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【正点原子】STM32MP257 同构多核架构下的 ADC 电压采集与处理应用开发实战

news 来源：原创 2025/9/12 4:23:31

在嵌入式系统中，ADC模拟电压的读取是常见的需求。如何高效、并发、且可控地完成数据采集与处理？本篇文章通过双线程分别绑定在 Linux 系统的不同 CPU 核心上，采集 /sys/bus/iio 接口的 ADC 原始值与缩放系数 scale，并在另一个核上计算真实电压值，适用于高性能、低延迟的工业控制场景。

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正点原子 STM32MP257 同构多核架构下的 ADC 电压采集与处理应用开发实战

一、背景介绍：为什么要用多核并发读取ADC？
二、系统架构与源码解析
- 1、数据采集线程（CPU0）
- 2、数据处理线程（CPU1）
- 3、两线程同步机制
- 4、完整代码及使用方法
- - 1.完整代码展示
  - 2.使用方法
三、应用场景与实际部署建议
- 1、工业自动化控制
- 2、边缘AI与信号预处理
- 3、多任务实时系统调度
四、测试效果与输出示例
五、总结与拓展建议

一、背景介绍：为什么要用多核并发读取ADC？

在嵌入式 Linux 平台（如 STM32MP257、i.MX93 等）中，我们常使用工业级 ADC 进行传感器数据采集。通过内核 IIO 子系统，用户可以在 /sys/bus/iio/devices/iio:deviceX/ 目录下读取原始电压值和电压缩放因子（scale），从而计算出真实电压。

而本项目的设计目标，是实现 采集线程 + 处理线程分核运行，充分利用 A核多核系统的资源，提高数据采集实时性，降低主线程阻塞风险。

二、系统架构与源码解析

该项目通过两个线程分别运行在 CPU0 和 CPU1，线程间通过互斥锁和条件变量进行数据同步：

1、数据采集线程（CPU0）

绑定在 CPU0
定时读取：
- 原始 ADC值：/sys/bus/iio/devices/iio:device0/in_voltage15_raw
- 缩放系数：/sys/bus/iio/devices/iio:device0/in_voltage_scale
通过共享内存区 shared_data 和 shared_scale，将数据传给处理线程

int val = read_sysfs_int(SYSFS_ADC_PATH);
float scale = read_sysfs_float(SYSFS_ADC_SCALE);
shared_data = val;
shared_scale = scale;

2、数据处理线程（CPU1）

绑定在 CPU1
阻塞等待数据更新信号
计算真实电压：voltage = val × scale × 0.001
可拓展滤波、特征提取、阈值报警等算法处理

float voltage = val * scale * 0.001;
printf("处理线程: 处理 %d × %.6f x 0.001 = %.2f V\n", val, scale, voltage);

