PX4-Autopilot中DShot串行遥测功能的Bug分析与修复
2025-05-25 00:54:36作者:凤尚柏Louis
问题背景
在PX4飞控系统中,DShot是一种数字电机协议,它支持双向通信功能,允许飞控不仅向电机发送控制信号,还能接收来自电机的反馈信息。最近PX4引入了一个关于双向DShot的重要更新,但这个更新导致了一个关键问题:当双向DShot功能未启用时,串行遥测功能完全失效。
问题现象
通过对比测试可以清楚地看到问题表现:
-
双向DShot启用时:
- 系统能正确显示ESC帧计数、超时次数和CRC错误等信息
- 可以获取详细的定时器通道统计数据
- RPM数据显示正常
-
双向DShot未启用时:
- 虽然系统显示串行遥测已开启(/dev/ttyS3)
- 也能显示成功接收的ESC帧数、超时次数和CRC错误
- 但缺少关键的定时器通道统计信息
- 实际遥测数据没有发布到uORB总线上
技术分析
从技术实现角度看,这个问题可能源于以下几个方面:
-
请求机制失效:在双向DShot禁用的情况下,系统没有正确发送遥测请求信号,导致ESC无法返回数据。
-
数据处理流程中断:虽然硬件层面可能接收到了数据,但在软件处理流程中,数据没有被正确解析并发布到uORB。
-
资源分配问题:双向DShot功能可能独占了一些关键资源(如DMA通道),当它禁用时,这些资源没有被正确释放或重新分配。
解决方案讨论
开发团队提出了几个可能的解决方向:
-
采用轮询方式:在单个DMA上对所有定时器通道进行轮询处理,这样可以实现1/4速率反馈,与Ardupilot和Betaflight的做法类似。
-
优化资源管理:确保在双向DShot禁用时,相关资源能够被其他功能正确使用。
-
重构请求机制:使遥测请求独立于双向DShot功能,确保在任何配置下都能正常工作。
影响评估
这个问题对用户的影响程度取决于他们的具体配置:
- 对于使用双向DShot功能的用户:没有影响
- 对于仅使用串行遥测的用户:完全无法获取电机反馈数据
- 对于调试和开发工作:缺少关键的诊断信息
后续工作
开发团队计划在后续版本中:
- 修复当前的问题,确保串行遥测独立工作
- 优化资源分配策略,提高系统可靠性
- 考虑引入更灵活的配置选项,满足不同用户需求
这个问题提醒我们,在引入新功能时,需要更全面地考虑其对现有功能的影响,特别是在资源管理和功能交互方面。
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
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
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 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 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
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++
654
278
暂无简介
Dart
639
145
Ascend Extension for PyTorch
Python
202
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
246
316
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
213
🎉 (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
1.12 K
630
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
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,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100