Zone Node Logic Control (Main model overview) 1 Table of Contents • Introduction • Black-Box Overview • Simulink Model Overview • Inputs • Algorithm • Outputs • References • Conclusion 2 Introduction This article explains the internal behavior of the Zone Node by opening the component "black box" and describing how information flows through the application. The objective is to provide a functional understanding of the model, starting from the incoming inputs, continuing through the internal processing logic, and concluding with the generated outputs. The Zone Node acts as an intermediary between the Central Controller and the Edge Nodes located within a vehicle zone. While previous articles introduced the component and the development environment, this article focuses on the application's behavior and the responsibilities performed by the embedded software. This article focuses on the functional behavior of the Zone Node and explains how information flows through the component. Detailed aspects such as CAN routing implementation, LIN scheduling mechanisms, peripheral configuration, and communication stack integration will be covered in dedicated articles later in the series. 3 Black-Box Overview From a system perspective, the Zone Node behaves as a communication gateway and data aggregation component. It receives information from different communication networks, processes that information according to predefined routing rules, and forwards the resulting data to other parts of the system. At a high level, the component can be represented as: Figure 1. Black-Box Overview The Zone Node does not implement vehicle-level control strategies. Functions such as braking decisions, steering calculations, or vehicle state management remain the responsibility of higher-level controllers. Instead, the Zone Node focuses on: Receiving messages from the Central Controller Receiving messages from Edge Nodes Acquiring data from local LIN-connected devices Routing information between networks Aggregating and forwarding data Providing monitoring and diagnostic information The result is a reusable communication component that can be deployed in different vehicle zones while maintaining the same overall behavior. 4 Simulink Model Overview The Zone Node functionality is implemented as a Simulink model organized around communication, routing, scheduling, and diagnostic subsystems. From a model perspective, the application can be divided into four logical areas: Input handling Routing and processing Communication scheduling Outputs and diagnostics Figure 2. Main Simulink Application The input layer receives information from CAN and LIN communication interfaces and makes it available to the application logic. The processing layer evaluates incoming messages and determines how they should be handled. The scheduling layer manages periodic communication activities, while the output layer is responsible for forwarding messages and generating diagnostic information. This separation helps keep the model modular and makes it easier to extend the application with additional communication paths or Edge nodes without changing the core routing behavior. 5 Inputs The Zone Node receives information from three main categories of inputs. 5.1 CAN Network Inputs CAN communication represents the primary source of information processed by the Zone Node. Messages can originate from: Central Controller Lighting modules Steering modules Motor control modules Other Edge Nodes within the zone Typical examples include: Vehicle commands Status reports Diagnostic information Fault indications Actuation requests The exact set of messages depends on the specific Edge Nodes connected to the zone. 5.2 LIN Device Inputs The Zone Node also acquires information from LIN-connected devices. In the reference implementation, LIN communication is used to retrieve parking sensor information. The Zone Node periodically requests data from the LIN device and receives measurement values in response. Examples include: Front parking distances Rear parking distances Other LIN-based sensor information From the perspective of the Zone Node, LIN data behaves similarly to any other external input source. 5.3 Configuration Inputs Before normal operation begins, the Zone Node initializes its communication interfaces and loads the required configuration information. Examples include: CAN interface configuration LIN interface configuration Communication schedules Routing rules These parameters define how the application interacts with the surrounding networks. 6 Algorithm Internally, the Zone Node performs three main processing activities. 6.1 Message Reception The first step consists of collecting incoming communication data. Whenever a message arrives, the application captures: Communication source Message identifier Data payload Message length This information becomes available to the routing and aggregation logic. Figure 3. CAN Reception Pipeline 6.1.1 Model Representation of Message Reception Within the Simulink model, message reception is implemented using communication interface blocks and dedicated processing subsystems that capture incoming network events and make the received information available to the rest of the application. Figure 4. CAN Reception Main Flow Figure 5. CAN Reception Subsystem At a high level, the reception subsystem performs three actions: Detects incoming communication events Stores the received information Makes the information available to the routing logic This allows the routing algorithm to operate independently from the physical communication interface. 6.2 Message Routing Message routing represents the primary responsibility of the Zone Node. The routing logic determines the origin of each incoming message and forwards it to the appropriate communication interface. The behavior can be simplified as: Figure 6. Bidirectional CAN Routing Messages received from the Central Controller are forwarded toward the Edge Nodes, while messages originating from Edge Nodes are routed back toward the Central Controller. The routing mechanism remains independent of the actual application payload, allowing the same software architecture to support different message sets and vehicle functions. 6.2.1 Model Representation of Routing Logic The routing functionality is implemented as a dedicated subsystem responsible for deciding where each received message should be forwarded. Figure 7. Message Routing Main Flow Figure 8. Message Routing Subsystem The routing subsystem evaluates the origin of the received message and selects the appropriate destination interface. At this level, the application does not interpret individual signal meanings; it simply ensures that information reaches the correct communication network. This approach keeps the routing layer independent from application-specific functionality and allows the same architecture to be reused across different deployments. 6.3 LIN Scheduling and Data Acquisition In parallel with CAN routing, the Zone Node periodically acquires data from LIN-connected devices. The sequence follows a simple request-response model: Figure 9. LIN Parking Acquisition Cycle This mechanism allows information originating on a LIN network to become available to the rest of the vehicle through CAN communication. 6.3.1 Model Representation of LIN Scheduling Periodic LIN communication is implemented using a dedicated scheduling subsystem. Figure 10. LIN Scheduling Main Flow The scheduler periodically requests data from LIN-connected devices, waits for a response, and updates the application data used by the rest of the system. Depending on the communication requirements, the scheduler may manage one or more request-response sequences while maintaining a deterministic execution pattern. 6.4 High-Level Data Flow The internal data flow implemented by the Zone Node can be summarized as follows: Figure 11. Zone Node Data Flow 7 Outputs The Zone Node produces several categories of outputs that are consumed by different parts of the vehicle architecture and by development tools used during validation and debugging. 7.1 Routed CAN Messages The primary outputs of the Zone Node are CAN messages forwarded between communication networks. Examples include: Commands sent from the Central Controller to Edge Nodes Status information returned from Edge Nodes Diagnostic messages Fault reports Configuration updates By routing these messages between communication domains, the Zone Node maintains communication between the central controller and the devices located within its assigned vehicle zone. 7.2 Aggregated Device Data In addition to forwarding CAN traffic, the Zone Node generates CAN messages containing information acquired from locally connected devices. One example is parking sensor data collected through a LIN interface and republished on CAN. This allows the Central Controller to access the information without requiring direct interaction with the LIN-connected device. The process can be summarized as: Figure 12. LIN-to-CAN Data Path This approach creates a unified communication interface while hiding the complexity of the underlying network topology. 7.3 Diagnostic Outputs The Zone Node generates diagnostic information that is useful during development, system integration, and troubleshooting activities. Examples include: Communication counters Status variables Network activity indicators Communication statistics Device data used for monitoring purposes These outputs provide insight into the current behavior of the application and can be accessed through development tools such as FreeMASTER. 7.4 Visual Indicators In addition to communication outputs, the Zone Node drives visual indicators available on the evaluation hardware. The on-board LEDs provide immediate feedback regarding: Message reception activity Message transmission activity LIN communication activity Application execution status Although these indicators are not used by the vehicle itself, they simplify application bring-up and validation by providing a quick visual confirmation that the software is operating correctly. 7.5 Output Destinations The outputs generated by the Zone Node are consumed by several different system components. Central Controller Receives: Status information from Edge Nodes Aggregated sensor data Diagnostic information generated within the zone Edge Nodes Receive: Commands originating from the Central Controller Configuration and control messages forwarded through the Zone Node Local Devices Receive: Periodic requests issued by the Zone Node Communication messages required to acquire local measurements Development Tools Receive: Monitoring variables Communication statistics Diagnostic information used for debugging and validation 7.6 High-Level Output Flow Figure 13. System Topology This output structure allows the Zone Node to act as a communication intermediary while simultaneously providing visibility into the behavior of the system during development and validation. 8 References NXP Model-Based Design Toolbox (MBDT) S32K3 Microcontroller Documentation S32K344-WB Evaluation Board Documentation 9 Conclusion This article described the internal behavior of the Zone Node by examining its inputs, processing logic, and outputs. By presenting the component as a functional black box, it explained how information is received, routed, aggregated, and distributed throughout the system without focusing on implementation-specific details. The next articles in the series will build upon this foundation by examining individual communication paths in more detail, including CAN-to-CAN routing, LIN-to-CAN routing, and the techniques used to validate and troubleshoot communication behavior.

