Uno de los controladores más utilizados es el tipo PID (Proporcional Integral Derivativo). A lo largo de este post se abordará la implementación de uno en Arduino para controlar la velocidad de un motor DC.

Un poco de teoría

Cuando se quiere controlar una planta (en nuestro caso un motor DC), lo más habitual es plantear un lazo de control estándar:

La señal que entra al controlador es la medida que queremos que alcance la planta (llamada "consigna" en teoría del control) menos la medida de salida de la planta o, lo que es lo mismo, el error. El objetivo del controlador será siempre minimizar el valor absoluto del error (que tienda a cero) actuando sobre la entrada de la planta.

Para profundizar bien en el estudio del control habría que ver las transformadas de Laplace, los polos y los ceros del sistema y, para el caso discreto, lo ideal sería un estudio basado en la transformada Z estudiando también la ubicación de los polos y los ceros. Sin embargo me centraré en el estudio y la implementación de un controlador estándar: el PID.

PID

Los controladores PID son un tipo especial de controlador que combinan la acción proporcional (P), la acción integral (I) y la acción derivativa (D) sobre el error. Si a la entrada del controlador (el error) la llamamos e(t) y a la salida del controlador (la entrada a la planta, en nuestro caso la entrada al motor DC) la llamamos u(t). Podemos definir un PID de la siguiente manera:
$$u(t)=K_pe(t)+K_i\int_0^t e(\tau)d\tau+K_d{de(t) \over dt}$$
Como se puede apreciar, la acción proporcional vendrá determinada por la constante $K_p$, la acción integral por la constante $K_i$ y la acción derivativa por la constante $K_d$.

1. La acción proporcional $K_p$ hace que el error en estado estacionario tienda a cero.

2. La acción integral $K_i$, al ir sumando los errores en el tiempo (integral), tiende a eliminar el error estacionario generado por la acción proporcional.

3. La acción derivativa $K_d$ tiende a suavizar las variaciones en el error.

Para determinar los mejores valores de cada una de las constantes, lo ideal es realizar un estudio mediante la transformada de Laplace y buscar la mejor ubicación de los polos y los ceros del controlador PID para que se obtenga el comportamiento deseado.

En este caso se ha optado por realizar pruebas empíricas con valores bajos e ir probando diferentes combinaciones.

Implementación a nivel hardware

En este caso la planta es un motor DC del que vamos a controlar su velocidad mediante la salida PWM de 8 bits (0 a 255) y 5 voltios. La salida PWM la conectamos a la base de un transistor NPN de potencia (en este caso un BD139) montado en configuración de emisor común.

La lectura de la velocidad angular la hacemos utilizando un disco pintado (mitad blanco y mitad negro) conectado al eje de rotación (para que gire) y un sensor reflexivo de infrarrojos CNY70 (del que se utiliza en los robots sigue líneas).



Polarizando el fototransistor y el led infrarrojo y acondicionando la señal con una puerta inversora de tipo schmitt, ya tenemos un flanco de subida o de bajada por cada vuelta que da el disco.


Implementación a nivel software

Lectura de la velocidad

Para obtener la velocidad de rotación lo más eficiente es conectar la salida del inversor schmitt a una entrada del microcontrolador que permita disparar interrupciones internas en cada flanco de bajada o en cada flanco de subida. El pseudocódigo sería como sigue:

rpm = 0
anterior_t = 0

cada vez que haya un flanco de subida hacer:
    t = microsegundos
    incremento = t - anterior_t
    rpm = (1 / incremento) * 60000000
    anterior_t = t
fin interrupción

De esta forma tenemos los rpm a los que va el motor. Nótese que esta implementación no detecta la velocidad de 0 rpm. Para detectar la velocidad de 0 rpm habría que incluir un timer que, pasado un tiempo determinado, si no se produce la interrupción, asuma que el disco se ha parado (rpm = 0). En este caso no se ha implementado esta funcionalidad por simplicidad.

