OrangePi AIpro上手初体验：

1.基本外观及功能接口简介

OrangePi AIpro整体重量适中，结构小巧，其包装盒物品主要是如下图所示：
●OrangePi AIpro主板
●电源适配器（C to C）
●SD卡（预装Ubuntu系统）

此外，主板上包含丰富的外设接口，如USB-Type C，HDMI，以太网，耳机口，摄像头接口，USB 3.0接口，WIFI，蓝牙等，同时对比与之前使用的树莓派4B来说，OrangePi AIpro还拥有eMMC和M.2 NVME SSD的外部接口，这使得这款开发板拥有强大的存储能力，具备更高的可玩性。详细的接口及功能模块介绍如下图所示：

2.点亮OrangePi AIpro开发板

OrangePi AIpro开发板上手的第一件事那肯定是迫不及待地上电进入系统看看，该开发板预装了Ubuntu系统，同时可通过拨码开关选择不同的系统启动方式。此次选择默认的SD卡启动。

个人还是更喜欢命令行形式，其效果如下：

同时可以连接串口查看相关的信息输出，如下图:

3.OrangePi AIpro功能体验

官方镜像提供了一系列的应用体验例程，这里选取了部分进行了测试。同时基于个人的开发经验进行了相关的体验测试。

3.1.目标检测

首先，既然是主打AI应用的开发板，那自然少不了经典的目标检测，这里采用的是YOLOv5s目标检测器算法，它是YOLOv5 系列中较为轻量的网络模型，适合在边缘设备部署，进行实时目标检测，其官方demo效果如下图，可以看到有效识别了不同数量的car。

此外测试了其他情况下的目标检测，比如在下图中有静止的自行车以及运动的行人，其都做到了有效的检测。在进行此测试时，由于视频非常大，处理过程中OrangePi AIpro的风扇高速运转，散热性能还有较高的提升空间，但得益于高性能的处理器，其代码整体的执行速度还是非常快的。
(由于gif上传的大小限制，此处检测效果做了裁剪)
静态效果如下：

动态效果如下：

3.2.OCR文字识别

第二部分测试了OCR文字识别部分，OCR 两阶段方法一般包含两个模型，检测模型负责找出图像或视频中的文字位置，识别模型负责将图像信息转换为文本信息。基于官方demo我们增加了一定难度，加入字母以及大小不同，颜色深浅差异的文字，其效果如下图所示，可以明显看到检测模型没能有效的找出所有文字位置，识别模型将字母”I”识别成“L”,此处误识别的主要原因在于两者高度的相似性。其他文字及字母的识别基本正确，后续可采用不同的模型进一步测试其效果.

3.3.图像的曝光增强

第三部分测试主要测试了图像的曝光增强，其效果如下图所示，可以看到增强后的图像更加明亮清晰，浅色文字也变得更加明亮，效果符合预期。

3.4.系统的整体性能(运行ROS)

第四部分测试了系统的整体性能，这里采用了之前经常跑的机器人ROS，因为之前跑的ROS是通过树莓派4B实现的，所以还是很期待在OrangePi AIpro上的具体使用效果。
首先安装对应的ROS版本进行简单的功能测试，安装过程网上就很多了就不介绍了，此次采用编译的方式安装，安装过程中的资源占用情况较高，如果开的命令行窗口过多则会略有卡顿，这里可能是我开的界面过多导致的，但整体安装速度比之前在树莓派上安装时快速不少。通过rosversion -d可查看ROS版本，如下图所示，当前使用的是Humble版本。

通过ROS自带的demo可测试ROS系统是否正常安装运行。
测试命令如下，

ros2 run demo_nodes_cpp talker


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ros2 run demo_nodes_py listener


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3

测试效果如下所示：相应的发布者与订阅者都有对应的输出.

当打开RVIZ后查看当前的资源使用情况如下，整体符合预期。

此外，对于机器人来说，URDF是建模仿真的经典方式，此处使用了之前项目中的一个巡检机器人模型，其Urdf文件的结构如图，

由于之前的工程是在ROS1上实现的，很多地方需要修改，主要是此处的Launch文件，简单修改后如下，

from launch import LaunchDescription
from launch_ros.actions import Node
from launch.substitutions import Command, FindExecutable, PathJoinSubstitution
from launch_ros.substitutions import FindPackageShare

def generate_launch_description():
    # 获取 URDF 文件的路径
    urdf_path = PathJoinSubstitution([
        FindPackageShare('wyf_description'),
        'urdf',
        'wyf.urdf'
    ])

    # 获取 RViz 配置文件的路径
    rviz_config_path = PathJoinSubstitution([
        FindPackageShare('wyf_description'),
        'config',
        'wyf_urdf.rviz'
    ])

    return LaunchDescription([
        # 设置 robot_description 参数
        Node(
            package='robot_state_publisher',
            executable='robot_state_publisher',
            name='robot_state_publisher',
            output='screen',
            parameters=[{
                'robot_description': Command([
                    FindExecutable(name='xacro'),
                    ' ',
                    urdf_path
                ])
            }]
        ),

        # 启动 joint_state_publisher_gui 节点
        Node(
            package='joint_state_publisher_gui',
            executable='joint_state_publisher_gui',
            name='joint_state_publisher_gui',
            output='screen'
        ),

        # 启动 RViz
        Node(
            package='rviz2',
            executable='rviz2',
            name='rviz2',
            output='screen',
            arguments=['-d', rviz_config_path]
        )
])


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通过ros启动launch文件后，这里可以得到一个简单的Urdf模型，可以流畅的显示运行。

本来想在GAZEBO下先仿真测试下小车的SLAM定位导航的能力，由于该版本及架构下还没发布新的Gazebo，所以只能后续换成Ununtu20.04进行测试了。此外之前通过树莓派测试的视觉SLAM方案也将后续进行上板测试，进一步开发其AI特性。
至此，本次OrangePi AIpro初次上手体验完美结束。

4.OrangePi AIpro体验总结

4.1.硬件及软件生态：

OrangePi AIpro配备了高性能的处理器和丰富的接口，搭载了昇腾AI 处理器，可提供8TOPS INT8 的计算能力，支持多种操作系统。开发者可以根据需求选择合适的系统，并通过丰富的软件资源库和社区支持，可以快速上手并进行开发。

4.2.使用体验及性能表现：

开箱即用。首次启动时，系统加载迅速，图形界面友好。得益于高性能处理器，OrangePi AIpro在运行常见的 AI 和机器学习任务时表现出色。无论是图像识别、语音处理还是其他计算密集型任务，或者是运行机器人系统都能流畅运行。

4.3.扩展能力：

丰富的接口使得连接传感器、摄像头、显示器等变得方便。GPIO 引脚的存在使其在机器人开发中具备很大的灵活性，这也是我最喜欢的地方，更高的扩展性意味着更多的可能性。

4.4.可改进的地方：

可增加更优秀的散热，增加更丰富的文档。同时，对于资源占用较高的应用场景可换成16G的更高性能的OrangePi AIpro的版本。