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本文主要介绍了 Avnet ZUBoard 1CG 开发板的特性、架构、硬件单元等概念,并对如何使用以太网接口和串口连接开发板进行基本介绍,同时辅以两个应用例程演示其功能。
Avnet ZUBoard 1CG 是一种基于 RISC-V 架构的 FPGA 开发板:
其主要特性包括:
总的来说,ZUBoard 是一款基于开放 RISC-V 架构的开发板,具有灵活性、可扩展性和丰富的外围设备支持,广泛应用于嵌入式和物联网领域。它为开发者提供了一个强大的硬件平台和丰富的开发支持。
在市场中,ZUBoard 1CG 定位于高性能嵌入式应用领域,特别适合于机器学习、图像处理、边缘计算和物联网等需要强大处理能力和灵活性的应用场景。
Zynq UltraScale+ MPSoC,集成了双核 A53 APU 和双核 R5 RPU 它负责处理大部分的计算任务。
旁边的芯片包括 DDR4 内存和 QSPI 闪存,用于存储数据和操作系统。
接下来教大家 2 分钟快速上手 ZUBoard,在这里为大家准备了 2 个 demo,第一个是关于图像处理的手势数字识别,第二个是手势控制软件机器人**(俩个示例均来源于 hackster)**在运行 demo 之前,我们先完成环境的部署和通过以太网连接到开发板。
首先,将 SD 卡用读卡器连接到电脑前:
格式化 SD 卡:
写入镜像文件(镜像文件可在参考资料部分的百度网盘链接中进行下载):
接线,连接到电脑,主要电源输入为 15V:
上电之后,板载 LED 灯会亮起:
按下 SW7 开机按键,白灯亮开始开机:
蓝灯亮起,说明开机成功:
下载 MobaXterm 软件(下载网址在文中最后可获取):
选择 USB 连接的串口:
设置波特率为 115200:
关掉流控:
使用 ifconfig 查看网络 IP 地址:
配置 SSH 服务,自动进入内部系统,登录后,我们将进入系统的内部,可以开始进行编程和配置工作。将网络 IP 地址复制到远程主机的框中:
选中 Sprcify username,输入 root:
接下来会自动弹出下面这个页面,现在我们就成功通过以太网连接到开发板了:
cd asl_classification_vitis_ai
指令切换到项目目录python3 asl_classify_live.py --model=./model_mobilenetv2/B{#}/asl_classifier.xmodel
指令去运行实时手势数字识别脚本接下来,我们就可以实现手势数字的识别啦!
进行如下步骤:
ZUBoard 1CG 的设计使得它成为探索裸机程序、Linux 或 Vitis AI 加速器的理想平台。其强大的处理能力和丰富的接口资源,使得开发者能够轻松实现复杂的嵌入式应用。开发板上集成的温度和压力传感器,为系统增加了环境数据采集的能力,从而扩展了其应用范围。此外,通过丰富的扩展接口,ZUBoard 1CG 可以方便地与各种外设进行连接,进一步提高了其灵活性和可扩展性。
- 美国手语识别(ASL):https://www.hackster.io/AlbertaBeef/asl-classification-with-vitis-ai-025765#toc-executing-the-demo-with-remote-display–mobaxterm-5
- 手势控制软件机器人:https://www.hackster.io/AlbertaBeef/controlling-robots-with-zuboard-b6d13b
- MobaXterm 软件下载网址:https://mobaxterm.mobatek.net/download-home-edition.html
- 需要下载软件及 img 文件资料链接:[https://mp.weixin.qq.com/s/2-Z6WqekVOuDbEdiE65Wfw)
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