Implementación del PID

Para implementar el controlador PID en el Arduino (o en cualquier otro microcontrolador) tenemos que discretizar la ecuación diferencial que relaciona u(t) con e(t). Separamos primero dicha ecuación diferencial en partes:
$$u(t)=u_p(t)+u_i(t)+u_d(t)$$
Siendo:
$$u_p(t)=K_pe(t)$$
$$u_i(t)=K_i\int_0^t e(\tau)d\tau$$
$$u_d(t)=K_d{de(t) \over dt}$$
La discretización de $u_p(t)$ es trivial:
$$u_p[k]=K_pe[k]$$
La discretización de $u_i(t)$ asumiento un período de muestreo de $T$ lo suficientemente bajo la podemos calcular aproximando la integral mediante una suma de áreas de rectángulos de base $T$ y altura $e[k]$:
$$u_i[k]=K_i\sum_{n=0}^kTe[n]=K_iT\sum_{n=0}^ke[n]$$
De la misma manera, la discretización de $u_d(t)$ asumiento un período de muestreo $T$ lo suficientemente bajo la podemos calcular aproximando la derivada mediante el cálculo de la pendiente de la recta que une $e[k-1]$ con $e[k]$:
$$u_d[k]=K_d{e[k]-e[k-1] \over T}$$
El PID discretizado nos quedaría, por tanto, de la siguiente manera:
$$u[k]=K_pe[k]+K_iT\sum_{n=0}^ke[n]+K_d{e[k]-e[k-1] \over T}$$
Esta ecuación en diferencias finitas sí es fácilmente implementable en cualquier sistema. En el caso de Arduino podríamos realizar la siguiente implementación:


Las pruebas empíricas realizadas han dado muy buenos resultados para:
$$K_p=K_i=K_d=0.5$$
Con un período de muestreo $T=0.01$. La inicialización, por tanto, quedaría así:


Mientras que cada 10 milisegundos ($T=0.01$) habrá que calcular el PID:



Pruebas realizadas

Para una consigna de 1000 rpm, la velocidad angular medida utilizando el PID es la siguiente (100ms entre medida y medida):

1013.99 rpm
1025.57 rpm
1013.03 rpm
1019.02 rpm
986.13 rpm
1003.95 rpm
1002.00 rpm
1013.65 rpm
999.07 rpm
977.64 rpm
1013.99 rpm
1037.49 rpm
1018.26 rpm
998.14 rpm
986.71 rpm
1006.64 rpm
1017.29 rpm
1017.43 rpm

Mientras que para una consigna de 1600 rpm, la velocidad angular medida fue la siguiente (100ms entre medida y medida):

1632.03 rpm
1591.01 rpm
1602.56 rpm
1583.28 rpm
1608.92 rpm
1578.28 rpm
1599.66 rpm
1583.61 rpm
1586.29 rpm
1616.21 rpm
1619.35 rpm
1594.39 rpm
1601.54 rpm
1581.11 rpm
1601.37 rpm
1606.68 rpm
1570.52 rpm
1602.39 rpm

El código fuente para Arduino puede descargarse de la sección soft.



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Cuando pensamos en detectar determinadas frecuencias o tonos en una señal lo primero que se nos viene a la cabeza suele ser la FFT, en concreto la implementación de Cooley-Tukey con N potencia de 2. La FFT está muy bien si lo que queremos es todo el espectro de una señal, pero si lo que necesitamos es detectar un único tono en una frecuencia concreta podemos recurrir al algoritmo de Goertzel, más rápido y muy fácil de implementar en sistemas embebidos.

El algoritmo de Goertzel permite calcular un coeficiente aislado de la DFT sobre un conjunto de N muestras con una complejidad temporal de O(n) y una complejidad espacial de O(1), además N no tiene por qué ser potencia de 2. Este algoritmo se basa en la aplicación de una ecuación en diferencias finitas (un filtro IIR).

A mayor N, mayor resolución en frecuencia y también mayor latencia en la detección de los tonos. Es necesario, por tanto encontrar un compromiso. La resolución en hercios del algoritmo de Goertzel viene dada por:
$$R = {f_s \over N}$$
Siendo $f_s$ la frecuencia de muestreo y $N$ el número de muestras que se evalúan en cada pasada.

1. Se calcula el índice del coeficiente correspondiente

Lo primero que hay que hacer es calcular el índice del coeficiente asociado a la DFT a partir de la frecuencia que queremos detectar:
$$k = N{f \over f_s}$$
Siendo $f$ la frecuencia que queremos detectar, $f_s$ la frecuencia de muestreo y $N$ el número de muestras que procesamos cada vez. La máxima frecuencia que podemos detectar será la mitad de la frecuencia de muestreo.

