DIY-Multiprotocol-TX-Module中的Kamtom RC Racing/Pinecone SG-24xx协议解析
2025-07-09 22:50:14作者:郁楠烈Hubert
协议概述
Kamtom RC Racing/Pinecone SG-24xx协议是一种基于XN297芯片增强型1M速率且带有加扰功能的无线通信协议,主要用于遥控模型的无线控制。该协议具有绑定过程、正常通信和遥测功能三个主要部分。
绑定过程分析
绑定过程使用固定地址CC DD EE DD,工作在40(28)射频频道上。时序特性表现为在2010μs和1575μs之间交替变化。
绑定数据包为16字节长度,具体结构如下:
- P[0]:接收器ID的第一个字节
- P[1]:下一个/当前射频频道
- P[2]:接收器ID的第二个字节
- P[3]:校验和,计算方式为((P[1] + P[4..12])>>6) & FC
- P[4-7]:射频频道参数,分别为3B、3B、47、41
- P[8-9]:微调参数
- P[10-12]:未知参数,固定为40 00 A5
- P[13]:校验和,计算方式为P[1] + P[4..12]
- P[14-15]:发射器ID的两个字节
当车辆启动时,会发送一个确认包,随后再发送两个数据包完成绑定过程。
正常通信模式
正常通信模式下,地址保持不变,使用四个射频频道循环工作:59(3B)、59(3B)、71(47)和65(41)。时序特性为每个数据包在每个射频频道上发送两次,间隔1575μs,然后间隔2010μs后切换到下一个频道发送下一个数据包。
正常通信数据包结构如下:
- P[0]:接收器ID的第一个字节
- P[1]:下一个射频频道
- P[2]:接收器ID的第二个字节
- P[3]:校验和,计算方式与绑定过程相同
- P[4]:通道居中值(80表示居中)
- P[5]:转向通道值(7F-00表示左转,80-FF表示右转)
- P[6]:油门通道值(7F-00表示后退,80-FF表示前进)
- P[7]:另一个通道的居中值
- P[8]:转向微调值(1F-00表示左微调,20-3F表示右微调)
- P[9]:油门微调值(1F-00表示后退微调,20-3F表示前进微调)
- P[10-11]:未知参数
- P[12]:油门动态范围值(25-64)
- P[13]:校验和,计算方式为P[1] + P[4..12]
- P[14-15]:发射器ID的两个字节
遥测功能分析
遥测功能使用相同的地址和射频频道配置,数据包结构如下:
- P[0]:固定为A0,标识遥测数据包
- P[1]:状态标志(0F表示初始化,07表示正常,03表示低电压<3.4V)
- P[2-7]:未知参数
- P[8]:状态相关值(P[1]==07时为1F,P[1]==0F时为03,07,0F,1F)
- P[9-10]:接收器ID
- P[11-12]:未知参数
- P[13]:通常为65
- P[14-15]:发射器ID的两个字节
技术特点总结
-
XN297芯片特性:使用XN297芯片的增强型1M速率模式,并启用了加扰功能,提高了通信的抗干扰能力。
-
多频道跳频:正常通信模式下使用四个射频频道循环工作,有效避免了单一频道的干扰问题。
-
双重校验机制:数据包中包含两种不同的校验和计算方式,提高了数据传输的可靠性。
-
完整的控制参数:协议包含了转向、油门的基本控制值,以及微调和动态范围等高级参数,提供了精细的控制能力。
-
状态反馈:通过遥测功能可以获取接收器的状态信息,包括电池电压状态等。
该协议的设计充分考虑了遥控模型的实际需求,在保证通信可靠性的同时,提供了丰富的控制参数和状态反馈功能,适合对控制精度要求较高的应用场景。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
20
暂无简介
Dart
658
150
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.17 K
643
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
656
293
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
131
864
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
251
320
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
138
874