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

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。

正点原子STM32MP257开发板 ARM嵌入式Linux异核A35&M33 AI工控

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

intval=read_sysfs_int(SYSFS_ADC_PATH);floatscale=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

floatvoltage=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>#defineSYSFS_ADC_PATH"/sys/bus/iio/devices/iio:device0/in_voltage15_raw"#defineSYSFS_ADC_SCALE"/sys/bus/iio/devices/iio:device0/in_voltage_scale"#defineACQ_INTERVAL_US500000// 500 msstaticintshared_data=0;staticfloatshared_scale=0.0f;staticintdata_ready=0;staticpthread_mutex_tdata_lock=PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;staticpthread_cond_tdata_cond=PTHREAD_COND_INITIALIZER;staticvoidbind_thread_to_cpu(pthread_ttid,intcpu){cpu_set_tcpuset;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));}}staticintread_sysfs_int(constchar*path){intfd=open(path,O_RDONLY);if(fd<0)return-1;charbuf[32];ssize_tlen=read(fd,buf,sizeof(buf)-1);close(fd);if(len<=0)return-1;buf[len]='\0';returnatoi(buf);}staticfloatread_sysfs_float(constchar*path){intfd=open(path,O_RDONLY);if(fd<0)return-1.0f;charbuf[32];ssize_tlen=read(fd,buf,sizeof(buf)-1);close(fd);if(len<=0)return-1.0f;buf[len]='\0';returnatof(buf);}staticvoid*acquisition_thread(void*arg){pthread_ttid=pthread_self();bind_thread_to_cpu(tid,0);printf("采集线程绑定到 CPU0\n");while(1){intval=read_sysfs_int(SYSFS_ADC_PATH);floatscale=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);}returnNULL;}staticvoid*processing_thread(void*arg){pthread_ttid=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);}intval=shared_data;floatscale=shared_scale;data_ready=0;pthread_mutex_unlock(&data_lock);floatvoltage=val*scale*0.001;printf("处理线程: 处理 %d × %.6f x 0.001 = %.2f V\n",val,scale,voltage);}returnNULL;}intmain(intargc,char*argv[]){pthread_ttid_acq,tid_proc;intret;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));return1;}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));return1;}pthread_join(tid_acq,NULL);pthread_join(tid_proc,NULL);return0;}

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}-oadc_app adc_app.c

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

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：

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)

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！