2. Para cada conjunto de N muestras

2.1. Se aplica la ecuación en diferencias

Para cada una de las muestras que van llegando, vamos aplicando la siguiente ecuación en diferencias finitas:
$$s[n] = x[n] + 2\cos\left({2 \pi k \over N}\right)s[n-1] - s[n-2]$$
$$n = 0..N$$
Con codiciones iniciales $s[-1] = s[-2] = 0$. Se trata, como se puede ver, de un sencillo filtro IIR de segundo orden.

2.2. Se obtiene del coeficiente k-esimo de la DFT

Se puede demostrar que el coeficiente k-ésimo de la DFT de tamaño N es:
$$X(k) = s[N] - W_N^ks[N-1]$$
Siendo:
$$W_N = e^{-j\left({2 \pi \over N}\right)}$$
Por tanto:
$$X(k) = s[N] - e^{-j\left({2 \pi \over N}\right)k}s[N-1]$$
Si desarrollamos la exponencial compleja mediante la fórmula de Euler tenemos que:
$$e^{-j\left({2 \pi \over N}\right)k} = \cos\left({2 \pi \over N}\right) - j \sin\left({2 \pi k \over N}\right)$$
Y, por tanto:
$$X(k)_{real} = s[N] - \cos\left({2 \pi k \over N}\right)s[N-1]$$
$$X(k)_{imag} = \sin\left({2 \pi k \over N}\right)s[N-1]$$
Para calcular la magnitud de la banda de frecuencia correspondiente calculamos el módulo de $X(k)$:
$$M^2 = \left|X(k)\right|^2 = X(k)_{real}^2 + X(k)_{imag}^2$$
De esta forma podemos medir la magnitud de la banda de frecuencia correspondiente al coeficiente k-ésimo de la DFT o, lo que es lo mismo, la magnitud de la banda de frecuencia correspondiente a la frecuencia $f$.
$$k = N{f \over f_s} \Rightarrow f = {k f_s \over N}$$

Implementación

A continuación se puede ver una implementación del algoritmo de Goertzel en Arduino:

Se ha elegido una frecuencia de muestreo baja (3000Hz) para poder trabajar cómodamente con tipos float. Utilizando aritmética de punto fijo podríamos incremenentar la frecuencia de muestreo y que la detección sea más precisa.

La entrada de audio se toma de la entrada analógica A0 a la que se conecta un sencillo circuito amplificador:


Elegir el valor de N

A la hora de elegir la N lo ideal es escogerla lo más grande posible, que nos permita una latencia razonable y que se cumpla que:
$$k = N{f \over f_s} \in \mathbb{N}$$
Por ejemplo, para detectar un tono de 1Khz sobre una señal muestreada a 6KHz lo ideal sería que la N valiese: 96, 102, 114… Ya que para todos estos valores se cumple que $k$ es número natural.

Magnitudes medidas para diferentes tonos

En ausencia de señal de entrada: 0.30, 0.37, 0.30, 0.35, 0.44, 0.32, 0.37, 0.28...

Con una señal de entrada de 200Hz: 2.56, 1.73, 3.56, 0.81, 0.58, 1.67, 4.71, 6.81...

Con una señal de entrada de 440Hz (la frecuencia del detector): 138.41, 87.29, 441.14, 185.20, 233.03, 762.27, 80.62, 330.98...

Con una señal de entrada de 500Hz: 25.70, 9.60, 22.50, 2.76, 16.62, 18.75, 23.56, 35.58...



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Los perceptrones multicapa (Multilayer Perceptron o MLP) son redes neuronales de aprendizaje supervisado de tipo unidireccional en las que tenemos una capa de neuronas de entrada, una o más capas de neuronas intermedias y una capa de neuronas de salida. Son muy utilizadas para reconocimiento y clasificación de patrones y relativamente sencillas de implementar en sistemas embebidos utilizando aritmética de punto fijo.

