PyModbus与Arduino Modbus RTU通信问题解析
2025-07-01 16:52:29作者:袁立春Spencer
问题背景
在使用PyModbus库与Arduino Uno Rev4进行Modbus RTU通信时,开发者遇到了一个典型问题:虽然使用modpoll工具能够成功读取寄存器数据,但使用PyModbus库时却无法获得响应。本文将深入分析这一问题的原因,并提供完整的解决方案。
硬件与软件环境
硬件配置:
- Arduino Uno Rev4开发板
- 通过USB-C接口连接
- A3引脚连接电位器模拟输入
软件环境:
- Python 3.12.4
- PyModbus 3.6.9
- Arch Linux操作系统
Arduino端代码分析
Arduino端使用了ModbusRTUSlave库实现Modbus RTU从站功能:
#include <ModbusRTUSlave.h>
ModbusRTUSlave modbus_slave(Serial);
const uint8_t slaveID = 1;
const uint32_t baud = 9600;
uint16_t holdingRegisters[20] = {0};
void setup() {
modbus_slave.configureHoldingRegisters(holdingRegisters, 20);
modbus_slave.begin(slaveID, baud, SERIAL_8N1);
}
void loop() {
holdingRegisters[0] = analogRead(A3);
modbus_slave.poll();
delay(100);
}
这段代码配置了:
- 从站地址为1
- 波特率9600
- 8位数据位、无校验、1位停止位
- 20个保持寄存器
- 将A3引脚的模拟值存入第一个寄存器
成功测试:modpoll工具
使用modpoll工具能够成功读取数据:
modpoll -m rtu -a 1 -r 1 -c 10 -b 9600 -p none /dev/ttyACM0
输出显示能够正确读取10个寄存器的值,其中第一个寄存器包含电位器的模拟值。
PyModbus代码问题分析
初始的PyModbus代码如下:
from pymodbus.client import ModbusSerialClient as ModbusClient
client = ModbusClient(
method='rtu',
port='/dev/ttyACM0',
baudrate=9600,
parity='N',
stopbits=1,
bytesize=8,
timeout=1
)
if client.connect():
result = client.read_holding_registers(address=1, count=10, unit=1)
这段代码的问题在于使用了unit参数,而在PyModbus 3.6.9版本中,该参数已被弃用,应使用slave参数代替。
解决方案
正确的PyModbus代码如下:
from pymodbus.client import ModbusSerialClient as ModbusClient
client = ModbusClient(
method='rtu',
port='/dev/ttyACM0',
baudrate=9600,
parity='N',
stopbits=1,
bytesize=8,
timeout=1
)
if client.connect():
result = client.read_holding_registers(address=0, count=10, slave=1)
print(result.registers)
关键修改点:
- 将
unit参数改为slave - 寄存器地址从1改为0(Modbus协议中寄存器地址从0开始)
技术要点总结
-
API版本兼容性:PyModbus 3.x版本对API进行了调整,
unit参数被slave取代,这是导致通信失败的主要原因。 -
寄存器地址:Modbus协议中寄存器地址从0开始计算,而许多工具显示为从1开始,这容易造成混淆。
-
错误处理:PyModbus的错误信息较为详细,通过日志可以清楚地看到通信过程和数据交换情况。
-
调试建议:
- 先使用成熟的Modbus工具(如modpoll)验证硬件和基础通信
- 仔细查阅对应版本的PyModbus文档
- 启用调试日志分析通信过程
扩展知识
-
Modbus RTU协议特点:
- 使用二进制编码
- 需要配置正确的串口参数(波特率、数据位、停止位、校验)
- 包含CRC校验机制
-
Arduino作为Modbus从站的限制:
- 处理能力有限,不适合高频率查询
- 需要确保loop()函数执行频率足够高
- 建议添加看门狗或异常处理机制
-
PyModbus高级功能:
- 支持同步和异步客户端
- 提供多种Framer实现
- 支持Modbus TCP和RTU协议
通过本文的分析和解决方案,开发者应该能够顺利实现PyModbus与Arduino的Modbus RTU通信。在实际应用中,还需要考虑异常处理、超时设置等健壮性设计。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi-K2-Thinking是最新开源思维模型,作为能动态调用工具的推理代理,通过深度多步推理和稳定工具调用(200-300次连续调用),在HLE、BrowseComp等基准测试中刷新纪录。原生INT4量化模型,256k上下文窗口,实现推理延迟和GPU内存使用的无损降低,支持自主研究、编码和写作等工作流。【此简介由AI生成】Python00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
297
2.64 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
128
152
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++
608
191
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
228
307
暂无简介
Dart
591
128
🎉 (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
1.05 K
612
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
122
496
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,专门为Transformer模型的训练和推理而设计。
C++
47
77
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
179
64
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
1.02 K
456