第一步就是 买板子 啦！大家可以去到 RDK官网 进行购买。
收到的板子会带一个盒子，非常美观：
| 元器件 | 参数 |
|---|---|
| CPU | 8x A55 @ 1.5GHz |
| RAM | 4GB / 8GB LPDDR4 |
| BPU | 10 TOPS |
| GPU | 32 GFlops |
| 储存 | 使用外部Micro SD卡作为存储（自行购买） |
| 多媒体 | H.265 (HEVC) Main Profile @ L5.1, H.264 (AVC) Baseline/Constrained Baseline/Main/High Profiles @ L5.2 with SVC-T encoding, H.265/H.264 encoding and decoding up to 3840x2160@60fps |
RDK X5 提供了网口、USB、摄像头、LCD、HDMI、CANFD、40PIN等功能接口，方便用户进行图像多媒体、深度学习算法等应用的开发和测试。开发板接口布局如下：
| 序号 | 功能 | 序号 | 功能 | 序号 | 功能 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 供电接口 （USB Type-C） | 2 | RTC 电池接口 | 3 | 易连接口 （USB Type-C） |
| 4 | 调试串口（Micro USB） | 5 | 2 路 MIPI Camera 接口 | 6 | 千兆以太网口，支持 POE |
| 7 | 4 路 USB 3.0 Type A 接口 | 8 | CAN FD 高速接口 | 9 | 40PIN 接口 |
| 10 | HDMI 显示接口 | 11 | 多标准兼容耳机接口 | 12 | 板载 Wi-Fi 天线 |
| 13 | TF卡接口（底面） | 14 | LCD 显示接口（MIPI DSI） |
机械尺寸：
RDK X5开发板通过 USB Type-C 接口供电，需要使用支持 5V/3A 的电源适配器为开发板供电。
Note
请不要使用电脑USB接口为开发板供电，否则会因供电不足造成开发板异常断电、反复重启等异常情况。
RDK X5开发板采用 Micro SD 存储卡作为系统启动介质，推荐至少 8GB 容量的存储卡，以便满足 Ubuntu 系统、应用功能软件对存储空间的需求。
Important
SD 卡选择的型号，参考 1元/1G 的价格去买，我买过便宜的会导致系统启动失败！
RDK X5开发板支持HDMI显示接口，通过HDMI线缆连接开发板和显示器，支持图形化桌面显示。
RDK X5开发板支持以太网、Wi-Fi 两种网络接口，用户可通过任意接口实现网络连接功能。
RDK套件目前提供 Ubuntu 22.04 系统镜像，可支持 Desktop 桌面图形化交互。
Note
RDK X5 Module出厂已经烧写测试版本系统镜像，为确保使用最新版本的系统，建议参考本文档完成最新版本系统镜像的烧写。
点击 下载镜像，进入版本选择页面，选择对应版本目录，进入3.1.0版本系统下载页。
下载完成后，解压出Ubuntu系统镜像文件，如 rdk-x5-ubuntu22-preinstalled-desktop-3.1.0-arm64.img
Tip
desktop：带有桌面的Ubuntu系统，可以外接屏幕、鼠标操作server：无桌面的Ubuntu系统，可以通过串口、网络远程连接操作
在烧录Ubuntu系统镜像前，需要做如下准备：
- 准备至少
8GB容量的 Micro SD 卡 - SD 读卡器
- 下载镜像烧录工具balenaEtcher，balenaEtcher 是一款支持 Windows/Mac/Linux 等多平台的 PC 端启动盘制作工具。使用轻量版镜像烧录工具 Rufus 也是可以的。
制作SD启动卡流程如下：
- 打开 balenaEtcher 工具，点击
Flash from file按钮，选择解压出来的rdk-x5-ubuntu22-preinstalled-desktop-3.1.0-arm64.img文件作为烧录镜像
- 点击
Select target按钮，选择对应的 Micro SD 存储卡作为目标存储设备
- 点击
现在烧录按钮开始烧录
- 等待 烧录 & 验证 完成
- 待工具提示
烧录成功时，表示镜像烧录完成，可以关闭balenaEtcher并取出存储卡
首先保持开发板断电，然后将制作好的存储卡插入开发板的 Micro SD 卡槽，并通过 HDMI 线缆连接开发板与显示器，最后给开发板上电。
系统首次启动时会进行默认环境配置，整个过程持续45秒左右，配置结束后会在显示器输出 Ubuntu 系统桌面，如下图：
Tip
开发板指示灯说明 绿色 指示灯：点亮代表硬件上电正常
如果开发板上电后长时间没有显示输出（2分钟以上），说明开发板启动异常。需要通过串口线进行调试，查看开发板是否正常。
如果没有接入显示器同学，可以看下 绿色电源灯 的 附近 是否有 橙色灯 亮起，如果亮起则表明系统起来了，可以开始玩耍了！
首次使用开发板时的常见问题如下：
- 上电不开机 ：请确保使用供电中推荐的适配器供电；请确保开发板的Micro SD卡已经烧录过Ubuntu系统镜像
- 使用中热插拔存储卡 ：开发板不支持热插拔Micro SD存储卡，如发生误操作请重启开发板
Warning
注意事项
- 禁止带电时拔插除 USB、HDMI、网线之外的任何设备