En un MLP cada neurona tiene una salida y n entradas y se modela de la siguiente manera:

Las entradas de cada neurona suman de forma ponderada (pesos sinápticos) y dicha suma ponderada se hace pasar por una función de activación que, en el caso más general (clasificadores), se trata de la función sigmoide:
$$f(x) = {{1} \over {1+e^{-x}}}$$
Los MLP son estructuras de neuronas organizadas en forma de capas:

En este caso tenemos un MLP con 8 neuronas de entrada (las neuronas de entrada no son neuronas en sí, se les llama neuronas pero realmente son simplemente las entradas de la red), dos capas (denominadas “ocultas”) de 8 neuronas cada una y una capa de salida de 2 neuronas.

Los MLP con función de activación sigmoide son más utilizados para reconocimiento y clasificación de patrones. En este caso se abordará este tipo de MLP utilizando el clásico algoritmo de aprendizaje Backpropagation.

Algoritmo Backpropagation

El algoritmo Backpropagation consiste en hacer pasar por la red una serie de patrones predefinidos para los que se indica una salida “esperada”. La salida real que emite la red para cada uno de los patrones de entrada se compara con la salida “esperada” y se recalculan los pesos sinápticos hacia atrás (desde la salida hasta la entrada). De ahí el nombre del algoritmo. Los pasos de dicho algoritmo son los siguientes:

Evaluar la red

Se evalúa la red, esto es, para cada neurona desde la capa de entrada hasta la capa de salida se realiza el cálculo de los valores de salida de cada neurona utilizando la ecuación:
$$suma^{o}_{pk} = \sum_{j=1}^{L}w_{kj}^{o}y_{pj} + \theta_{k}^{o}$$
$$y_{pk}=f_{k}^{o}(suma^{o}_{pk})$$
Siendo:
$w_{kj}^{o}$ el peso sináptico de la neurona $j$ de la capa anterior sobre la neurona $k$ de la capa actual.
$f$ la función de activación (en este caso la sigmoide).

Calcular los términos del error

Para cada neurona $k$ de la capa de salida se calcula su error:
$$\delta_{pk}^{o}=(d_{pk}-y_{pk})f_{k}^{'o}(suma_{pk}^{o})$$
Siendo:
$d_{pk}$ el valor deseado para la neurona $k$ de la capa salida y para el patrón de entrada $p$.
$y_{pk}$ el valor actual de la neurona $k$ de la capa de salida para el patrón $p$.
$f'$ la derivada de la función de activación (derivada de la función sigmoide).

Mientras que para cada neurona $j$ de cada capa oculta $h$ el error hay que estimarlo a partir de los errores de la capa siguiente:
$$\delta_{pj}^{h}=f_{j}^{'h}(suma_{pj}^{h})\sum_{k}\delta_{pk}^{o}w_{kj}^{o}$$
Siendo:
$p$ el vector de entrenamiento.
$suma_{pj}^{h}$ la entrada neta (suma ponderada) de la neurona $j$ en la capa $h$ para el vector $p$.
$\delta_{pk}^{o}$ el término de error de la neurona $k$ de la capa anterior.
$w_{kj}^{o}$ el peso de la salida de la neurona $j$ de la capa anterior sobre la neurona $k$.

Actualizar los pesos

$$w_{kj}^{o}(t+1)=w_{kj}^{o}(t)+\Delta w_{kj}^{o}(t+1)$$
$$\Delta w_{kj}^{o}(t+1)=\alpha \delta_{pk}^{o}y_{pj}$$
Siendo:
$w_{kj}^{o}$ el peso de la salida de la neurona $j$ de la capa anterior sobre la neurona $k$.
$y_{pj}$ la salida de la neurona $j$ (la del extremo origen del peso $w_{kj}^{o}$).

Se repite hasta que el error sea aceptable

$$E_{p}={1 \over 2}\sum_{k}\delta_{pk}^{2}$$
Siendo:
$\delta_{pk}$ el error de la neurona $k$ de la capa de salida para el patrón de entrada $p$.