Creating virtual vehicle with MathWorks - SW & HW Environment 1 Table of Contents • Introduction • Software Environment • Hardware Environment • References • Conclusion 2 Introduction Turning a vehicle concept into an interactive Virtual Vehicle requires more than a standalone simulation model. It requires a connected software and hardware environment that can define the vehicle architecture, simulate the powertrain and vehicle dynamics, place the vehicle in realistic driving scenarios, visualize the behavior in 3D, and allow user interaction through driver-in-the-loop inputs. This article continues the Virtual Vehicle system series by moving from the system-level overview to the enablement layer behind the application. It highlights the MathWorks tools and host-side hardware resources that make the virtual vehicle demonstrator possible. At the core of the workflow is Model-Based Design. MathWorks tools are used to configure the vehicle architecture with Virtual Vehicle Composer, model the powertrain and vehicle dynamics, define and execute driving scenarios, create 3D road environments, exchange CAN-based signals, and analyze simulation results. The same environment also supports interactive execution, where driver inputs from a steering wheel and pedals can influence the virtual vehicle behavior during scenario playback. 3 Software Environment The software environment provides the modeling, simulation, scenario definition, visualization, communication, and analysis capabilities required by the Virtual Vehicle system. Each MathWorks tool contributes a specific part of the workflow, from vehicle architecture definition and plant modeling to 3D scenario execution and CAN-based interaction with external systems. 3.1 MATLAB and Simulink R2025b MATLAB and Simulink form the central engineering environment for the Virtual Vehicle. Figure 1. MATLAB MATLAB provides the scripting, data management, parameterization, and analysis capabilities required to configure simulations, process logged signals, and evaluate test results. Figure 2. Simulink Simulink provides the model-based design environment in which the virtual vehicle, control logic, communication interfaces, and test harnesses are assembled. The system-level model can connect plant models, vehicle dynamics, driver inputs, scenario interfaces, and network communication blocks into a single executable simulation. 3.2 Virtual Vehicle Composer Figure 3. Virtual Vehicle Composer Virtual Vehicle Composer is the configuration and assembly environment used to create the Virtual Vehicle model. It allows the user to define the vehicle class, select the powertrain architecture, choose the vehicle dynamics fidelity, configure components, specify test scenarios, select logged signals, build the vehicle model, run the configured tests, and analyze the results. In this Virtual Vehicle system, Virtual Vehicle Composer acts as the entry point for building a consistent vehicle model. It assembles the selected architecture from predefined and customizable components and prepares the model for closed-loop simulation in Simulink. The app also supports repeatable test execution. The same virtual vehicle can be operated across selected scenarios, while relevant signals are logged for review. This makes it suitable for early design studies, component comparison, control validation, and system-level behavior analysis before moving to hardware integration. 3.3 Powertrain Blockset Figure 4. Powertrain Blockset Powertrain Blockset provides the vehicle powertrain modeling foundation for the Virtual Vehicle model. It includes reference applications and component libraries for conventional, hybrid, and battery-electric propulsion systems. In this system, Powertrain Blockset supports the definition of the propulsion architecture, energy storage, electric motors, drivetrain elements, tires, driver models, and supervisory control behavior. It also provides workflows that help configure, resize, calibrate, and analyze the selected powertrain components. The generated vehicle model can be used for performance analysis, energy management studies, range evaluation, component sizing, control parameter optimization, and hardware-in-the-loop preparation. Because the models are open, project-specific subsystems can be integrated into the generated architecture when needed. 3.4 Vehicle Dynamics Blockset Figure 5. Vehicle Dynamics Blockset Vehicle Dynamics Blockset provides the vehicle motion and handling foundation for the Virtual Vehicle. It includes reference applications and component libraries for propulsion, steering, suspension, vehicle body, brakes, tires, driver models, and supervisory controllers. For the Virtual Vehicle system, the blockset enables different levels of vehicle dynamics fidelity depending on the simulation objective. Longitudinal dynamics can be used for drive-cycle and energy studies, while combined longitudinal, lateral, and vertical dynamics can be used for handling, chassis behavior, and more complex driving scenarios. The blockset also supports 3D visualization workflows, allowing the virtual vehicle behavior to be observed in a realistic environment. This helps connect numerical simulation results with intuitive visual feedback during ride, handling, ADAS, and driver-in-the-loop demonstrations. 3.5 Automated Driving Toolbox Figure 6. Automated Driving Toolbox Automated Driving Toolbox supports the definition, simulation, and analysis of driving scenarios used to exercise the Virtual Vehicle. It provides capabilities for creating road layouts, actors, trajectories, sensor-related contexts, and repeatable test cases. In this setup, the toolbox is used to create controlled and repeatable traffic situations around the ego vehicle. These scenarios can be used to evaluate how the virtual vehicle behaves in predefined maneuvers, traffic interactions, lane-following conditions, or other driving situations relevant to the demonstration. By combining scenario definition with the vehicle model, the Virtual Vehicle can be validated in a structured way. Instead of testing only isolated model behavior, the complete system can be exercised against realistic road and traffic conditions. 3.6 Vehicle Network Toolbox Figure 7. Vehicle Network Toolbox Library Vehicle Network Toolbox brings vehicle network communication into the model-based workflow. It provides MATLAB functions and Simulink blocks for sending, receiving, encoding, and decoding messages over in-vehicle network protocols such as CAN, CAN FD, J1939, and XCP. In the Virtual Vehicle, the toolbox is used to exchange selected vehicle signals with external systems or hardware components. CAN messages can be packed and unpacked using database-driven definitions, allowing the model to follow the same signal structure expected by the vehicle-level architecture. This makes communication behavior visible and testable during simulation. Commands, feedback, status information, and selected virtual vehicle signals can be validated before deployment or integration with physical controllers, reducing late-stage integration risk. 3.7 RoadRunner Figure 8. RoadRunner RoadRunner provides the 3D scene creation environment used by the Virtual Vehicle system. It enables the design of detailed road networks, intersections, lane markings, traffic signs, buildings, terrain, and other environmental assets required for realistic driving simulation. In this workflow, RoadRunner supplies the visual and spatial context in which the virtual vehicle operates. The generated scenes can represent controlled proving-ground layouts, urban intersections, highway segments, or demonstration environments used for scenario execution. When combined with Simulink and the vehicle model, RoadRunner helps transform the simulation from a signal-level model into an interactive visual experience. This is especially useful for driver-in-the-loop demonstrations, ADAS workflows, and stakeholder-facing presentations. 3.8 Simulink 3D Animation Figure 9. Simulink 3D Animation Library Simulink 3D Animation connects Simulink models and MATLAB algorithms to a 3D simulation environment, enabling dynamic systems to be visualized in photorealistic scenes. In the Virtual Vehicle system, it provides the visualization and interaction layer used to observe vehicle behavior in a 3D environment during simulation. The toolbox can use prebuilt scenes or imported scenes created in RoadRunner, and it allows vehicles, objects, lighting, weather effects, and sensor-related elements to be controlled during simulation. This makes it suitable for connecting the Virtual Vehicle model to visually rich driving environments. For driver-in-the-loop operation, Simulink 3D Animation also supports interactive navigation and manual control through hardware devices. This allows steering wheel and pedal inputs to influence the simulated vehicle while the resulting motion is visualized in the 3D scene. 3.9 Stateflow Figure 10. Stateflow Library Stateflow provides the graphical environment for modeling state machines, decision logic, and event-driven behavior inside the Virtual Vehicle system. It is used when vehicle behavior must depend on operating modes, transitions, conditions, timers, or fault states. Within the Virtual Vehicle model, Stateflow can support supervisory control, mode management, scenario state handling, driver input interpretation, startup and shutdown sequencing, or fallback behavior. This helps separate discrete decision logic from continuous plant and controller behavior. Using Stateflow keeps the system behavior easier to understand, review, and validate. Complex conditions can be represented explicitly as states and transitions, which improves traceability during simulation and debugging. 4 Hardware Environment The hardware environment provides the execution platform, user input interface, and visualization resources required to operate the Virtual Vehicle system interactively. The main components are the GPU-accelerated PC and the Xbox-compatible steering wheel and pedal controller. 4.1 PC with GPU Acceleration The PC is the main host platform for the Virtual Vehicle system. It runs MATLAB, Simulink, Virtual Vehicle Composer, RoadRunner-related workflows, and the supporting toolboxes used to model, simulate, visualize, and analyze the vehicle behavior. GPU acceleration is important because the system includes visually rich 3D scenes and interactive simulation workflows. The graphics hardware helps render the driving environment smoothly, maintain responsive visualization, and support a more realistic driver-in-the-loop experience. In this setup, the PC also acts as the integration point between the simulation model, the 3D environment, the input devices, and any external communication interfaces. This makes it the central execution and orchestration node of the Virtual Vehicle demonstration. 4.2 Xbox-Compatible Wheel Controller Xbox-Compatible Wheel Controller The Xbox-compatible wheel controller provides the physical driver input interface for the Virtual Vehicle system. It allows the user to control steering, acceleration, and braking through a steering wheel and pedal set instead of using keyboard-based commands. This input device makes the simulation suitable for driver-in-the-loop demonstrations. User actions can be mapped into the Simulink model and used to influence the virtual vehicle response during scenario execution. The wheel controller improves the realism and accessibility of the demonstration. It allows engineers and stakeholders to experience the virtual vehicle behavior interactively, making it easier to evaluate the relationship between driver input, vehicle response, and 3D scene feedback. 5 References The following resources provide useful background for the technologies referenced in this article: MathWorks MATLAB and Simulink documentation MathWorks Virtual Vehicle Composer documentation MathWorks Powertrain Blockset documentation MathWorks Vehicle Dynamics Blockset documentation MathWorks Automated Driving Toolbox documentation MathWorks Vehicle Network Toolbox documentation MathWorks RoadRunner documentation MathWorks Simulink 3D Animation documentation MathWorks Stateflow documentation 6 Conclusion This section described the software and hardware enablement required for the Virtual Vehicle system. The software environment combines MATLAB and Simulink with Virtual Vehicle Composer, Powertrain Blockset, Vehicle Dynamics Blockset, Automated Driving Toolbox, Vehicle Network Toolbox, RoadRunner, Simulink 3D Animation, and Stateflow to support vehicle configuration, system-level modeling, scenario execution, 3D visualization, communication, and analysis. The hardware environment combines a GPU-accelerated PC with a steering wheel and pedal controller to support interactive driver-in-the-loop execution. Together, these elements provide the foundation for building, operating, visualizing, and validating the virtual vehicle before integration with physical controllers or target hardware.