- RDK X5 的 Type-C USB 接口仅用作供电
- 选用正规品牌的 USB Type-C 口供电线，否则会出现供电异常，导致系统异常断电的问题
本示例主要实现以下功能：
- 加载
yolov5s_672x672_nv12目标检测模型 - 读取
kite.jpg静态图片作为模型的输入 - 分析算法结果，渲染检测结果
本示例的完整代码和测试数据安装在 /app/pydev_demo/07_yolov5_sample/ 目录下，调用以下命令运行
cd /app/pydev_demo/07_yolov5_sample/
sudo python3 ./test_yolov5.py运行成功后，会输出目标检测结果，
bbox: [593.949768, 80.819038, 672.215027, 147.131607], score: 0.856997, id: 33, name: kite
bbox: [215.716019, 696.537476, 273.653442, 855.298706], score: 0.852251, id: 0, name: person
bbox: [278.934448, 236.631256, 305.838867, 281.294922], score: 0.834647, id: 33, name: kite
bbox: [115.184196, 615.987, 167.202667, 761.042542], score: 0.781627, id: 0, name: person
bbox: [577.261719, 346.008453, 601.795349, 370.308624], score: 0.705358, id: 33, name: kite
bbox: [1083.22998, 394.714569, 1102.146729, 422.34787], score: 0.673642, id: 33, name: kite
bbox: [80.515938, 511.157104, 107.181572, 564.28363], score: 0.662, id: 0, name: person
bbox: [175.470078, 541.949219, 194.192871, 572.981812], score: 0.623189, id: 0, name: person
bbox: [518.504333, 508.224396, 533.452759, 531.92926], score: 0.597822, id: 0, name: person
bbox: [469.970398, 340.634796, 486.181305, 358.508972], score: 0.5593, id: 33, name: kite
bbox: [32.987705, 512.65033, 57.665741, 554.898804], score: 0.508812, id: 0, name: person
bbox: [345.142609, 486.988464, 358.24762, 504.551331], score: 0.50672, id: 0, name: person
bbox: [530.825439, 513.695679, 555.200256, 536.498352], score: 0.459818, id: 0, name: person并且输出渲染结果到 output_image.jpg 文件中，如下图：
本示例 vio_capture 示例实现了 MIPI 摄像头图像采集，并将 RAW 和 YUV 两种格式的图像本地保存的功能。示例流程框图如下：
- 开发板断电状态下，将
MIPI摄像头接入开发板 - 通过 HDMI 线缆连接开发板和显示器
- 开发板上电，并通过命令行登录
示例代码以源码形式提供，需要使用 make 命令进行编译后运行，步骤如下：
sunrise@ubuntu:~$ cd /app/cdev_demo/vio_capture/
sunrise@ubuntu:/app/cdev_demo/vio_capture$ sudo make
sunrise@ubuntu:/app/cdev_demo/vio_capture$ sudo ./capture -b 16 -c 10 -h 1080 -w 1920参数说明：
-b: RAW 图bit数，IMX219/IMX477/OV5647都设置为16，只有极少数 Camera Sensor 需要设置为8-c: 保存图像的数量-w: 保存图像的宽度-h: 保存图像的高度
程序正确运行后，当前目录保存指定数量的图片文件，RAW 格式以 raw_*.raw 方式命名，YUV 格式以 yuv_*.yuv 方式命名。运行log如下：
sunrise@ubuntu:/app/cdev_demo/vio_capture$ sudo ./capture -b 16 -c 10 -h 1080 -w 1920
Camera 0:
i2c_bus: 6
mipi_host: 0
Camera 1:
i2c_bus: 4
mipi_host: 2
Camera 2:
i2c_bus: 0
mipi_host: 0
Camera 3:
i2c_bus: 0
mipi_host: 0
mipi mclk is not configed.