Implementación en punto fijo

En el caso de que queramos implementar una red neuronal de tipo MLP en un sistema embebido sin unidad de coma flotante, debemos intentar realizar una implementación en punto fijo de toda la operativa (tanto evaluación como aprendizaje de la red). Como se puede ver en la ecuaciones mostradas, la parte más compleja viene dada por la función de activación.
$$f(x)={1 \over {1+e^{-x}}}$$
Y por su derivada:
$$f'(x)={{e^{-x}} \over {(1+e^{-x})^2}}$$
Utilizando aproximantes de Padé de orden [3 / 3] para el cálculo de la exponencial podemos aproximar ambas funciones de forma razonablemente buena.
$$e^{x} \simeq {{1+{x \over 2}+{{x^2} \over 10}+{{x^3} \over 120}} \over {1-{x \over 2}+{{x^2} \over 10}-{{x^3} \over 120}}}$$

Para el algoritmo de entrenamiento Backpropagation es necesario utilizar la derivada de la función de activación. Esta derivada puede simplificarse y ponerse en función de la propia función sigmoide:
$$f'(x)={{e^{-x}} \over {(1+e^{-x})^2}}={1 \over {1+e^{-x}}}{{e^{-x}} \over {1+e^{-x}}}=f(x){{e^{-x}} \over {1+e^{-x}}}$$
$$f'(x)=f(x){{1+e^{-x}-1} \over {1+e^{-x}}}=f(x)\left({{1+e^{-x}} \over {1+e^{-x}}}-{1 \over {1+e^{-x}}}\right)$$
$$f'(x)=f(x)\left(1-{1 \over {1+e^{-x}}}\right)=f(x)(1-f(x))$$
Por tanto, para la función sigmoide, se cumple que:
$$f'(x)=f(x)(1-f(x))$$
Como $f(x)$ se corresponde con la salida de cada neurona (siendo $x$ la suma ponderada de sus entradas), la derivada de la salida de cada neurona puede calcularse, por tanto, de esta manera:
$$salida(1-salida)$$
En el algoritmo de entrenamiento Backpropagation esto simplifica enormemente el cálculo de los términos de error ya que se puede calcular la derivada de cada neurona a partir de su valor de salida.


Se ha utilizado como tipo funto fijo el formato Q16.16 mapeado sobre un entero de 32 bits (int32_t), esto nos da una precisión de
$$2^{-16} = 0,0000152587890625$$
Un error bastante aceptable teniendo en cuenta lo que vamos a ganar en velocidad.


Pruebas realizadas

Las pruebas se han realizado partiendo de dos patrones de entrenamiento sencillos:

$p_{1}=\{0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1\}$ que debe generar la salida $\{0, 1\}$.
$p_{2}=\{0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1\}$ que debe generar la salida $\{1, 0\}$.
Con los que se han obtenido muy buenos resultados:

Para el patrón $p_{1}$ se obtiene, tras el entrenamiento, la salida $$\{0.0270996, 0.972183\}$$
Para el patrón $p_{2}$ se obtiene, tras el entrenamiento, la salida $$\{0.971191, 0.0284729\}$$
Todo el código fuente puede descargarse de la sección soft.

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El protocolo USB es uno de los protocolos de comunicación más utilizado y, a la vez, uno de los más complicados y esotéricos para una gran mayoría de programadores. Lo habitual cuando nos enfrentamos a un desarrollo embebido con USB es tirar de librerías o frameworks ya existentes para el microcontrolador que estemos usando (dentro del ecosistema de microcontroladores AVR de 8 bits una de las mejores librerías es, sin duda, LUFA). Sin embargo, en este caso he optado por una implementación desde cero para, por un lado, aprender más sobre el protocolo y, por otro lado, desmitificar la programación de dispositivos USB.

Breve introducción al protocolo USB

El protocolo USB es un protocolo serie basado en tramas de paquetes y con una arquitectura muy sencilla. En un bus USB hay un único host, cero o más dispositivos y cero o más hubs. En el protocolo USB es siempre el host el que lleva la voz cantante: un dispositivo nunca envía de forma asíncrona datos a su host, es el host el que interroga al dispositivo si tiene datos para él (esta forma de hacer las cosas, a priori enrevesada, facilita luego mucho la implementación del protocolo).

Cada conexión USB entre un host y un dispositivo está formada por varios “endpoints”, un endpoint es un canal de comunicación entre el host y el dispositivo y cada dispositivo puede tener hasta 16 endpoints (o canales) de comunicación con el host. Cada endpoint es unidireccional, esto es, cada endpoint debe ser definido como de entrada o de salida (siempre desde el punto de vista del host, IN es dispositivo->host, y OUT es host->dispositivo, siempre, aunque estemos en el contexto del dispositivo).