3、两线程同步机制

使用 pthread_mutex_t 和 pthread_cond_t 进行数据同步，确保线程安全。
data_ready 标志位控制数据更新通知。

4、完整代码及使用方法

1.完整代码展示

#define _GNU_SOURCE
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <unistd.h>
#include <pthread.h>
#include <fcntl.h>
#include <string.h>
#include <errno.h>
#include <sched.h>#define SYSFS_ADC_PATH "/sys/bus/iio/devices/iio:device0/in_voltage15_raw"
#define SYSFS_ADC_SCALE "/sys/bus/iio/devices/iio:device0/in_voltage_scale"#define ACQ_INTERVAL_US 500000  // 500 msstatic int shared_data = 0;
static float shared_scale = 0.0f;
static int data_ready = 0;static pthread_mutex_t data_lock = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;
static pthread_cond_t data_cond = PTHREAD_COND_INITIALIZER;static void bind_thread_to_cpu(pthread_t tid, int cpu)
{cpu_set_t cpuset;CPU_ZERO(&cpuset);CPU_SET(cpu, &cpuset);if (pthread_setaffinity_np(tid, sizeof(cpuset), &cpuset) != 0) {fprintf(stderr, "警告：无法将线程绑定到 CPU%d: %s\n",cpu, strerror(errno));}
}static int read_sysfs_int(const char *path)
{int fd = open(path, O_RDONLY);if (fd < 0) return -1;char buf[32];ssize_t len = read(fd, buf, sizeof(buf)-1);close(fd);if (len <= 0) return -1;buf[len] = '\0';return atoi(buf);
}static float read_sysfs_float(const char *path)
{int fd = open(path, O_RDONLY);if (fd < 0) return -1.0f;char buf[32];ssize_t len = read(fd, buf, sizeof(buf)-1);close(fd);if (len <= 0) return -1.0f;buf[len] = '\0';return atof(buf);
}static void *acquisition_thread(void *arg)
{pthread_t tid = pthread_self();bind_thread_to_cpu(tid, 0);printf("采集线程绑定到 CPU0\n");while (1) {int val = read_sysfs_int(SYSFS_ADC_PATH);float scale = read_sysfs_float(SYSFS_ADC_SCALE);if (val < 0 || scale <= 0) {perror("读取ADC或Scale失败");usleep(ACQ_INTERVAL_US);continue;}pthread_mutex_lock(&data_lock);shared_data = val;shared_scale = scale;data_ready = 1;pthread_cond_signal(&data_cond);pthread_mutex_unlock(&data_lock);printf("采集线程: 原始值=%d, scale=%.6f\n", val, scale);usleep(ACQ_INTERVAL_US);}return NULL;
}static void *processing_thread(void *arg)
{pthread_t tid = pthread_self();bind_thread_to_cpu(tid, 1);printf("处理线程绑定到 CPU1\n");while (1) {pthread_mutex_lock(&data_lock);while (!data_ready) {pthread_cond_wait(&data_cond, &data_lock);}int val = shared_data;float scale = shared_scale;data_ready = 0;pthread_mutex_unlock(&data_lock);float voltage = val * scale * 0.001;printf("处理线程: 处理 %d × %.6f x 0.001 = %.2f V\n", val, scale, voltage);}return NULL;
}int main(int argc, char *argv[])
{pthread_t tid_acq, tid_proc;int ret;ret = pthread_create(&tid_acq, NULL, acquisition_thread, NULL);if (ret) {fprintf(stderr, "创建采集线程失败: %s\n", strerror(ret));return 1;}ret = pthread_create(&tid_proc, NULL, processing_thread, NULL);if (ret) {fprintf(stderr, "创建处理线程失败: %s\n", strerror(ret));return 1;}pthread_join(tid_acq, NULL);pthread_join(tid_proc, NULL);return 0;
}

2.使用方法

将以上代码编辑为 adc_app.c 文件，在 ubuntu 系统里使用以下命令交叉编译为可执行文件即可：

source /opt/st/stm32mp2/5.0.3-snapshot/environment-setup-cortexa35-ostl-linux
${CC} -o adc_app adc_app.c

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最终生成的 adc_app 文件就是我们需要放到 STM32MP257 文件系统里的可执行文件。

注意事项：在STM32MP257的百度资料网盘里已经提供了交叉编译工具链的安装脚本，文件路径是 “STM32MP257开发板\05、开发工具\01、出厂系统交叉编译器” ，请大家可以自行去下载使用。

atk-image-openstlinux-weston-stm32mp2.rootfs-x86_64-toolchain-5.0.3-snapshot-20250115-v1.0

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三、应用场景与实际部署建议

本方案适用于以下典型场景：

1、工业自动化控制

实时读取传感器电压信号（如压力、温湿度、光强等）
多核处理确保主线程响应不中断
电压计算后可直接用于闭环 PID 控制逻辑

2、边缘AI与信号预处理

采集模拟数据后可直接进行数字滤波、傅里叶变换等前处理
数据处理线程也可通过 RPMsg 发送到 Cortex-M33 协处理核做进一步处理

3、多任务实时系统调度

多核绑定可防止线程“漂移”，适用于带有调度器的 RT-PREEMPT 系统
强化线程的确定性和性能隔离

四、测试效果与输出示例

运行后，终端将周期性打印如下信息：
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说明：

in_voltage15_raw = 4095 表示ADC原始数值
scale = 0.439453 mV/LSB 是 ADC 的电压精度
最终电压 = 4095* 0.439453 * 0.001 ≈ 1.8V

执行 adc_app 可执行文件后，我们用 ssh 打开 STM32MP257 的新终端，用以下指令可以查看这个例程的调用 cpu 使用情况：

top -H -p $(pidof adc_app)

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通过终端显示的消息，可以看到 adc_app 主线程在 CPU1 里使用，采集数据和处理数据的线程分别在 CPU0 和 CPU1 里分别使用。

五、总结与拓展建议

通过绑定线程至特定 CPU 核心，并使用条件变量进行线程同步，我们实现了一个 低延迟、高稳定性 的 ADC 电压采集处理方案。它可轻松适配到任意支持 Linux 的 ARM 多核平台，推荐用于工业控制、信号处理、边缘AI等高实时场景。

后续可以拓展：

将数据通过 Socket/UDP/CanOpen 发送
写入共享内存供 GUI 使用
增加多通道采集
与 Cortex-M 核通信（RPMsg）

如果你也在做 STM32MP257 / i.MX93 / RK3588 等平台的异构核协同处理，不妨试试这种方案！有问题欢迎评论区一起探讨交流！