Streams and Transcode Video with Gstreamer This article shows how to use the i.MX6DL/Q to transcode and stream videos on 1080i/p @ 24fps and 720p @ 30fps. For this test, we used one i.MX6DL as server and an i.MX6DL and i.MX6Q as clients. The video is streamed by the server, playing the sound at the same time, while the clients show the video in the HDMI output, as the image below: This test depends on some GStreamer plugins. To check that the right GStreamer plugins are installed type the following commands: $ gst-inspect-1.0 | grep h264 To return all the H.264 related plugins, or: $ gst-inspect-1.0 decodebin To check directly the command. To connect more than one board to the minicom, open it with the command: $ sudo minicom –s This way, you open the configuration menu. Enter in the “Serial port setup” option and press “A” to set or change the PORTNUMBER, in “ttyUSB$PORTNUMBER”. To set the HDMI output, run the commands below from the U-Boot prompt: => setenv mmcargs 'setenv bootargs console=ttymxc0,115200 root=/dev/mmcblk2p2 rootwait rw video=mxcfb0:dev=hdmi,1920x1080M@60,if=RGB24 consoleblank=0' => saveenv Be sure that the IPs are correctly setted: SERVER: => ifconfig eth0 $SERVERIP CLIENTS: => ifconfig eth0 $CLIENTSIP Streaming transcoded video only SERVER: => gst-launch-1.0 filesrc location=/home/root/bbb_720p.mp4 ! decodebin ! queue max-size-buffers=0 ! vpuenc_h264 gop-size=2 bitrate=20000 ! queue max-size-buffers=0 ! rtph264pay config-interval=2 ! queue max-size-buffers=0 ! gdppay ! tcpserversink blocksize=512000 host=$SERVERIP$ port=8554 CLIENTS: => gst-launch-1.0 tcpclientsrc host=$SERVERIP$ port=8554 ! gdpdepay ! queue max-size-buffers=0 ! 'application/x-rtp, media=(string)video, clock10-rate=(int)90000, payload=(int)96' ! queue max-size-buffers=0 ! rtpjitterbuffer latency=100 ! queue max-size-buffers=0 ! rtph264depay ! queue max-size-buffers=0 ! decodebin ! autovideosink sync=false Streaming transcoded video + audio SERVER: => gst-launch-1.0 filesrc location=/home/root/bbb_720p.mp4 ! decodebin name=demux demux. ! queue max-size-buffers=0 ! vpuenc_h264 gop-size=2 bitrate=20000 ! queue max-size-buffers=0 ! rtph264pay config-interval=2 ! queue max-size-buffers=0 ! gdppay ! tcpserversink blocksize=512000 host=$SERVERIP$ port=8554 demux. ! alsasink CLIENTS: => gst-launch-1.0 tcpclientsrc host=$SERVERIP$ port=8554 ! gdpdepay ! queue max-size-buffers=0 ! 'application/x-rtp, media=(string)video, clock10-rate=(int)90000, encoding-name=(string)H264' ! queue max-size-buffers=0 ! rtpjitterbuffer latency=100 ! queue max-size-buffers=0 ! rtph264depay ! queue max-size-buffers=0 ! decodebin ! autovideosink sync=false You can check the results with the 1080p@24fps.

i.mx8M plus 序列号下载失败 尊敬的恩智浦： 我按照附图所示的电路图将电路板连接到 i.MX8M plus 板，并执行了串行下载，但如捕获的图像所示，屏幕只显示出来，下载过程没有继续进行。 我想咨询一下如何解决这个问题。 谢谢！ 顺祝商祺！ 全仁浩 Re: i.mx8M plus Serial download failure 亲爱的王一平： NXP EVK (8MPLUS-BB) 工作正常，但我设计的电路板（附图）运行一段时间后，如屏幕截图所示，就会停止工作。请核对附件中的电路图，确保其设计正确。 谢谢！ 顺祝商祺！ 全仁浩 Re: i.mx8M plus Serial download failure 请从https://github.com/nxp-imx/mfgtools/releases下载最新版本的 UUU 然后使用以下命令对图像进行编程。 unzstd - .rootfs.wic.zst uuu -b emmc_all - .rootfs.wic 如果仍然失败，请尝试以下命令。 uuu.exe -b emmc imx-boot-imx8mpevk-sd.bin-flash_evk Re: i.mx8M plus Serial download failure 原理图看起来和NXP EVK底板一样。唯一的区别是 JTAG_MOD 被拉高了。请移除 R216 再试一次。     Re: i.mx8M plus Serial download failure 亲爱的yipigwang， 即使卸载了 R216，操作系统镜像上传仍然失败。 请再次查看电路图。 谢谢！ Re: i.mx8M plus Serial download failure 请先在您的 Linux 主机 PC 上执行以下命令。 $ unzstd imx-image-core-imx8mpevk*.rootfs.wic.zst 然后执行以下 UUU 命令。 uuu -b emmc_all imx-boot-imx8mpevk-sd.bin-flash_evkimx-image-core-imx8mpevk*.rootfs.wic Re: i.mx8M plus Serial download failure 已附上捕获图像文件。 Re: i.mx8M plus Serial download failure 请您执行以下命令，并再次将 UUU 日志捕获给我？ unzstd - .rootfs.wic.zst uuu -b emmc_all - .rootfs.wic

FreeMaster Over CAN on interrupt on 轮询模式 编译失败 我尝试修改“FreeMaster over CAN”和“s32k3xx_fm_over_can_s32ct”生成的代码，以启用轮询模式。 FMSTR_SHORT_INTR 、 FMSTR_POLL_DRIVEN和FMSTR_DEBUG_TX 但最终编译失败，原因是传输功能 freemaster 通过 can 从“s32k3xx_fm_over_can_s32ct”响应中断，但如果电机控制情况使用许多 irq，例如至少 10khz 的快速任务以及 bctu 和 hall、wagtch dog，freemaster 没有收到来自控制器 k312 的响应，因此需要轮询模式。 如何启用这 3 个微控制器并为“s32k3xx_fm_over_can_s32ct”打开轮询模式？ Re: FreeMaster Over CAN on interrupt fail to compile in polling mode 沟通方式是互斥的选项。错误信息的意思正是如此。 FreeMASTER 驱动程序例程可能需要较长的处理时间，以下 3 个设置旨在帮助开发人员根据不同的使用场景平衡执行时间： FMSTR_POLL_DRIVEN - FreeMASTER 例程完全在 FMSTR_Poll 函数中执行 - 开发人员可以决定何时调用该例程，但必须确保其调用频率足以使 FreeMASTER 跟上通信速度。 FMSTR_LONG_INTR - FreeMASTER 例程完全在 FMSTR_CanIIsr 函数中执行 - 开发人员通过分配更高的优先级强制系统执行它（我假设之所以使用这个优先级，是因为它最适合处理大量中断的情况）。 FMSTR_SHORT_INTR 是前两者的混合体：通信发生在中断处理程序 (FMSTR_CanIsr) 中，但处理发生在 (FMSTR_Poll) 中。 我认为你想尝试的是最后一种方法（轮询+中断的组合）。虽然中断可以保证读取 CAN 帧，但如果 FMSTR_Poll 没有被足够频繁地调用（由于优先级更高的中断），则电路板可能无法及时响应。因此，FreeMASTER桌面工具将显示超时错误。 开发人员必须确保系统能够为计算密集型应用程序中的 FreeMASTER 驱动程序例程分配足够的时间。 希望这能帮助大家了解 FreeMASTER 的通信模式。 Re: FreeMaster Over CAN on interrupt fail to compile in polling mode 我之前也尝试过使用和你一样的设置： 例如，我将FMSTR_POLL_DRIVEN 改为 1（之前为 0，表示中断模式）。 // 选择中断驱动或轮询驱动的串行通信 #define FMSTR_LONG_INTR 1 // 在中断中完成消息处理 #define FMSTR_SHORT_INTR 0 //中断中完成排队 #define FMSTR_POLL_DRIVEN 1 /*0 */ 7. 错误：主要原因是 #if (FMSTR_LONG_INTR && (FMSTR_SHORT_INTR || FMSTR_POLL_DRIVEN )) || \ (FMSTR_SHORT_INTR && (FMSTR_LONG_INTR || FMSTR_POLL_DRIVEN )) || \ ( FMSTR_POLL_DRIVEN && (FMSTR_LONG_INTR || FMSTR_SHORT_INTR)) || \ !( FMSTR_POLL_DRIVEN || FMSTR_LONG_INTR || FMSTR_SHORT_INTR) /* 中断模式不匹配，只能选择一种 */ #错误您必须启用 FMSTR_LONG_INTR、FMSTR_SHORT_INTR 或 FMSTR_POLL_DRIVEN 中的一个。 #endif 上述编译过程中出现了 3 个错误。 ../FMsrc/freemaster_private.h:326:2: 错误: #error 您必须启用 FMSTR_LONG_INTR、FMSTR_SHORT_INTR 或 FMSTR_POLL_DRIVEN 中的一个。 326 | #错误 您必须启用 FMSTR_LONG_INTR、FMSTR_SHORT_INTR 或 FMSTR_POLL_DRIVEN 中的一个。 | ^~~~~ ../FMsrc/freemaster_private.h:326:2: 错误: #error 您必须启用 FMSTR_LONG_INTR、FMSTR_SHORT_INTR 或 FMSTR_POLL_DRIVEN 中的一个。 326 | #错误 您必须启用 FMSTR_LONG_INTR、FMSTR_SHORT_INTR 或 FMSTR_POLL_DRIVEN 中的一个。 | ^~~~~ ../FMsrc/freemaster_private.h:326:2: 错误: #error 您必须启用 FMSTR_LONG_INTR、FMSTR_SHORT_INTR 或 FMSTR_POLL_DRIVEN 中的一个。 326 | #错误 您必须启用 FMSTR_LONG_INTR、FMSTR_SHORT_INTR 或 FMSTR_POLL_DRIVEN 中的一个。 | ^~~~~ 一个不够，两个也都失败了。 Re: FreeMaster Over CAN on interrupt fail to compile in polling mode 嗨@millerhughes ， 要启用轮询模式，您需要更新以下宏： #define FMSTR_LONG_INTR 0 #define FMSTR_SHORT_INTR 0 #define FMSTR_POLL_DRIVEN 1 这 3 个参数中只能有一个设置为 1，否则代码将无法编译。 关于FMSTR_DEBUG_TX - 这是一个用于验证 TX 线的调试宏。结合之前的定义，得出以下定义： #define FMSTR_DEBUG_TX 1 将指示 FreeMASTER 驱动程序持续发送调试帧（注意：这有助于您检查 TX 线，但启用此功能后，您将无法使用 FreeMASTER 工具连接到电路板）。 能否分享一下编译错误日志？ 据我所知， s32k3xx_fm_over_can_s32ct 示例是由基于模型的设计工具箱 (MBDT)团队实现的。如果您使用 Simulink 开发应用程序，则可能需要更新模块配置，而不是手动修改代码。在这种情况下，MBDT 开发人员可以通过专用的 MBDT社区为您的用例提供更好的帮助。 Re: FreeMaster Over CAN on interrupt fail to compile in polling mode 嗨@millerhughes ， 我会尝试排查FMSTR_LONG_INTR模式的问题，因为它是唯一有效的模式，即使只能维持很短的时间。我会调查以下几个方面： 您能否使用逻辑分析仪检查 CAN 总线，并确认 CAN 消息是否不再从电路板发送，或者是否正在发送但已损坏？ 在PC端，你读取了多少个变量？变量的数量与PC工具和板之间交换的数据量成正比。如果可能的话，我会先从几个变量开始，然后逐渐增加变量的数量，看看什么时候会出问题。 除了 FreeMASTER 驱动程序之外，还有其他程序使用 CAN 实例吗？ 您是从 MATLAB/Simulink 模型还是 S32 Design Studio 示例应用程序开始的？根据原始来源的不同，FreeMASTER CAN 驱动程序的实现方式可能会有所不同。 如果可以，请附上源文件（它们应该命名为freemaster_s32_flexcan.h和freemaster_s32_flexcan.c ）。 Re: FreeMaster Over CAN on interrupt fail to compile in polling mode 感谢你的澄清，是的，我的目标是轮询+中断相结合。 重述问题：目标 k312 在 FreeAmster 运行一段时间后无法发送响应。 以下是反馈意见： 中断模式：freemaster 工作正常，问题如上所述，仅限 FMSTR_LONG_INTR 轮询模式：编译，freemaster 无法工作，即使移除 freemaster_private.h:326:2 中的 FMSTR_POLL_DRIVEN 错误消息： 混合：freemaster 可以运行，可以编译，但流量问题仍然存在，FMSTR_LONG_INTR、FMSTR_SHORT_INTR 或 FMSTR_POLL_DRIVEN 这三个值都设置为 1，并移除 freemaster_private.h:326:2 处的错误消息： 现在我推断：可能是我的 CAN 驱动程序问题。 如果您可以提供进一步的支持，您需要哪些信息？ Re: FreeMaster Over CAN on interrupt fail to compile in polling mode 1、我使用 PeakCan View 来监控消息流， 是的，板不再发送CAN消息了。 Freemaster 运行正常时，消息闪烁非常快；Freemaster 死机时，从 S32k312minEVB 发送的 CAN 消息明显停止，但从 Freemaster 读取的消息仍然可见且速度很慢； 2，总共少于 20 个变量，但数量远小于 demon fm 项目 s32k312_mc_pmsm_2sh_s32ct.pmpx "s32k344_mc_pmsm_2sh_s32ct" 3. CAN 实例仅供 freemaster 使用； 您说得对，我们的 BSW 使用 RTD 来实现 CAN 上的 FM，集成了 DEMON s32k3xx_fm_over_can_s32ct MCAL 驱动程序中的 flexcan_43 和 flexcan_ipw 层。但上述问题仍在解决中。 顺便说一下，由于 CAN IP 层限制，我们的 can 驱动程序可以接受标准消息 ID，所以 freeamster 配置设置：发送标准，接收扩展。 请查收附件中的 4 个文件，它们与您关系密切。 您需要所有 CAN IP 配置文件吗？实际上所有 43/ipw 配置都与 demon s32k3xx_fm_over_can_s32ct 相同。 您也可以直接给我发邮件。