Hay cuatro tipos de endpoints: de control (estos son especiales y pueden ser bidireccionales), bulk, interrupt e isócronos:

Control: Endpoints usados para configurar el dispositivo.
Bulk: Endpoints para transferencias “estándar” de datos. No tienen latencia máxima garantizada.
Interrupt: Endpoints destinados a envíos asíncronos. Tienen una latencia máxima fija garantizada.
Isócronos: Endpoints para transferencias con alto ancho de banda, con detección de errores pero sin reintento de envío de paquetes. No se garantiza la entrega de los paquetes.

Cada dispositivo USB tiene una serie de tablas (normalmente alojadas en flash o en ROM) denominadas descriptores, que son transferidas al host en el arranque (mediante un endpoint de control) y que identifican de forma precisa y estándar la funcionalidad y los endpoints disponibles (tipo, dirección, etc.) en el dispositivo.



Cada dispositivo tiene un descriptor de dispositivo, dentro de cada descriptor de dispositivo podrá haber diferentes configuraciones (descriptores de configuración), a su vez dentro de cada configuración habrá descriptores de interfaces y dentro de éstos habrá descriptores de endpoints. Lo más habitual es que cada dispositivo sólo tenga un único descriptor de configuración. Hay un descriptor de endpoint por cada endpoint en uso por parte del dispositivo. No existe descriptor para el endpoint 0 ya que es un endpoint que siempre debe estar disponible y sólo puede ser de control.

Inicialización

La secuencia de inicialización es como sigue:

1. Cuando el host detecta un dispositivo conectado a un puerto USB realiza una secuencia de reset sobre dicho puerto.

2. A continuación, el host envía un paquete SETUP a través del endpoint de control 0 con el comando GET_DESCRIPTOR(device)

3. El dispositivo, como respuesta, devuelve su descriptor de dispositivo.

4. El host solicita a través del endpoint de control 0 los descriptores de cada una de las configuraciones con el comando GET_DESCRIPTOR(configuration). Normalmente cada dispositivo sólo tiene una única configuración.

5. El dispositivo envía como respuesta también a través del endpoint de control 0 los descriptores de configuración (normalmente uno). Cuando un dispositivo envía el descriptor de configuración, envía dentro de él los descriptores de interface y de endpoints asociados a dicha configuración (ver imagen anterior).

6. Cuando el host (el ordenador) ya “sabe quién es” el dispositivo lo “enumera”, esto es, le asigna una dirección en el bus USB y envía al dispositivo el comando SET_ADDRESS(dirección).

7. El dispositivo queda enumerado y pasa a escuchar en la dirección indicada por el host.

8. El host envía al dispositivo el comando SET_CONFIGURATION(configuracion) para decirle al dispositivo que quiere trabajar con una configuración en concreto (como vimos antes, normalmente sólo hay una configuración por cada dispositivo).

A partir de este momento el dispositivo queda listo para usar y para que se empiecen a usar el resto de sus endpoints.

El protocolo es mucho más complejo y es necesario tener en cuenta algunos comandos más (SET_FEATURE, GET_STATUS, etc.) pero a grosso modo así es como funciona el invento.

Recomiendo a todo aquel interesado en el tema, dos lecturas de referencia:
- USB in a Nutshell
- USB Made Simple
Son muy sencillas de leer y mucho más asequibles que el aterrador tocho de 650 páginas de la especificación oficial.

Implementación en el ATmega32u4

Este microcontrolador, incluido en el Arduino Leonardo, puede ser configurado como dispositivo USB. Debido a que los tiempos USB son extremadamente cortos, es necesario realizar una implementación orientada a interrupciones. Como prueba de concepto he decidido implementar un puerto serie virtual (al estilo de los cables conversores USB a RS232) basado en dos endpoints de tipo bulk, uno de entrada y otro de salida.

