本文算是一个开箱测评,主要评估它和一个电脑的距离。
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1.开箱+装壳
图-0 板子(右侧)和外壳(左侧)
板子默认是没有外壳的,插拔电源线、HDMI线、USB设备感觉不是很方便,于是就买了个官方的保护外壳,有点小贵,质量也确实很不错,保护壳的安装官方有详细的教程:Orange Pi - Orangepi。保护壳安装后,直接从开发板升级为迷你主机(真不错),对于板卡电脑真的好喜欢,安装保护壳后看下有点Mac mini的feel。
下面是几张图片。
图-1 内部图
图-2 接口图
图-3 俯视图
这个板卡电脑支持HDMI输出,可以连接HDMI显示器,如果手上没有多余的HDMI显示器,可以采用视频采集卡(在讨论群中看到有人遇到了采集卡采集不到的情况,我这款绿联的采集卡是可以正常使用的,买的149那个2k款,想着一步差不多到位,买了个配置差不多的),有了视频采集卡,笔记本屏幕或其他主机的显示器可以作为它的屏幕。
Windows 11上的相机程序就可以获取采集界面,如果笔记本电脑上有摄像头或者连接了USB摄像头,可能需要点击相机程序右上部位的切换相机,选择到采集卡对应的视频输入,显示结果如下图所示。
当然PotPlayer等软件也是可以的。
2. 它能作为Linux电脑吗?
答案是肯定的,基本可以,常用软件很多都有,当前arm架构的软件生态还是不如x86,进步还是可以看到的,特别是arm架构Linux生态软件还是很惊喜的,试用了不少。
2.1 常用软件
日常办公使用比较多的软件当然要数上网的浏览器和office办公软件。除此之外安装了腾讯会议、QQ和向日葵。
2.1.1 Web浏览器
系统默认带的有Firefox浏览器,可以实现上网浏览网页,浏览器是全功能的(狗头),浏览器能干的事情挺多的,看看B站、抖音,听听QQ音乐都是可以的。
2.1.2 Office办公软件
可以安装arm版本的WPS Office实现办公,WPS office包含文字、表格、幻灯片和PDF阅读器。 软件下载地址如下:WPS-支持多人在线协作编辑Word、Excel和PPT文档_WPS官方网站金山文档,全新一代云Office办公软件,支持多人在线协同办公,实时协作,并设置文档访问、编辑权限。独有内容级安全,全程留痕可追溯.PC/移动双端覆盖,随时随地在线协同办公,在线文档即写即存统一管理,高效共享文档、表格。https://www.wps.cn/:
firefox浏览器下载的文件在~/Downloads目录下,可以在浏览器设置中进行修改。
下载安装包后,然后使用sudo dkpg -i命令进行软件的安装。
cd ~/Downloads
sudo dpkg -i wps-office_11.1.0.11719_arm64.deb
安装好后,开始菜单可以找到启动程序。
程序启动后,界面如下:
2.1.3 腾讯会议
腾讯会议官方——腾讯会议 会开会基于腾讯20多年音视频通讯经验,腾讯会议提供一站式音视频会议解决方案,让您能随时随地体验高清流畅的会议以及会议协作。https://meeting.tencent.com/
安装命令如下:
cd ~/Downloads
sudo dpkg -i TencentMeeting_0300000000_3.19.1.401_arm64_default.publish.deb
安装好后,开始菜单可以找到启动程序。
程序启动后,界面如下:
2.1.4 腾讯QQ
QQ-轻松做自己腾讯QQ,全新版本QQ9上线了! QQ9,不仅是轻松聊天,更是兴趣社区的聚集地。欢迎下载体验最新版本QQ,体验最新功能!https://im.qq.com/index/
如果是下载的deb版本,和前面步骤应该是一样的。这里我采用的AppImage,这种文件使用起来很方便,不需要安装,双击就可以运行。
第一次运行需要右键->Permissions->Program,开启可执行权限。
双击启动后,界面如下,扫码即可登录。
2.1.5 向日葵
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安装命令如下:
cd ~/Downloads
sudo dpkg -i SunloginClient_11.0.1.44968_kylin_arm.deb
安装好后,能够在开始菜单找到向日葵启动程序
启动以后,界面如下:
2.2 蓝牙功能
测试了下这个小电脑的蓝牙连接能力,能够方便的连接蓝牙设备,可以连接Sony XM5耳机和联想Keypoint Trackpoint 2 键盘。
如果要连接蓝牙设备,首先点击右上角的蓝牙图标,然后选择Devices,
点击Search 搜索周围的蓝牙设备,
在设备列表可以看到附近的蓝牙设备,双击列表中显示的设备,会进行配对连接。
ThinkPad TrackPoint 2键盘连接的时候和Windows上连接是一样的,会让在键盘上输入几个数字。键盘如下图所示。
2.3 Wifi功能
支持2.5G和5G网络,能够实现高速的数据传输,在使用apt install安装软件包的时候,下载速度超过10几M每秒,说明这个板子的无线网络功能还是不错的。
3.视觉感知开发能力如何?