MCXN547: 利用可能な拡張Flex PWMインスタンスはいくつありますか？ リファレンス・マニュアルには、PWMモジュールの2つのインスタンス(PWM0とPWM1)がMCXN547で提供されていると記載されています。しかし、ヘッダーファイル（MCXN547_cm33_core0_COMMON.h）では、PWM0のベースアドレスは含まれていますが、PWM1のベースアドレスは含まれていません。 私はMCXN547VKLTという部品を使用しており、PWM出力にはピン17（ポート2_3）を使用する予定です。データシートMCXN547、ポート2_3はALT5 - PWM1_B2機能として設定可能とされています。しかし、MCUXpresso IDEのピン設定ツールを使うと、ALT5 - PWM1_B2機能のためにPin17(ポート2_3)を選択するオプションがありません。 そこで、MCXN547VKLTが2つのEnhanced Flex PWMインスタンスをサポートしているかどうかを確認したいです。 クロック|タイマー MCX N Re: MCXN547: How many Enhanced Flex PWM instances are available? こんにちは、 @JawaharA さん。 投稿ありがとうございます。 MCXN547VKLT FlexPWMモジュールは1つ(FlexPWM0)しか持っていないことは確認できます。 リファレンス・マニュアルとピンマックステーブルは、いくつかのMCX Nシリーズデバイス(N94/N54/N53/N52/N24)に共通しているため、すべてのデバイスバリアントに存在しないペリフェラルに関連する信号が含まれている場合があります。 デバイス固有の機能の利用可否については、データシートの表4（機能比較）を参照してください。この表に基づくと、FlexPWM1はMCXN547VKLTでは利用できません。 したがって、P2_3は共通ピンマルチプレクサテーブルではPWM1_B2として記載されていますが、MCXN547VKLTではこの機能はサポートされていないため、MCUXpresso Config Toolsでは利用できません。 お役に立てば幸いです。他に質問がありましたら、お気軽にお知らせください。 BR セレステ

UG10215はIMX708をサポートしていると記載されていますが、どのカーネルドライバーを使うべきでしょうか? こんにちは、 私はUG10215（i.MX 95カメラ移植ガイド）に従って、Raspberry PiのSony IMX708カメラをi.MX 95ベースのボードに統合する作業に取り組んでいます。 ドキュメントの「サポートされているカメラセンサーモジュール一覧」の表には、サポートされたリファレンスカメラモジュールとしてRaspberry Pi Sony imx708が記載されています。しかし、linux-imxリポジトリ(lf-6.18.yのブランチ )で対応するドライバー(例:imx708.c)が見つかりませんでした😞 https://github.com/nxp-imx/linux-imx/commits/lf-6.18.y/drivers/media/i2c i.MX 95のIMX708センサにどのカーネルドライバが使われる予定か、詳しく教えていただけますか?IMX708ドライバは公開BSPに含まれていますか? よろしくお願いいたします。 Re: UG10215 lists imx708 as supported — which kernel driver should be used? こんにちは、 標準BSPではまだ公式にサポートされていません。Raspberryソースからドライバーを使ってください: https://github.com/raspberrypi/linux/blob/rpi-6.12.y/drivers/media/i2c/imx708.c よろしくお願いいたします。 アルド。 Re: UG10215 lists imx708 as supported — which kernel driver should be used? こんにちは、アルドさん。 ご返信ありがとうございます。 弊社の標準BSPではまだ正式にサポートされていません。 将来的にサポートされるのでしょうか?標準BSPにサポートが含まれていないのに、なぜIMX708カメラがUG10215に記載されているのでしょうか? 再度、感謝します ディエゴ

i.mx8M plus Serial download failure Dear NXP, I connected the board with the attached circuit diagram to the i.MX8M plus board and performed a Serial Download, but as shown in the captured image, only the screen appears and the process does not proceed further. I would like to inquire about how to resolve this. Thank you. Best Regards, Inho Jeon Re: i.mx8M plus Serial download failure Dear  yipingwang, The NXP EVK (8MPLUS-BB) works fine, but the board with the circuit I designed (the attached circuit diagram) operates for a while as shown in the screenshot and then stops. Please review the attached circuit diagram to ensure it is properly designed. Thank you. Best Regards, Inho Jeon Re: i.mx8M plus Serial download failure Please download the latest UUU from https://github.com/nxp-imx/mfgtools/releases Then use the following command to program images. unzstd    - .rootfs.wic.zst uuu -b emmc_all   - .rootfs.wic If it still fails, please try the following command. uuu.exe -b emmc imx-boot-imx8mpevk-sd.bin-flash_evk Re: i.mx8M plus Serial download failure The schematic looks same as the NXP EVK base board. The only difference is JTAG_MOD was pulled high. Please remove R216 to have a try.     Re: i.mx8M plus Serial download failure Dear yipigwang,  The OS image upload still fails even after removing R216. Please review the circuit diagram again. Thank you. Re: i.mx8M plus Serial download failure Would you please execute the following commands and capture the UUU log to me again? unzstd    - .rootfs.wic.zst uuu -b emmc_all   - .rootfs.wic Re: i.mx8M plus Serial download failure Attached a capture image file. Re: i.mx8M plus Serial download failure On your Linux host PC, please execute the following commands first. $ unzstd imx-image-core- imx8mpevk*.rootfs.wic.zst Then execute the following UUU command. uuu -b emmc_all imx-boot-imx8mpevk-sd.bin-flash_evk imx-image-core- imx8mpevk*.rootfs.wic