El pseudocódigo para implementar el dispositivo USB quedaría así:

interrupción de reset de bus USB
    configurar endpoints 0 como control, 1 como bulk in y 2 como bulk out
    inicializar buffers
    habilitar interrupción de endpoints
fin interrupción

interrupción de endpoints
    si ha llegado un paquete de setup por el endpoint 0 entonces
        si es de tipo GET_DESCRIPTOR entonces
            devolver el descriptor correspondiente
        en otro caso, si es de tipo SET_ADDRESS entonces
            configurar el módulo USB del chip para usar la dirección indicada
        en otro caso, si es de tipo GET_STATUS entonces
            devolver 0 (todo ok)
        en otro caso, si es de tipo GET_CONFIGURATION entonces
            devolver un 1 (la configuración activa es siempre la 1)
        en otro caso, si es de tipo SET_CONFIGURATION entonces
            no hacer nada (sólo hay una configuración y es la que siempre está activa)
        fin si
    en otro caso, si ha llegado un token bulk out por el endpoint 2 entonces
        transferir bytes del buffer del endpoint 2 al buffer de usuario
    en otro caso, si ha llegado un token bulk in por el endpoint 1 entonces
        transferir bytes del buffer de usuario al buffer del endpoint 1
    fin si
fin interrupción

Los descriptores se encuentran definidos en USBDescriptor.H:

Para hacer la prueba de concepto lo he implementado todo, por ahora, en una única clase “USB” a modo de utility class (con atributos y métodos estáticos):

Una vez conectado el Arduino Leonardo y enumerado el dispositivo podemos, desde un ordenador con Linux, reconocer el nuevo dispositivo como interface serie:

1. Instalamos el driver usbserial:

modprobe usbserial vendor=0xa4f6 product=0x5678

Esto instala el driver genérico usbserial y lo asocia a nuestro dispositivo creando el dispositivo /dev/ttyUSB0 en el sistema de archivos.

2. Emitimos una cadena de caracteres de ejemplo para hacer la prueba:

echo -en "Prueba desde Linux\n\0" > /dev/ttyUSB0

3. Voilà:





El código es compatible también con el microcontrolador ATmega16u4 y es muy fácil de adaptar al resto de microcontroladores USB de AVR. Puede descargarse de la sección soft.

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Teensy3 es una pequeña placa de desarrollo que se integra perfectamente en el entorno de desarrollo de Arduino y que incluye un potente procesador ARM Cortex-M4 a 96 MHz con 256Kb de Flash, 64Kb de RAM, DAC, ADC, CAN y otros periféricos. A lo largo de este artículo se explicará paso a paso cómo construir y configurar desde cero la toolchain de GNU para programar el Teensy3 en C++.



Compilar la toolchain de GNU

En mi caso he utilizado una placa Teensy 3.1. El corazón de esta placa es el microcontrolador de 32 bits MK20DX256VLH7, un ARM Cortex-M4 a 96MHz. Lo primero que hay que hacer es compilar la toolchain en sí para el target arm-none-eabi. Uno de los mejores tutoriales de compilación dde la toolchain de GNU para ARM es el publicado aquí. En mi caso he utilizado las binutils 2.24, el gcc 4.9.0 y la última versión de newlib disponible por CVS.

El tutorial anterior utiliza una versión de gcc antigua y no echa en falta ninguna librería, sin embargo, si queremos compilar el gcc 4.9.0 hemos de incluir las librerías GMP, MPFR y MPC. En este enlace se indica cómo incluir las librerías en el código fuente del gcc 4.9.0 para que se compilen junto con el gcc.

Una vez compilada la toolchain tendremos el compilador de C++ y el resto de herramientas (ensamblador, enlazador, etc.) disponibles en la carpeta de prefijo de instalación que hayamos utilizado. En mi caso he usado /opt/teensy.

El microcontrolador MK20DX256

Este microcontrolador está basado en un núcleo ARM Cortex-M4. La secuencia de arranque de estos procesadores se describe aquí. De forma resumida, en la direción de memoria 0x00000000 se encuentra el valor que se le asigna al puntero de pila en el arranque, mientras que en la dirección 0x00000004 se encuentra la dirección de memoria donde se ejecuta la primera instrucción, hay más vectores, aunque estos dos son los más importantes. Como se puede ver, no se trata de instrucciones, sino de una tabla de punteros.

