# rtt_project

**Repository Path**: realmcu/rtt_project

## Basic Information

- **Project Name**: rtt_project
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-09-03
- **Last Updated**: 2026-09-03

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# BBPRO4 FPGA 阶段DISPLAY 相关测试

作者：王浩

# 一、FPGA 的bitfile 下载

## 1. 全部上电

```bash
S2C_stm32_lwip --ip 192.168.2.3 --port 8080 --pwr "J6|J11|J9|J8" --setpwr on
```

> 全部上电。

```bash
S2C_stm32_lwip --ip 192.168.2.3 --port 8080 --pwr "J6" --setpwr on
```

> 主板上电。

一般情况下，主板上电就可以了。

主板上电完成后，需要等待 15 秒左右，才可以下载 bitfile。

## 2. 全部断电

```bash
S2C_stm32_lwip --ip 192.168.2.3 --port 8080 --pwr "J6|J11|J9|J8" --setpwr off

S2C_stm32_lwip --ip 192.168.2.3 --port 8080 --pwr "J6" --setpwr off
```

## 3. 查看状态

```bash
S2C_stm32_lwip --ip 192.168.2.3 --port 8080 --readEth
```

## 4. 下载 BITFILE

```bash
/home/wh/bbpro4/rtt_project/scripts/download_bitfile.sh config /home/wh/bbpro4/fpga/bitfile/"指定的bitfile"
```

# 二、固件开发编译

编译脚本：

```bash
/home/wh/bbpro4/rtt_project/scripts/build.sh
```

# 三、固件下载

下载脚本：

```bash
/home/wh/bbpro4/rtt_project/scripts/flash.sh
```

# 四、查看 LOG

如果是 Linux 环境下，可以使用以下命令查看：

```bash
minicom -D /dev/ttyUSB0 -b 2000000
```

其他环境根据实际情况选择查看方式，注意波特率。

# 五、查找资料

可通过 Realtek wiki 的 MCP 查找相关资料（需要先打通 Realtek wiki MCP 配置）。

BBPro4 (87x3K) Wiki 页面：

[BBPro4 - Realtek Wiki](https://wiki.realtek.com/display/Bee1/BBPro4)

注意：WIKI 资料仅供参考，不一定要完全相信，关键信息需结合实际验证。

# 六、总结

基于以上四个步骤，流程清晰、命令固定，可以把整套操作交给 AI Agent 自动执行，形成定位问题的闭环思路：

1. **发现问题**：通过查看 LOG（第四步）观察运行异常或报错信息。
2. **分析定位**：将 LOG 和当前固件版本、bitfile 版本等信息提供给 AI Agent，由 Agent 判断问题属于软件（固件）问题还是 FPGA 相关（bitfile）问题。
3. **分路径处理**：
   - 软件（固件）问题：由 Agent 修改固件代码，重新编译（第二步），再下载固件（第三步），无需下载 bitfile，也无需对 FPGA 平台进行上电断电。
   - FPGA 相关（bitfile）问题：才需要重新下载 bitfile（第一步）及进行 FPGA 平台的上电断电。
4. **回归确认**：修复后重新查看 LOG，确认问题消失且无新异常。

整个过程“发现问题 → 分析定位 → 分路径处理 → 回归确认”反复迭代，即为一个自闭环的调试流程。通过把上述步骤脚本化并交给 AI Agent 调度，可以让调试和问题定位更高效、更可重复。