Searching camera sensor on device: /proc/device-tree/soc/cam/vcon@0 i2c bus: 6 mipi rx phy: 0
INFO: Found sensor name:imx219-30fps on mipi rx csi 0, i2c addr 0x10, config_file:linear_1920x1080_raw10_30fps_2lane.c
2024/12/14 12:38:17.478 !INFO [CamInitParam][0279]Setting VSE channel-0: input_width:1920, input_height:1080, dst_w:1920, dst_h:1080
2024/12/14 12:38:17.479 !INFO [CamInitParam][0279]Setting VSE channel-1: input_width:1920, input_height:1080, dst_w:1920, dst_h:1080
2024/12/14 12:38:17.479 !INFO [vp_vin_init][0041]csi0 ignore mclk ex attr, because mclk is not configed at device tree.
... 省略 ...
capture time :0
temp_ptr.data_size[0]:4147200
capture time :1
temp_ptr.data_size[0]:4147200
capture time :2
temp_ptr.data_size[0]:4147200
capture time :3
temp_ptr.data_size[0]:4147200
capture time :4
temp_ptr.data_size[0]:4147200
... 省略 ...保存的文件：
-rw-r--r-- 1 root video 4147200 Dec 14 12:38 raw_0.raw
-rw-r--r-- 1 root video 4147200 Dec 14 12:38 raw_1.raw
-rw-r--r-- 1 root video 4147200 Dec 14 12:38 raw_2.raw
-rw-r--r-- 1 root video 4147200 Dec 14 12:38 raw_3.raw
-rw-r--r-- 1 root video 4147200 Dec 14 12:38 raw_4.raw
-rw-r--r-- 1 root video 4147200 Dec 14 12:38 raw_5.raw
-rw-r--r-- 1 root video 4147200 Dec 14 12:38 raw_6.raw
-rw-r--r-- 1 root video 4147200 Dec 14 12:38 raw_7.raw
-rw-r--r-- 1 root video 4147200 Dec 14 12:38 raw_8.raw
-rw-r--r-- 1 root video 4147200 Dec 14 12:38 raw_9.raw
-rw-r--r-- 1 root video 3110400 Dec 14 12:38 yuv_0.yuv
-rw-r--r-- 1 root video 3110400 Dec 14 12:38 yuv_1.yuv
-rw-r--r-- 1 root video 3110400 Dec 14 12:38 yuv_2.yuv
-rw-r--r-- 1 root video 3110400 Dec 14 12:38 yuv_3.yuv
-rw-r--r-- 1 root video 3110400 Dec 14 12:38 yuv_4.yuv
-rw-r--r-- 1 root video 3110400 Dec 14 12:38 yuv_5.yuv
-rw-r--r-- 1 root video 3110400 Dec 14 12:38 yuv_6.yuv
-rw-r--r-- 1 root video 3110400 Dec 14 12:38 yuv_7.yuv
-rw-r--r-- 1 root video 3110400 Dec 14 12:38 yuv_8.yuv
-rw-r--r-- 1 root video 3110400 Dec 14 12:38 yuv_9.yuv本示例使用 YOLOv8 目标检测算法，实现订阅 MIPI 摄像头发布的图片，经过算法推理后发布算法 msg，通过 websocket package 实现在 PC 端浏览器上渲染显示发布的图片和对应的算法结果。
模型使用COCO数据集进行训练，支持的目标检测类型包括人、动物、水果、交通工具等共 80 种类型。
代码仓库：https://github.com/D-Robotics/hobot_dnn
# 配置tros.b环境
source /opt/tros/humble/setup.bash
# 配置MIPI摄像头
export CAM_TYPE=mipi
# 启动launch文件
ros2 launch dnn_node_example dnn_node_example.launch.py dnn_example_config_file:=config/yolov8workconfig.json dnn_example_image_width:=640 dnn_example_image_height:=640终端会输出如下 Log :
[example-3] model_name:
[example-3] [WARN] [1734150496.829080954] [dnn_example_node]: model_file_name_: /opt/hobot/model/x5/basic/yolov8_640x640_nv12.bin, task_num: 4
[example-3] [BPU_PLAT]BPU Platform Version(1.3.6)!