Los 256Kb de Flash comienzan a partir de la dirección 0x00000000 mientras que los 64Kb de RAM van desde 0x1FFF8000 hasta 0x20008000. La pila del Cortex-M4 puede configurarse de cualquier forma (ascendente, descendente, etc.). Sin embargo las instrucciones “push” y “pop” por defecto trabajan con una pila descendente (mas información aquí). De esta forma nuestro mapa de memoria queda como sigue:

offset      tamaño        uso
0x00000000  4 bytes       puntero de pila en el arranque
0x00000004  4 bytes       puntero a la primera instrucción tras el reset
0x00000400  16 bytes      palabras de configuración del microcontrolador
0x00000410  261104 bytes  código
0x1FFF8000  32768 bytes   variables globales
0x20000000  32768 bytes   pila y variables locales

Al ser una pila descendente, el puntero de pila se inicializa con 0x20007FFC, que es la última palabra de 32 bits direccionable en la RAM. Con este mapa de memoria elaboramos el siguiente linker script:



El linker script tiene las secciones habituales: .text, .init_array, .fini_array, .ctors, .dtors, .data, .bss, etc. más dos secciones adicionales: .cortex_m4_vectors y .flash_configuration.

Dirección de carga y dirección virtual en el linker script

Cuando se escribe un linker script para un microcontrolador o para un sistema basado en memoria Flash hay que tener en cuenta que las secciones .data y .bss (datos inicializados y sin inicializar, respectivamente) se cargan inicialmente en Flash y que, en el momento de la ejecución, dichas secciones deben copiarse a RAM. El linker script permite definir direcciones de carga y direcciones virtuales para cada sección de forma independiente con lo que es posible hacer de forma sencilla esta funcionalidad:

flash_sdata = . ;
. = 0x1FFF8000 ;
ram_sdata = . ;
.data : AT (flash_sdata) {
    *(.data)
}
ram_edata = . ;
data_size = ram_edata - ram_sdata ;

Antes de definir la sección .data guardamos en la variable “flash_sdata” la dirección virtual actual, definimos la dirección virtual actual como 0x1FFF8000 (inicio de la parte de la RAM que hemos decidido que aloje las variables globales) y guardamos en “ram_sdata” esta dirección virtual. A continuación definimos la sección .data con el atributo “AT (flash_sdata)” para indicarle al linker que queremos que se cargue en la dirección “flash_sdata”, que es una dirección dentro de la memoria Flash, aunque la dirección virtual será 0x1FFF8000. Tras la definición de la sección .data generamos símbolos para calcular el tamaño de la sección. Con la sección .bss (datos globales sin inicializar) hacemos lo mismo.

Código de inicialización

El linker script nos ha permitido definir las secciones .data y .bss con direcciones virtuales y de carga diferentes, sin embargo la copia de los datos habrá que hacerla a mano antes de la ejecución de la función “main”.

Este fichero contiene el código de inicialización en ensamblador que vamos a utilizar.



Como se puede ver: Inicializamos los registros del procesador, deshabilitamos las interrupciones, desactivamos el watchdog del MK20 (hay que hacerlo dentro de los primeros 256 ciclos del procesador tras el reset), copiamos los datos de la sección .data desde la Flash a la RAM y rellenamos con ceros la sección .bss. Cuando terminamos de rellenar con ceros la sección .bss saltamos a la función “_startup”.

La función "_startup" la definimos en un fichero de C++:



La función “_startup” se encarga de invocar a los constructores globales y a la función “main”. El fichero Makefile que se utiliza es el siguiente:



Prueba de concepto

En este caso simplemente he implementado la típica funcionalidad de led parpadeante (para variar xD)



El código fuente puede descargarse de la sección soft.


ACTUALIZACIÓN: En la sección "Compilar la toolchain de GNU" se incluye un enlace a una web que ya no se encuentra disponible (http://kunen.org/uC/gnu_tool.html). En dicha web se indicaban los pasos pormenorizados para compilar toda la toolchain de GNU. Afortunadamente he podido rescatar gracias al histórico de mi ordenador los pasos que seguí yo guiándome por esa web y los he recompilado es este post.

ACTUALIZACIÓN: La versión anterior no rellenaba con ceros la sección .bss de la RAM de datos globales. Se ha incluido la corrección en la descripción del texto, en el código mostrado en el post y en el fichero tar.gz de la sección soft.

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