TinyUSB在Raspberry Pico上的PS4认证请求数据错乱问题分析
2025-06-07 06:59:30作者:胡唯隽
问题背景
在使用TinyUSB 0.15.0和Pico SDK 1.5.1为Raspberry Pico开发PS4方向盘模拟器时,开发者遇到了一个关于HID SetReport请求数据错乱的问题。当PS4主机连续发送多个认证请求时,某些SetReport请求中的缓冲区内容会被其他请求的数据覆盖,导致认证失败。
问题现象
在PS4认证过程中,主机和设备之间会进行以下交互序列:
- 主机发送0xf3请求(设备返回固定响应)
- 主机发送8个SetReport请求(0xf0类型),包含序列号和项目计数器
- 主机发送GetReport请求(0xf2类型),设备返回序列号
- 主机发送33个GetReport请求(0xf1类型),设备返回认证序列
在初始阶段(约前9次认证序列),通信正常。但当PS4游戏开始发送力反馈(FFB)和引擎转速数据后(数据以0x30 0xf8...或0x30 0xf5...开头),后续的认证请求开始出现数据错乱。例如,第10次认证序列中:
- 前3个SetReport请求数据正确(0xf0 0x0a 0x00...等)
- 第4个SetReport请求的缓冲区内容被错误数据覆盖(0xf8 0x12 0x01...)
问题原因
经过分析,这个问题与TinyUSB的缓冲区管理有关。当设备同时处理多种类型的HID报告(认证请求和力反馈数据)时,如果缓冲区处理不当,快速连续的请求可能导致数据被覆盖。特别是在高频率的力反馈数据传输期间,认证请求的缓冲区可能被重用或未正确保护。
解决方案
开发者发现这个问题与TinyUSB项目中的另一个issue(编号2273)描述的情况类似。该问题涉及HID报告缓冲区在多请求场景下的管理。解决方案可能包括:
- 确保每个SetReport请求都有独立的缓冲区空间
- 在处理完当前请求前,防止缓冲区被重用
- 增加缓冲区保护机制,防止高优先级数据覆盖认证数据
技术建议
对于在嵌入式系统上实现HID设备(特别是游戏外设)的开发者,建议:
- 仔细规划缓冲区管理策略,特别是在多报告类型场景下
- 对于时间敏感的认证流程,考虑实现缓冲区锁定机制
- 在高负载测试中验证所有可能的请求交错情况
- 考虑使用双缓冲或环形缓冲技术来处理高频数据流
这个问题展示了在嵌入式USB开发中,正确处理连续请求和缓冲区管理的重要性,特别是在实现复杂HID设备(如游戏控制器)时。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.18 K
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
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++
689
325
🔥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
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492