首页
/ tinyusb 的项目扩展与二次开发

tinyusb 的项目扩展与二次开发

2025-04-24 12:01:14作者:咎岭娴Homer

1、项目的基础介绍

tinyusb 是一个开源的跨平台 USB simple Host/Device stack,它旨在提供一种简单且易于使用的方式来处理 USB 设备。该项目支持多种 USB 类别,如 CDC(通信设备类)、 HID(人机接口设备类)等,这使得它非常适合用于开发嵌入式系统中的 USB 功能。

2、项目的核心功能

  • 跨平台支持:tinyusb 可以运行在多种操作系统上,包括但不限于 Windows、Linux、MacOS。
  • 灵活的设计:项目设计简洁,易于理解和扩展。
  • 支持多种 USB 类别:包括 CDC、HID、音频、视频等。
  • 集成了设备模拟:可以模拟键盘、鼠标、游戏手柄等多种 USB 设备。

3、项目使用了哪些框架或库?

tinyusb 项目主要使用了以下框架或库:

  • CMake:用于构建项目的跨平台构建系统。
  • HAL(硬件抽象层):用于提供硬件相关的抽象接口,方便在不同硬件平台间移植。
  • USB Host/Device stack:核心的 USB 协议栈,用于处理 USB 通信。

4、项目的代码目录及介绍

项目的代码目录结构大致如下:

  • src/:包含了所有的源代码文件,包括核心的 USB 处理逻辑和设备模拟代码。
  • include/:包含了项目所提供的头文件,这些头文件定义了项目的接口和数据结构。
  • test/:包含了用于测试项目的代码和脚本。
  • cmake/:包含了 CMake 构建系统的配置文件。

5、对项目进行扩展或者二次开发的方向

  • 增加新的 USB 类别支持:根据需要增加对其他 USB 类别的支持,比如存储类或网络类设备。
  • 优化性能:针对特定硬件进行优化,提高数据传输效率和响应速度。
  • 增加设备模拟:开发新的设备模拟,比如模拟更多的 HID 设备。
  • 集成到其他项目:将 tinyusb 集成到其他开源或商业项目中,为这些项目增加 USB 功能。
  • 开发工具和库:为 tinyusb 开发额外的工具和库,以简化开发过程和提高开发效率。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐

项目优选

收起
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
153
1.98 K
ops-mathops-math
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++
505
42
nop-entropynop-entropy
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
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
194
279
openHiTLSopenHiTLS
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
992
395
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (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
938
554
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
332
11
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
146
191
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
75
70