Simulinkに統合されるNXP MBDTツールボックスを使用してOSを開発することは実現可能でしょうか？ こんにちは、チームのみなさん。 私の目的は、MATLAB/Simulink、Embedded Coder、NXP MBDTを用いて、NXP S32G3向けの完全なベアメタルオペレーティングシステム/ソフトウェアプラットフォームを開発する実現可能性を評価することです。 目標は、Simulinkで完全なソフトウェアスタックを開発し、Embedded Coderを使ってCコードを生成し、生成されたコードを外部オペレーティングシステムやRTOS、AUTOSAR BSWに依存せずに直接S32G3 Gold Boxにデプロイすることです。 特に、NXP MBDTを用いて、Cortex-AコアとCortex-Mコアの両方をS32G3上で実装し、生成されたソフトウェアがシステムの初期化、スケジューリング、割り込み管理、メモリ管理、ハードウェア抽象化、周辺機器初期化、IPCメカニズム、その他オペレーティングシステムで通常提供されるサービスとして技術的に実装できるかどうかを理解したいです。 Boot ROMはハードウェア上に常駐しており、アプリケーションより先に実行されると理解しています。私の意図としては、ハードウェアの起動プロセス以降のすべての処理を、可能な限りNXP MBDTワークフローを通じてSimulinkで生成されたコードを使用して実装することです。 したがって、私の主な質問は次のとおりです。 1. NXP Model-Based Design ToolboxとMATLAB/Simulink、Embedded Coderを組み合わせて、Cortex-AおよびCortex-Mの両方を対象としたS32G3向けのベアメタルソフトウェアプラットフォーム(OS風フレームワーク)を開発することは技術的に実現可能か?MBDTのワークフローに制限がある場合、どの部分が手書きのCやアセンブリを必要とするのかを明確に教えていただけますか? MBDTはNXPによって開発されたものだと理解しています。しかし、もしこの質問にNXP MBDTチームがより適切に回答できる場合は、適切な連絡先やサポートチャネルをご案内していただけるとありがたいです。 ご指導ありがとうございました。 Re: Is it feasible for developing the OS using NXP MBDT toolbox which will be integrated to simulink こんにちは、 @charan032001 投稿ありがとうございます。 別のスレッドで言及され、返信もあったのに気づきました。 NXPの製品にご関心いただきありがとうございます。 BR チェイン

Is it feasible for developing the OS using NXP MBDT toolbox which will be integrated to simulink? Hi team, My objective is to evaluate the feasibility of developing a complete bare-metal operating system/software platform for the NXP S32G3 using MATLAB/Simulink, Embedded Coder, and the NXP MBDT. The goal is to develop the complete software stack in Simulink, generate C code using Embedded Coder, and deploy the generated code directly onto the S32G3 Gold Box without relying on an external operating system, RTOS, or AUTOSAR BSW. In particular, I would like to understand whether, using the NXP MBDT, it is technically feasible to implement software for both the Cortex-A cores and the Cortex-M core on the S32G3, with the generated software handling system initialization, scheduling, interrupt management, memory management, hardware abstraction, peripheral initialization, IPC mechanisms, and other services typically provided by an operating system. I understand that the Boot ROM is hardware-resident and executes before the application. My intention is for everything after the hardware boot process to be implemented, as much as possible, using Simulink-generated code through the NXP MBDT workflow. Therefore, my primary question is: 1. Is it technically feasible, using the NXP Model-Based Design Toolbox together with MATLAB/Simulink and Embedded Coder, to develop an entire bare-metal software platform (OS-like framework) for the S32G3 targeting both the Cortex-A and Cortex-M cores? If there are any limitations within the MBDT workflow, could you please clarify what portions would still require handwritten C or assembly? I understand that MBDT is developed by NXP. However, if this question is better addressed by the NXP MBDT team, I would appreciate it if you could kindly direct me to the appropriate contact or support channel. Thank you for your guidance. Re: Is it feasible for developing the OS using NXP MBDT toolbox which will be integrated to simulink Hello, @charan032001  Thanks for your post. I noticed it is mentioned via another thread and it had been replied. Thanks for your interest on NXP's product. BR Chenyin

i.mx8M plus シリアルダウンロード失敗 NXP様、 接続された回路図付きの基板をi.MX8M plus基板に接続しシリアルダウンロードを行いましたが、キャプチャ画像の通り画面だけが表示され、その後の処理は進みませんでした。 この問題を解決する方法についてお伺いしたいのですが。 よろしくお願いします。 よろしくお願いいたします。 チョン・インホ Re: i.mx8M plus Serial download failure 親愛なるイーピンワン様、 NXP EVK（8MPLUS-BB）は正常に動作しますが、私が設計した回路（添付の回路図）を搭載したボードは、スクリーンショットに示すようにしばらく動作した後、停止します。添付の回路図を確認し、適切に設計されているか確認してください。 よろしくお願いします。 よろしくお願いいたします。 チョン・インホ Re: i.mx8M plus Serial download failure 最新のUUUは、 https://github.com/nxp-imx/mfgtools/releasesからダウンロードしてください。 次に、以下のコマンドを使用してイメージをプログラムします。 unzstd -.rootfs.wic.zst uuu -b emmc_all - .rootfs.wic それでも失敗する場合は、以下のコマンドを試してください。 uuu.exe -b emmc imx-boot-imx8mpevk-sd.bin-flash_evk Re: i.mx8M plus Serial download failure 回路図はNXP EVKベースボードと同じように見える。唯一の違いは、JTAG_MODがハイレベルにプルアップされている点です。試すには、R216を取り外してください。     Re: i.mx8M plus Serial download failure 親愛なるyipigwang様、 R216を削除した後でも、OSイメージのアップロードは依然として失敗します。 回路図をもう一度確認してください。 よろしくお願いします。 Re: i.mx8M plus Serial download failure 以下のコマンドを実行して、UUUログを再度取得して送っていただけますか？ unzstd -.rootfs.wic.zst uuu -b emmc_all - .rootfs.wic Re: i.mx8M plus Serial download failure LinuxホストPCでは、まず以下のコマンドを実行してください。 $ unzstd imx-image-core-imx8mpevk*.rootfs.wic.zst 次に、以下のUUUコマンドを実行します。 uuu -b emmc_all imx-boot-imx8mpevk-sd.bin-flash_evkimx-image-core-imx8mpevk*.rootfs.wic Re: i.mx8M plus Serial download failure キャプチャ画像ファイルを添付しました。

"8MPLUSLPD4-EVK" build issue with Ubuntu 26.04 LTS Hello NXP, i am using "8MPLUSLPD4-EVK"  . I am trying build the BSP but i am facing some build issue. Please help on this issue. Please let me know if you need more information. error logs: dasmiddepogu@dasmiddepogu-ThinkPad-P14s-Gen-6:~/NXP/project/imx-yocto-bsp/build$ bitbake core-image-minimal ERROR: Attempting to set server environment: Unable to update the server configuration with local parameters: Traceback (most recent call last): File "/home/dasmiddepogu/NXP/project/imx-yocto-bsp/sources/poky/bitbake/lib/bb/command.py", line 91, in runCommand result = command_method(self, commandline) File "/home/dasmiddepogu/NXP/project/imx-yocto-bsp/sources/poky/bitbake/lib/bb/command.py", line 291, in updateConfig command.cooker.updateConfigOpts(options, environment, cmdline) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/dasmiddepogu/NXP/project/imx-yocto-bsp/sources/poky/bitbake/lib/bb/cooker.py", line 471, in updateConfigOpts self.reset() ~~~~~~~~~~^^ File "/home/dasmiddepogu/NXP/project/imx-yocto-bsp/sources/poky/bitbake/lib/bb/cooker.py", line 1741, in reset self.handlePRServ() ~~~~~~~~~~~~~~~~~^^ File "/home/dasmiddepogu/NXP/project/imx-yocto-bsp/sources/poky/bitbake/lib/bb/cooker.py", line 337, in handlePRServ self.hashserv.serve_as_process(log_level=logging.WARNING) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/dasmiddepogu/NXP/project/imx-yocto-bsp/sources/poky/bitbake/lib/bb/asyncrpc/serv.py", line 402, in serve_as_process self.process.start() ~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^ File "/usr/lib/python3.14/multiprocessing/process.py", line 121, in start self._popen = self._Popen(self) ~~~~~~~~~~~^^^^^^ File "/usr/lib/python3.14/multiprocessing/context.py", line 230, in _Popen return _default_context.get_context().Process._Popen(process_obj) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/lib/python3.14/multiprocessing/context.py", line 306, in _Popen return Popen(process_obj) File "/usr/lib/python3.14/multiprocessing/popen_forkserver.py", line 35, in __init__ super().__init__(process_obj) ~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/lib/python3.14/multiprocessing/popen_fork.py", line 20, in __init__ self._launch(process_obj) ~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/lib/python3.14/multiprocessing/popen_forkserver.py", line 47, in _launch reduction.dump(process_obj, buf) ~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/lib/python3.14/multiprocessing/reduction.py", line 60, in dump ForkingPickler(file, protocol).dump(obj) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^ _pickle.PicklingError: Can't pickle local object .run at 0x7802f7325380> when serializing dict item '_target' when serializing multiprocessing.context.Process state when serializing multiprocessing.context.Process object repo details: $ mkdir imx-yocto-bsp $ cd imx-yocto-bsp $ repo init -u https://github.com/nxp-imx/imx-manifest -b imx-linux-scarthgap -m imx-6.6.36-2.1.0.xml $ repo sync $ DISTRO=fsl-imx-xwayland MACHINE=imx8mp-lpddr4-evk source imx-setup-release.sh -b build Linux host PC details: PRETTY_NAME="Ubuntu 26.04 LTS" NAME="Ubuntu" VERSION_ID="26.04" VERSION="26.04 (Resolute Raccoon)" VERSION_CODENAME=resolute ID=ubuntu ID_LIKE=debian HOME_URL="https://www.ubuntu.com/" SUPPORT_URL="https://help.ubuntu.com/" BUG_REPORT_URL="https://bugs.launchpad.net/ubuntu/" PRIVACY_POLICY_URL="https://www.ubuntu.com/legal/terms-and-policies/privacy-policy" UBUNTU_CODENAME=resolute LOGO=ubuntu-logo Host PC configuration: Architecture: x86_64 CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit Address sizes: 42 bits physical, 48 bits virtual Byte Order: Little Endian CPU(s): 16 On-line CPU(s) list: 0-15 Vendor ID: GenuineIntel Model name: Intel(R) Core(TM) Ultra 7 255H CPU family: 6 Model: 197 Thread(s) per core: 1 Core(s) per socket: 16 Socket(s): 1 Stepping: 2 CPU(s) scaling MHz: 17% CPU max MHz: 5100.0000 CPU min MHz: 400.0000 DDR size : 32GB i.MX8ULP Re: "8MPLUSLPD4-EVK" build issue with Ubuntu 26.04 LTS Hello @middepogudas  Hope you are doing very well. The imx-linux-scarthgap BSP was validated on supported in Ubuntu 22.04 and Ubuntu 24.04. Ubuntu 26.04 uses Python 3.14 by default and seems the Bitbake version in that BSP is not fully compatible with Python 3.14. I recommend to you to compile using Ubuntu 24.04 LTS or Ubuntu 22.04 LTS until Ubuntu 26.04 LTS is fully supported. Also, you can try using a virtual environment with python 3.12. Best regards, Salas.