随着大模型技术的发展,近几年具身智能很火,深度相机作为机器人感知三维环境的工具,使用非常广泛,现在的机器人基本都会装备深度相机。那这个功能强大的板子能否连接深度相机呢,答案是肯定的,不过不能直接通过apt install进行安装,需要使用github上的代码进行编译安装,安装不是很复杂。
3.1 realsense深度相机
下面是realsense连接到香橙派 AIpro上。
官方教程,香橙派现在应该还不能通过distribution_linux方式安装:
https://github.com/IntelRealSense/librealsense/blob/development/doc/distribution_linux.md
需要使用下面的教程:
https://github.com/IntelRealSense/librealsense/blob/development/doc/installation.md
官方教程写的很好,但还是参考文献1中的教程使用起来更加的方便。
安装步骤如下:
(1)更新系统和软件包
sudo apt update
sudo apt upgrade
(2)安装依赖项
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade && sudo apt-get dist-upgrade
sudo apt-get install git cmake libssl-dev libusb-1.0-0-dev pkg-config libgtk-3-dev
sudo apt-get install libglfw3-dev libgl1-mesa-dev libglu1-mesa-dev
(3)github下载SDK软件仓库
mkdir ~/git_rep
cd git_rep
git clone https://github.com/IntelRealSense/librealsense.git
(4)配置cmake:创建build目录并进入,然后配置编译参数
'''
-DFORCE_RSUSB_BACKEND=ON 必选
-DBUILD_WITH_TM2=false 集成T265的固件
-DIMPORT_DEPTH_CAM_FW=false 集成相机的固件
'''
mkdir build && cd build
cmake ../ -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DBUILD_EXAMPLES=true -DFORCE_RSUSB_BACKEND=ON -DBUILD_WITH_TM2=false -DIMPORT_DEPTH_CAM_FW=false
(5)编译并安装
# 编译需要稍微等一会,稍安勿躁hhh
make clean
make -j4 # 板子cpu有4个核心
sudo make install
(6)在命令行启动realsense-viewer
realsense-viewer
realsense-viewer启动后界面如下:
python进行realsense相机数据的获取是很方便的,可以使用下面命令安装python版本的realsense软件包。
pip install pyrealsense2
但是不能获取到连接的设备,可能需要自己编译python包,后面自己编译试试。
3.2 USB 摄像头
当然连接普通USB摄像头更是OK的,我用的相机型号是逻技B525。
系统自带cheese软件,可以直接用于查看摄像头实时的图像数据,并进行拍照或录像。
OpenCV可以方便的读取USB摄像头数据,安装OpenCV-Python的命令如下:
pip install opencv-python
创建usb_camera_test.py文件,命令如下:
vim usb_camera_test.py
按i键vim切换到输入模式,输入下面代码:
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0) # /dev/video0
while(True):
ret, frame = cap.read() # ret==True/False: read successfully or not; frame: image
if not ret:
print("Failed to read the image.")
break
# display image
cv2.imshow('Video', frame)
# press ESC key to exit
key = cv2.waitKey(1)
if key == 27:
break
cap.release()
然后:wq保存并退出
运行python代码:
python usb_camera_test.py
结果如下:
总结:这个板子可以方便的具有视觉感知开发的基础能力。
4.未来工作
本文会不定期更新,持续关注ARM Linux生态软件的更新。后续会基于香橙派 AIpro开展具身智能应用研究。
参考文献:
1. 在香橙派Orangepi plus5上安装realsense-viewer
在香橙派Orangepi plus5上安装realsense-viewer_orangepi realsence camera-CSDN博客