[example-3] [HBRT] set log level as 0. version = 3.15.54.0
[example-3] [DNN] Runtime version = 1.23.10_(3.15.54 HBRT)
[example-3] [A][DNN][packed_model.cpp:247][Model](2024-12-14,12:28:16.917.894) [HorizonRT] The model builder version = 1.23.6
[example-3] [WARN] [1734150497.032746099] [dnn_example_node]: Get model name: yolov8n_640x640_nv12 from load model.
[example-3] [WARN] [1734150497.032959099] [dnn_example_node]: Create ai msg publisher with topic_name: hobot_dnn_detection
[example-3] [WARN] [1734150497.046993438] [dnn_example_node]: Create img hbmem_subscription with topic_name: /hbmem_img
[mipi_cam-1] [WARN] [1734150499.038839668] [mipi_cam]: [init]->cap F37 init success.
[mipi_cam-1]
[mipi_cam-1] [WARN] [1734150499.039121668] [mipi_cam]: Enabling zero-copy
[example-3] [WARN] [1734150499.136643335] [dnn_example_node]: Loaned messages are only safe with const ref subscription callbacks. If you are using any other kind of subscriptions, set the ROS_DISABLE_LOANED_MESSAGES environment variable to 1 (the default).
[hobot_codec_republish-2] [WARN] [1734150499.136643251] [hobot_codec]: Loaned messages are only safe with const ref subscription callbacks. If you are using any other kind of subscriptions, set the ROS_DISABLE_LOANED_MESSAGES environment variable to 1 (the default).
[hobot_codec_republish-2] [WARN] [1734150499.136958250] [HobotVenc]: init_pic_w_: 640, init_pic_h_: 640, alined_pic_w_: 640, alined_pic_h_: 640, aline_w_: 16, aline_h_: 16
[example-3] [WARN] [1734150499.136956459] [dnn_example_node]: Recved img encoding: nv12, h: 640, w: 640, step: 640, index: 0, stamp: 1734150499_136107128, data size: 614400, comm delay [0.8273]ms
[example-3] [WARN] [1734150500.175391091] [dnn_example_node]: Sub img fps: 31.25, Smart fps: 31.25, pre process time ms: 3, infer time ms: 8, post process time ms: 4
[hobot_codec_republish-2] [WARN] [1734150500.259715501] [hobot_codec]: sub nv12 640x640, fps: 34.0136, pub jpeg, fps: 34.0136, comm delay [2.5714]ms, codec delay [4.4857]ms
[example-3] [WARN] [1734150501.195177356] [dnn_example_node]: Sub img fps: 30.36, Smart fps: 30.42, pre process time ms: 1, infer time ms: 7, post process time ms: 4
[hobot_codec_republish-2] [WARN] [1734150501.285234834] [hobot_codec]: sub nv12 640x640, fps: 30.2439, pub jpeg, fps: 30.2439, comm delay [0.0000]ms, codec delay [1.5806]ms
[example-3] [WARN] [1734150502.140048396] [dnn_example_node]: Recved img encoding: nv12, h: 640, w: 640, step: 640, index: 91, stamp: 1734150502_139378439, data size: 614400, comm delay [0.6543]ms输出 log 显示，发布算法推理结果的 topic 为 hobot_dnn_detection，订阅图片的 topic 为 /hbmem_img。
在 PC 端的浏览器输入 http://IP:8000/TogetheROS/ 即可查看图像和算法渲染效果（IP为RDK的IP地址）
以上就是本教程的全部内容啦，欢迎各位继续探索😁