Ubuntu 26.04 LTS 上的“8MPLUSLPD4-EVK”版本问题 您好，NXP， 我正在使用“8MPLUSLPD4-EVK”。我正在尝试构建电路板支持包，但遇到了一些构建问题。请帮忙解决这个问题。如果您需要更多信息，请告诉我。 错误日志： dasmiddepogu@dasmiddepogu-ThinkPad-P14s-Gen-6:~/NXP/project/imx-yocto-bsp/build$ bitbake core-image-minimal 错误：尝试设置服务器环境：无法使用本地参数更新服务器配置：回溯（最近一次调用）： 文件“/home/dasmiddepogu/NXP/project/imx-yocto-bsp/sources/poky/bitbake/lib/bb/command.py”，第 91 行，在 runCommand 中 result = command_method(self, commandline) 文件“/home/dasmiddepogu/NXP/project/imx-yocto-bsp/sources/poky/bitbake/lib/bb/command.py”，第 291 行，在 updateConfig 中 command.cooker.updateConfigOpts(options,环境，命令行） ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ 文件“/home/dasmiddepogu/NXP/project/imx-yocto-bsp/sources/poky/bitbake/lib/bb/cooker.py”，第 471 行，在 updateConfigOpts 中 self.reset() ~~~~~~~~~~^^ 文件“/home/dasmiddepogu/NXP/project/imx-yocto-bsp/sources/poky/bitbake/lib/bb/cooker.py”，第 1741 行，在 reset 中 self.handlePRServ() ~~~~~~~~~~~~~~~~~^^ 文件“/home/dasmiddepogu/NXP/project/imx-yocto-bsp/sources/poky/bitbake/lib/bb/cooker.py”，第 337 行，在 handlePRServ 中 self.hashserv.serve_as_process(log_level=logging.WARNING) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ 文件“/home/dasmiddepogu/NXP/project/imx-yocto-bsp/sources/poky/bitbake/lib/bb/asyncrpc/serv.py”，第 402 行，在 serve_as_process 函数中 self.process.start() ~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^ 文件“/usr/lib/python3.14/multiprocessing/process.py”，第 121 行，开始 self._popen= self._Popen(self) ~~~~~~~~~~~^^^^^^ 文件“/usr/lib/python3.14/multiprocessing/context.py”，第 230 行，在 _Popen 中 返回 _default_context.get_context().Process._Popen(process_obj) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^ 文件“/usr/lib/python3.14/multiprocessing/context.py”，第 306 行，在 _Popen 中 返回 Popen(process_obj) 文件“/usr/lib/python3.14/multiprocessing/popen_forkserver.py”，第 35 行，在__init__ super(). __init__ (process_obj) ~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^ 文件“/usr/lib/python3.14/multiprocessing/popen_fork.py”，第 20 行，在__init__ self._launch(process_obj) ~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^ 文件“/usr/lib/python3.14/multiprocessing/popen_forkserver.py”，第 47 行，在 _launch 中 reduction.dump(process_obj,布法罗） ~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^ 文件“/usr/lib/python3.14/multiprocessing/reduction.py”，第 60 行，转储 ForkingPickler(file, protocol).dump(obj) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^ _pickle.PicklingError：无法序列化本地对象 .run在 0x7802f7325380> 序列化字典项“_target”时 序列化 multiprocessing.context.Process 状态时 序列化 multiprocessing.context.Process 对象时 仓库详情： $ mkdir imx-yocto-bsp $ cd imx-yocto-bsp $ repo init -u https://github.com/nxp-imx/imx-manifest-b imx-linux-scarthgap -m imx-6.6.36-2.1.0.xml $ 仓库同步 $ DISTRO=fsl-imx-xwayland MACHINE=imx8mp-lpddr4-evk source imx-setup-release.sh -b build Linux主机PC详情： PRETTY_NAME="Ubuntu 26.04 LTS" 名称="Ubuntu" 版本 ID="26.04" 版本="26.04（坚定的浣熊）" 版本号=resolute ID=ubuntu ID_LIKE=debian HOME_URL=" https://www.ubuntu.com/ " 支持网址=" https://help.ubuntu.com/ " BUG_REPORT_URL=" https://bugs.launchpad.net/ubuntu/ " PRIVACY_POLICY_URL=" https://www.ubuntu.com/legal/terms-and-policies/privacy-policy " UBUNTU_CODENAME=resolute LOGO=ubuntu-logo 主机配置： 架构：x86_64 CPU 操作模式：32 位、64 位 地址大小：物理地址 42 位，虚拟地址 48 位 字节顺序：小端 CPU数量：16 在线 CPU 列表：0-15 供应商 ID：GenuineIntel 型号名称：Intel(R) Core(TM) Ultra 7 255H CPU系列：6 型号：197 每个核心的线程数：1 每个插槽的核心数：16 插槽数：1 步数：2 CPU频率扩展（MHz）：17% CPU 最大频率：5100.0000 MHz CPU 最低频率：400.0000 MHz DDR内存容量：32GB i.MX8ULP Re: "8MPLUSLPD4-EVK" build issue with Ubuntu 26.04 LTS 你好@middepogudas 希望你一切都好。 imx-linux-scarthgap BSP 已在 Ubuntu 22.04 和 Ubuntu 24.04 中得到验证。 Ubuntu 26.04 默认使用 Python 3.14，而 Bitbake 版本（即 电路板支持包）似乎与 Python 3.14 不完全兼容。 我建议您使用 Ubuntu 24.04 LTS 或 Ubuntu 22.04 LTS 进行编译，直到 Ubuntu 26.04 LTS 完全得到支持为止。 另外，您还可以尝试使用 Python 3.12 的虚拟环境。 顺祝商祺！ 萨拉斯。

使用NXP MBDT工具箱开发操作系统并将其集成到Simulink中是否可行？ 大家好， 我的目标是评估使用 MATLAB/Simulink、Embedded Coder 和 NXP MBDT 为 NXP S32G3 开发完整的裸机操作系统/软件平台的可行性。 目标是在 Simulink 中开发完整的软件栈，使用 Embedded Coder 生成 C 代码，并将生成的代码直接部署到 S32G3 Gold Box 上，而无需依赖外部操作系统、RTOS 或 AUTOSAR BSW。 具体来说，我想了解使用 NXP MBDT 在技术上是否可行，能否在 S32G3 上为 Cortex-A 内核和 Cortex-M 内核实现软件，生成的软件能够处理系统初始化、调度、中断管理、内存管理、硬件抽象、外设初始化、IPC 机制以及操作系统通常提供的其他服务。 我了解到启动 ROM 是硬件驻留的，并且在应用程序之前执行。我的目标是尽可能地使用 NXP MBDT 工作流程，通过 Simulink 生成的代码来实现硬件启动过程之后的所有操作。 因此，我的主要问题是： 1. 使用 NXP 基于模型的设计工具箱以及 MATLAB/Simulink 和 Embedded Coder，为 S32G3 开发一个完整的裸机软件平台（类似操作系统的框架），同时面向 Cortex-A 和 Cortex-M 内核，在技术上是否可行？如果 MBDT 工作流程存在任何限制，能否请您说明哪些部分仍然需要手写 C 代码或汇编代码？ 据我了解，MBDT是由NXP公司开发的。但是，如果这个问题更适合由 NXP MBDT 团队解答，请您指点我到合适的联系方式或支持渠道。 感谢您的指导。 Re: Is it feasible for developing the OS using NXP MBDT toolbox which will be integrated to simulink 你好， @charan032001 感谢你的帖子。 我注意到另一个帖子也提到了这件事，而且已经有人回复了。 感谢您对恩智浦产品的关注。 BR 陈银

