似嵌入式设备的电源管理配置提供了有价值的参考经验。最终采用的修改电源供应链配置的方案,既简洁又有效,已被合并到项目主线中。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00