文章目录
- 前言
- [一、硬件流控制（Hardware Flow Control）](#一、硬件流控制（Hardware Flow Control）)
- [二、软件流控制（Software Flow Control）](#二、软件流控制（Software Flow Control）)
- [三、硬件流控制 vs 软件流控制对比](#三、硬件流控制 vs 软件流控制对比)
- 四、在OpenMV中的综合应用示例
- 五、注意事项
-
- [1. 硬件兼容性](#1. 硬件兼容性)
- [2. 波特率匹配](#2. 波特率匹配)
- [3. 缓冲区管理](#3. 缓冲区管理)
- [4. 抗干扰设计](#4. 抗干扰设计)
- 六、总结
- 总结
前言
以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了OpenMV中的硬件流和软件流。
一、硬件流控制（Hardware Flow Control）
1. 基本原理
硬件流控制通过额外的物理信号线（RTS和CTS）动态控制数据流 ，确保发送方和接收方的缓冲区不会溢出。
RTS
• RTS（Request to Send）：由接收方控制。当接收方缓冲区空闲时，RTS为低电平（允许发送 ）；当缓冲区接近满载时，RTS为高电平（暂停发送）。
CTS
• CTS（Clear to Send）：由发送方控制。发送方仅在CTS为低电平时发送数据。
2. OpenMV中的实现
• 硬件要求
◦ OpenMV Cam型号需支持硬件流控制 （如OpenMV Cam H7 Plus）。
◦ 串口线必须包含RTS和CTS引脚（如USB转TTL模块需支持）。
• 代码配置
python
import pyb
#初始化UART3，波特率115200，启用RTS和CTS硬件流控制
uart = pyb.UART(3, 115200, flow=pyb.UART.RTS | pyb.UART.CTS)• 工作流程
- 发送方检查CTS信号，若为低电平则发送数据。
- 接收方根据缓冲区状态控制RTS信号。
- 优点
• 高可靠性 ：实时信号控制，避免数据丢失。
• 适合高速通信：支持高波特率（如921600 bps）。
• 无额外数据开销：不占用数据带宽。 - 缺点
• 硬件依赖：需要支持RTS/CTS的硬件和连接线 。
• 布线复杂：需正确连接RTS和CTS信号线。 - 典型应用场景
• 高速数据传输 （如图像、视频流）。
• 长距离 通信（抗干扰能力强）。
• 多设备共享总线时的协调。
二、软件流控制（Software Flow Control）
1. 基本原理
软件流控制通过特殊字符（XON/XOFF）动态控制数据流，无需物理信号线。
XON
• XON（ASCII 17，0x11）：接收方发送XON，表示可以继续接收数据。
XOFF
• XOFF（ASCII 19，0x13）：接收方发送XOFF，表示暂停发送数据。
2. OpenMV中的实现
• 代码配置
python
import pyb
#初始化UART3，波特率115200，启用软件流控制（XON/XOFF）
uart = pyb.UART(3, 115200, flow=pyb.UART.XONXOFF)• 工作流程
- 接收方缓冲区快满时，发送XOFF字符给发送方。
- 发送方收到XOFF后暂停发送。
- 接收方缓冲区有空闲时，发送XON恢复传输。
- 优点
• 无需硬件支持：仅需数据线（TX/RX），适合简单设备 。
• 灵活配置：适用于硬件资源有限的场景。 - 缺点
• 带宽占用 ：XON/XOFF字符占用数据传输带宽。
• 延迟 风险：字符传输和处理可能引入延迟。
• 可靠性较低：字符丢失或误识别可能导致通信中断。 - 典型应用场景
• 低速 通信（如传感器数据采集）。
• 硬件连接受限 （仅需TX/RX线）。
• 临时调试或原型开发。
三、硬件流控制 vs 软件流控制对比
四、在OpenMV中的综合应用示例
- 硬件流 控制实现高速图像传输
python
import sensor,pyb
#初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
#配置UART3（硬件流控制）
uart = pyb.UART(3, 921600, flow=pyb.UART.RTS | pyb.UART.CTS)
while True:
img = sensor.snapshot()
img_bytes = img.compress(quality=50).to_bytes() # 压缩图像数据
# 分块发送（每块128字节）
for i in range(0, len(img_bytes), 128):
uart.write(img_bytes[i:i+128])- 软件流 控制实现传感器数据采集
python
import pyb
uart = pyb.UART(3, 9600, flow=pyb.UART.XONXOFF) # 启用软件流控制
while True:
if uart.any():
data = uart.read(uart.any())
# 处理接收数据
if data == b'XOFF':
print("Paused by receiver")
elif data == b'XON':
print("Resumed by receiver")
else:
print("Received:", data)五、注意事项
1. 硬件兼容性
◦ 使用硬件流控制前，确认OpenMV和外部设备均支持RTS/CTS 。
◦ 错误连接RTS/CTS线会导致通信失败。
2. 波特率匹配
◦ 发送端和接收端的波特率、流控制模式必须一致。
3. 缓冲区管理
◦ 即使启用流控制，仍需通过uart.any()和分块传输优化缓冲区使用。
4. 抗干扰设计
◦ 长距离通信中，硬件流控制需配合屏蔽线使用，软件流控制需增加校验机制。
六、总结
• 硬件流控制：通过RTS/CTS信号实现高可靠、高速通信，适合工业级应用。
• 软件流控制：通过XON/XOFF字符实现灵活的低速通信，适合资源受限场景。
• 选择建议：
◦ 优先使用硬件流控制（高速、可靠场景 ）。
◦ 仅在硬件不支持时使用软件流控制（低速、简单场景 ）。
通过合理选择流控制方式，可显著提升OpenMV在复杂环境中的通信稳定性和效率。
总结
以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了OpenMV中的硬件流和软件流。