MCXN547: How many Enhanced Flex PWM instances are available? The reference manual mentions 2 instances of PWM modules (PWM0 and PWM1) are available in MCXN547. However, in the header files (MCXN547_cm33_core0_COMMON.h), base addresses for PWM0 is included and not for PWM1.  I am using MCXN547VKLT part and I was planning to use Pin 17 (Port 2_3) for PWM output. MCXN547 datasheet indicates Port 2_3 can be configured as ALT5 - PWM1_B2 function. However, if I use the Pin config tool in MCUXpresso IDE, there is no option to select Pin17 (Port 2_3) for ALT5 - PWM1_B2 function.  Hence, I would like to get confirmation, whether MCXN547VKLT supports 2 instances of Enhanced Flex PWMs.  Clock|Timers MCXN Re: MCXN547: How many Enhanced Flex PWM instances are available? Hello @JawaharA , Thanks for your post. I can confirm that MCXN547VKLT only has one FlexPWM module (FlexPWM0). The Reference Manual and pinmux tables are common to several MCX N series devices (N94/N54/N53/N52/N24), so they may contain signals associated with peripherals that are not present on every device variant. For device-specific feature availability, please refer to Table 4 (Feature Comparison) in the Data Sheet. Based on this table, FlexPWM1 is not available on MCXN547VKLT. Therefore, although P2_3 is listed as PWM1_B2 in the common pinmux table, the function is not supported on MCXN547VKLT, which is why it is not available in MCUXpresso Config Tools. Hope it helps. Please let me know if you have any further questions. BR Celeste

MCXN547：有多少个增强型 Flex PWM 实例可用？ 参考手册提到 MCXN547 中有 2 个 PWM 模块实例（PWM0 和 PWM1）。然而，在头文件（MCXN547_cm33_core0_COMMON.h）中，PWM0 的基地址已包含在内，但 PWM1 的基地址未包含在内。 我正在使用 MCXN547VKLT 器件，并计划使用引脚 17（端口 2_3）作为 PWM 输出。MCXN547 数据手册表明端口 2_3 可以配置为 ALT5 - PWM1_B2 功能。但是，如果我使用 MCUXpresso IDE 中的引脚配置工具，则没有选项可以选择引脚 17（端口 2_3）作为 ALT5 - PWM1_B2 功能。 因此，我想确认一下，MCXN547VKLT 是否支持 2 个增强型 Flex PWM 实例。 时钟|计时器 MCX N Re: MCXN547: How many Enhanced Flex PWM instances are available? 你好@JawaharA ， 感谢你的帖子。 我可以确认 MCXN547VKLT 只有一个 FlexPWM 模块 (FlexPWM0)。 参考手册和引脚复用表是几个 MCX N 系列设备（N94/N54/N53/N52/N24）通用的，因此它们可能包含与某些设备变体上不存在的外围设备相关的信号。 有关设备特定功能的可用性，请参阅数据表中的表 4（功能比较）。根据此表可知，MCXN547VKLT 上没有 FlexPWM1。 因此，尽管 P2_3 在通用引脚复用表中被列为 PWM1_B2，但 MCXN547VKLT 不支持该功能，因此 MCUXpresso 配置工具中没有该功能。 希望对您有所帮助。如果您还有其他问题，请告诉我。 BR 塞莱斯特

内部 DCDC DCDC_ANA_SENSE 和 VOUT_DCDC_1V8/DCDC_ANA 存在问题 尊敬的NXP支持团队： 在使用 MX RT1172 定制板时，在捕获DCDC_ANA_SENSE波形时，我们发现初始上升到 1.9V，然后稳定在 1.51V。 请问这是什么原因造成的？我附上了波形图和原理图供您参考。 期待您的回音。 此致， 深的 Re: Issue with internal DCDC DCDC_ANA_SENSE and VOUT_DCDC_1V8/DCDC_ANA 嗨@deeporbit ， 非常感谢您对我们产品的关注以及对我们社区的使用。 根据提供的波形，VOUT_DCDC_1V8（DCDC_ANA_SENSE）的稳态电压约为1.51V，这与预期行为不符。在 MIMXRT1170-EVKB 上，我进行了测试，发现 DCDC_1V8_OUT 电源轨稳定在约 1.8 V。 我建议您检查以下内容： 1：确认 DCDC_ANA_SENSE 已正确连接到 VOUT_DCDC_1V8，并检查 0Ω 反馈电阻 R166 是否已正确安装和焊接。 2：检查是否有任何外部 1.8V 稳压器、外设、电平转换器或其他功率域连接到 VDD_1V8 / VOUT_DCDC_1V8 电源轨，并且可能对该电源轨进行拉动或反向驱动。 3：检查连接到 DCDC_ANA / VOUT_DCDC_1V8 的总负载。DCDC_ANA 的负载不得超过其规定的输出能力 150 mA。 4：如果可能，隔离下游 1.8 V 负载，再次测量 VOUT_DCDC_1V8。如果隔离后电源轨电压恢复到 1.8 V 左右，则问题可能与负载过大或外部电路连接到 1.8 V 电源轨有关。 此致， 5月

Issue with internal DCDC DCDC_ANA_SENSE and VOUT_DCDC_1V8/DCDC_ANA Dear NXP support team, While working with custom board with MX RT1172, while capturing waveforms of DCDC_ANA_SENSE, we found initial ramp to 1.9V then it stabilises at 1.51V. Could you tell why this is happening, I have attached waveforms and schematic for your reference. Looking forward to hearing from you. Regards, Deep Re: Issue with internal DCDC DCDC_ANA_SENSE and VOUT_DCDC_1V8/DCDC_ANA Hi @deeporbit , Thank you so much for your interest in our products and for using our community. Based on the waveform provided, the steady-state voltage of VOUT_DCDC_1V8 ( DCDC_ANA_SENSE) is approximately 1.51 V, which does not match the expected behavior. On the MIMXRT1170-EVKB, I test and found the DCDC_1V8_OUT rail regulates at approximately 1.8 V. I would recommend checking the following: 1： Confirm that DCDC_ANA_SENSE is correctly connected to VOUT_DCDC_1V8 , and check whether the 0-Ω feedback resistor R166 is properly populated and soldered. 2： Check whether any external 1.8 V regulator, peripheral, level shifter, or other power domain is connected to the VDD_1V8 / VOUT_DCDC_1V8 rail and may be pulling or back-driving the rail. 3： Check the total load connected to DCDC_ANA / VOUT_DCDC_1V8 . The load on DCDC_ANA must not exceed its specified output capability of 150 mA. 4: If possible, isolate the downstream 1.8 V loads and measure VOUT_DCDC_1V8 again. If the rail returns to around 1.8 V after isolation, the issue is likely related to excessive load or an external circuit connected to the 1.8 V rail.  Best regards, May

68LC302およびシリアルブートストラップ機能 こんにちは、みんな。願わくば、2026年にもLC302に関する知識を頭の片隅に留めている人がまだ生きていていてほしい。 LC302を使った小さなプロジェクトに取り組んでいて、シリアルブートストラップ機能を使いたいと思っています。どうしても動作させることができないのですが、動作させるために何か特別な手順が必要なのでしょうか？ 思いつく限りのことはすべて試しましたが、今持っているLC302に何か故障があるかもしれないので交換しようと考えていますが、その前に質問しておきたいと思いました。ちなみにパッケージのマークは(Motorolaロゴ入り): MC68LC302PU25CT 2J29A QQDJ0316 5Vで電源を供給しています。 基本的に、送信したものをエコーバックしても返してくれません。同じ問題を説明していると思われる以下の投稿を見つけましたが、私の場合は同じ問題が発生していないようです。https ://community.nxp.com/t5/ColdFire-68K-Microcontrollers/We-have-been-using-the-68LC302-for-decades-without-major/mp/612300 私が試したこと/スコープ/論理アナライザーで観察できること: PLLモードと非PLLモードの両方を試してみました。PLLモードでは4MHzの発振器を使用しました（4.192MHzの発振器は入手困難です）。このモードでは、9174ボー（4MHz×4、/109、/16）を使用しました。PLLを使用しない場合は、ボーレート11467の20MHz発振器を使用しました。信号発生器を使って4.192MHzを入力し、データシートに記載されているボーレートも試してみましたが、うまくいきませんでした。 PA7をハイにしてブートストラップモードを無効にすると、ASピンで一時的な動きが観察できます。おそらくCPUが外部メモリからリセットベクトルを読み取ろうとしているのでしょう。PA7を低くしてブートストラップモードを有効にすると、この動作はもう見られません。おそらくCPUがリセット状態にあるためでしょう。 早い段階で、PA7には何らかの電流源があるようで、約3～4mAの電流を供給していることが分かりました（電流モードでマルチメーターで測定）。これにより、外部のプルダウン抵抗が追いつかず、ロジックハイが発生していました。これは非常に大きな電流値のように感じるのですが、どなたかその理由を説明できますか？上記のスレッドでPA7が予期せず高すぎる数値を引き上げた原因と漠然と関係しているようです。もしかしたら私の部品に不具合があるのかもしれません。 ResetとHALTが同時にアサートされています（私は過去数年間、趣味のプロジェクトで68kに関する豊富な経験を持っています）。 🙂 TX/RX信号の極性を含め、すべての配線を二重三重に確認し、念のためSCC1のフロー制御入力も無効状態に戻しました。オシロスコープで測定したところ、USBシリアルアダプターが私が求めるボーレートを確実に生成し、TXからRXへのループでパテに送った文字をエコーバックできるので、特に異常はないとかなり自信を持っています。 メモリバスはまだ配線していません。今のところ、シリアルでコードを読み込んでLEDを点滅させられるかどうか試したいだけなのですが、BUSWピンは16ビットバス動作用にストラップされています。もし関係あるなら? ハンダ付けを外す前に、他に何か良い提案があれば教えてください。 よろしくお願いします！ Re: 68LC302 and serial bootstrap feature こんにちは、メッセージありがとうございます。 SCC1関連のピンを使用していることを確認しました。 私のセットアップはワイヤーラップ付きのパーフボード上なので、ワイヤーラップ以外にピンに影響はありません。マルチメーターで確認したところ、リセットとハルトが同時にアサートされ、0Vに達していること、およびすべてのストラップピンが必要な電圧レベルに達しており、ピンが浮いている状態ではないことを確認しました。 また、私の投稿で述べたように、信号発生器から供給される4.192MHzとデータシートに記載されているボーレートも試してみましたが、効果はありませんでした。 CD1を否定状態に結びつけたと言ったのは、用語を混同していただけで、実際にはCTS1とともに接地（アサート）に結び付けられています。 テストとして576バイトを送ってみます。もしかしたら何らかの理由でエコーリングが返っていないのかもしれませんが、正しく受信しているかもしれません。 よろしくお願いします。 Re: 68LC302 and serial bootstrap feature こんにちは、 まず最初に確認するのは CD1 です。LC302のシリアルブートストラップエコーパスについては、マニュアルによるとSCCハードウェアは TXD1 で受信した文字をエコー返すが、 CD1 を主張しなければならない。SCC1では外部 CD1 ピンをローに結びつける必要がある。SCC1モデム制御入力を「否定」状態にした場合、それがエコーが表示されない理由かもしれません。 LC302のブート説明におけるその他の重要なポイント： シリアルブートストラップは、ハードリセット時にサンプリング PA7 = 0 によって有効化されます。ここでハードリセットとは、 RESET と HALT の両方が主張されることを意味します。 PA7 浮いてはいけません。リセット時には、意図的に上下に引っ張る必要があります。 SCC1で受信した最初の576バイトはデュアルポートRAMに格納され、受信した各文字は TXD1 からエコーバックされます。デバイスは576バイトすべてを受信するまでブートモードを終了しません。 内部クロックブートストラップの場合、公称クロックの仮定は4.192 MHzまたは32.768 kHzで、SCCは約9600ボーにプログラムされています。 非同期UARTモードでは、外部クロックオプションを使用する場合、ビットレートは TCLK1/RCLK1 クロックレートの1/16になります。 部品交換前に、まさにこの最小限のセットアップを試してみてください。 RESET と HALT を同時に低レベルで押し続けます。 PA7/BOOT ボード上のどんな負荷にも負けないくらいの強さで、低い位置にしっかりと固定してください。 PA5 で目的の時計モードを選択してください。 PA5 = 0 : 内部ブートクロックモード。 PA5 = 1 : TCLK1/RCLK1 の外部クロック、16 ボー。 PA12/MODCLK0 クロックソースと常に一致させて接続してください。マニュアルでは、ハードリセット中にこれをサンプリングして、公称 EXTAL 周波数を識別します。 CD1 低く結ぶ。 RXD1 、 TXD1 、 RCLK1 、および TCLK1 配線は、SCC2ではなくSCC1に準拠させてください。LC302の説明にあるブート機能はSCC1に関するものです。 受信が正常に機能していれば、エコーは文字ごとに表示されるはずですが、1文字だけでなく、576バイトのテストストリーム全体を送信してください。 PA7 から発生する3～4mAは疑わしい。データシートレベルで取得された入力リーク電流値は最大でもわずか20μAで、ミリアンペアをはるかに下回っています。 PA7 双方向の多機能ピンでもあるため、他の何かがそれを駆動している場合や、部品がすでにリセットサンプリング状態を終了している場合は競合が発生する可能性がありますが、ブートストラップとしてのリセット中は、ローを読み取るためだけに数mAをシンクする必要はありません。 PA7 の基板レベルのプルアップ/ドライバー/はんだブリッジを確認し、パッケージのピンの向きを確認し、 RESET と HALT の両方がアクティブに設定されている間に電流を測定してください。 もう一つ実用的な注意点があります。あなたの4MHzの内部クロックの試みは、4.192MHzとは等価ではありません。反対側を調整すれば一部のUARTsでは十分に近いかもしれませんが、ドキュメント内の内部ブートストラップモードは標準的なLC302クロック値を想定しているため、変数を除外するには4.192 MHzで記載されたボーを使ったり、外部クロックモードを使いクリーン TCLK1/RCLK1 = 16 × baud を提供したりできます。   よろしくお願いします。

Ubuntu 26.04 LTS での「8MPLUSLPD4-EVK」ビルドの問題 こんにちは、NXPさん。 私は「8MPLUSLPD4-EVK」を使用しています。BSPをビルドしようとしているのですが、ビルドで問題が発生しています。この件についてご協力をお願いします。さらに詳しい情報が必要な場合はお知らせください。 エラーログ: dasmiddepogu@dasmiddepogu-ThinkPad-P14s-Gen-6:~/NXP/project/imx-Yocto-bsp/build$ bitbake core-image-minimal エラー:サーバー環境の設定を試みます:ローカルパラメータでサーバー構成を更新できません:トレースバック(直近の通話履歴): runCommand内のファイル「/ホーム/dasmiddepogu/NXP/project/imx-Yocto-bsp/sources/poky/bitbake/lib/bb/command.py」、runCommandの91行目 結果 = command_method(self、commandline) ファイル「/ホーム/dasmiddepogu/NXP/project/imx-Yocto-bsp/sources/poky/bitbake/lib/bb/command.py」、updateConfigの291行目 command.cooker.updateConfigOpts(options,環境、コマンドライン) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ファイル「/home/dasmiddepogu/NXP/project/imx-yocto-bsp/sources/poky/bitbake/lib/bb/cooker.py」、updateConfigOptsの471行目 self.reset() ~~~~~~~~~~^^ ファイル「/home/dasmiddepogu/NXP/project/imx-yocto-bsp/sources/poky/bitbake/lib/bb/cooker.py」、1741行目、リセット中 self.handlePRServ() ~~~~~~~~~~~~~~~~~^^ ファイル「/home/dasmiddepogu/NXP/project/imx-yocto-bsp/sources/poky/bitbake/lib/bb/cooker.py」、337行目、handlePRServ 内 self.hashserv.serve_as_process(log_level=記録。警告) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ファイル「/home/dasmiddepogu/NXP/project/imx-yocto-bsp/sources/poky/bitbake/lib/bb/asyncrpc/serv.py」、402行目、serve_as_process self.process.start() ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^ ファイル "/usr/lib/python3.14/multiprocessing/process.py",121行目、開始 self._popen= self._Popen(self) ~~~~~~~~~~~^^^^^^ ファイル "/usr/lib/python3.14/multiprocessing/context.py",230行目、_Popen内 return _default_context.get_context().Process._Popen(process_obj) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^ ファイル "/usr/lib/python3.14/multiprocessing/context.py",306行目、_Popen内 return Popen(process_obj) ファイル "/usr/lib/python3.14/multiprocessing/popen_forkserver.py",35行目、 __init__ super(). __init__ (process_obj) ~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^ ファイル "/usr/lib/python3.14/multiprocessing/popen_fork.py",20行目、 __init__ self._launch(process_obj) ~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^ ファイル "/usr/lib/python3.14/multiprocessing/popen_forkserver.py",47行目、_launch内 reduction.dump(process_obj,buf) ~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ファイル "/usr/lib/python3.14/multiprocessing/reduction.py",60行目、ダンプファイル内 ForkingPickler(file, protocol).dump(obj) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^ _pickle。PicklingError: local object .run をpickleできません0x7802f7325380> 辞書項目 '_target' をシリアライズするとき multiprocessing.context.Process の状態をシリアル化する場合 multiprocessing.context.Process オブジェクトをシリアル化する際 リポジトリの詳細: $ mkdir imx-yocto-bsp $ CD IMX-Yocto-BSP $ repo init -u https://github.com/nxp-imx/imx-manifest-b imx-linux-scarthgap -ムimx-6.6.36-2.1.0.xml $ リポジトリ同期 $ DISTRO=fsl-imx-xwayland MACHINE=imx8mp-lpddr4-evk ソース imx-setup-release.sh -b build LinuxホストPCの詳細: PRETTY_NAME="Ubuntu 26.04 LTS" NAME="Ubuntu" VERSION_ID="26.04" VERSION="26.04 (Resolute Racoon)" VERSION_CODENAME=決然 ID=ubuntu ID_LIKE=debian HOME_URL="https://www.ubuntu.com/" サポートURL=" https://help.ubuntu.com/ " バグ報告URL=" https://bugs.launchpad.net/ubuntu/ " PRIVACY_POLICY_URL=" https://www.ubuntu.com/legal/terms-and-policies/privacy-policy " UBUNTU_CODENAME=resolute ロゴ=ubuntuロゴ ホストPCの設定: 建築:x86_64 CPUオペモード:32ビット、64ビット アドレスサイズ:物理42ビット、仮想48ビット バイト順:リトルエンディアン CPU(16) オンラインCPUリスト:0-15 ベンダーID:GenuineIntel モデル名:Intel(R) Core(TM) Ultra 7 255H CPUファミリ:6 モデル:197 スレッド数(コアあたり):1本 ソケットあたりのコア数:16個 ソケット数:1 ステップ数:2 CPUスケーリングMHz:17% CPU最大MHz:5100,0000 CPU最小MHz:400.0000 DDR容量：32GB i.MX8ULP Re: "8MPLUSLPD4-EVK" build issue with Ubuntu 26.04 LTS こんにちは、 @middepogudasさん お元気でお過ごしのことと思います。 imx-linux-scarthgap BSPはUbuntu 22.04およびUbuntu 24.04でサポートされていることが検証されています。 Ubuntu 26.04はデフォルトでPython 3.14を使用していますが、そのBSPに含まれるBitbakeのバージョンはPython 3.14と完全には互換性がないようです。 Ubuntu 26.04 LTSが完全にサポートされるまでは、Ubuntu 24.04 LTSまたはUbuntu 22.04 LTSを使用してコンパイルすることをお勧めします。 また、Python 3.12で仮想環境を使うのも試してみてください。 よろしくお願いいたします。 サラス。