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EtherCAT Igh如何移植到米尔RK3576开发板上
本文将介绍基于米尔电子MYD-LR3576开发板（米尔基于瑞芯微 RK3576开发板）的板端移植EtherCAT Igh方案的开发测试。 uname -s -r -vLinux 6.1.75-rt16 #1 SMP PREEMPT Mon May 26 20:57:18 CST 2025在开发板的/lib/modules目录中创建内核版本文件 mkdir -p /lib/modules/6.1.75-rt16output目录中包含运行可执行的二进制文件、库文件等，将其发送到开发板上即可。
40010编辑于 2025-09-26 12路1080P高清视频流，米尔RK3576开发板重塑安防监控新高度
米尔RK3576开发板采用先进8nm制程工艺，集成四核Cortex-A72与四核Cortex-A53处理器，配备Mali-G52MC3 GPU和6TOPS算力NPU，通过3路4lane MIPI-CSI 低延迟与高效编码的技术奥秘米尔RK3576开发板通过优化硬件架构与算法，显著提升了视频处理效率。其VPU单元支持H264高效编码，结合千兆以太网传输，实现了12路视频流的稳定推流。 此外，开发板还支持三屏异显功能，可同时输出监控画面、AI分析结果及人机交互界面，满足安防指挥中心的多样化需求。智能安防场景的全面赋能RK3576的6TOPS NPU算力为AI监控提供了强大支持。 未来展望与结语米尔RK3576开发板不仅解决了多路高清视频流的接入与传输难题，其开放的生态和丰富的外设接口（如双千兆网口、PCIe、CAN FD等uk.Pura70.Pro）更为二次开发提供了便利。 米尔基于RK3576开发板二、12路摄像头采集编码后通过RTSP推流，另一侧解析后显示STEP1：使用12路AHD摄像头抓流后编码推流MYD-LR3576开发板拥有3路4lan MIPI-CSI接口，搭配
44310编辑于 2025-08-15- 来自专栏米尔电子
RK3576机器人核心：三屏异显+八路摄像头，重塑机器人交互与感知
米尔电子MYD-LR3576开发板实测数据显示，在高负载下CPU占用仅34%，完美实现多路视觉任务并行处理，是服务机器人开发的理想高性能平台。 米尔电子基于其MYD-LR3576开发板的实际演示证明，RK3576能够轻松处理三屏显示和八路摄像头输入的复杂任务，同时保持低功耗和低发热特性，为机器人应用提供了理想的性能基础。 · 利用开发板上的MIPI CSI1和CSI2接口，完整接入8路摄像头，实现了所有通道的视频预览与采集，为机器人构建了全方位的视觉感知系统。 为什么RK3576是机器人开发的理想之选？ 而米尔电子的MYD-LR3576开发板，则以其丰富的接口、稳定的性能和成熟的软硬件支持，为快速原型验证和产品开发提供了绝佳的平台。
31310编辑于 2025-10-29 - 来自专栏嵌入式分享
基于RK3576 的 uboot 早期硬件控制：Linux6.1.84 内核设备树修改与实践
2.1 GPIO引脚选择方法飞凌嵌入式RK3576开发板提供了丰富的GPIO资源，分布在多个GPIO组中，可满足不同外设的控制需求。 开发板接口布局示意图图2：RK3576开发板接口布局示意图本方法适用于OK3576-C开发板的以下应用场景：工业传感器模组复位控制、外设上电使能、自定义扩展板硬件初始化等需求，且无需"上电即生效"，仅需在 飞凌嵌入式RK3576开发板默认引出调试串口，方便开发调试。给开发板上电，观察串口打印，记录GPIO2_B4的电平变化（通过万用表测量）。 飞凌提供的RK3576开发板 SDK默认启用了这一机制，使得开发者可以通过修改kernel设备树实现对uboot阶段硬件的控制，大大简化了开发流程。 烧写镜像：使用RK烧录工具（如RKDevTool），单独烧写boot.img到开发板。飞凌嵌入式RK3576开发板支持TF卡、USB、网络等多种烧录方式，方便开发调试。
70910编辑于 2025-11-08 - 来自专栏米尔电子
国产开发板的端侧AI测评-基于米尔瑞芯微RK3576
那与非网本期内容就跟自主可控强关联——评测一款基于国产SoC的板卡，由米尔电子推出的瑞芯微RK3576开发板（MYD-LR3576）。 开发板外设MYD-LR3576开发板分为核心板以及扩展板，核心板是基于瑞芯微在今年第二季推出的全新通用型SOC芯片RK3576，扩展板则扩展了众多的外设接口，方便工程师调试或者直接基于开发板做原型开发。 所以基于RK3576这颗SoC的核心板可以应用于像商业显示（多屏显示）、智能家居（多摄像头采集）、边缘计算（AI）等领域。开发板上电连接相关外设，将开发板上电后。 通用的性能测试工具Sysbench实际测试了RK3576 SoC的性能，如上图所示，分别是单核和8核的测试结果。 小结米尔电子MYD-LR3576开发板采用核心板+底板的结构，核心板基于瑞芯微最新发布的RK3576 SoC+晶存的存储和长鑫的运存，使用LGA贴片封装直接焊接到底板上；底板基于核心板扩展出丰富的外设接口
79010编辑于 2025-02-14 - 来自专栏开源鸿蒙OpenHarmony
触觉智能Purple Pi OH2开发板RK3576鸿蒙开发板产品规格书
触觉智能Purple Pi OH2开发板RK3476鸿蒙开发板产品规格书，帮助大家了解参数产品外观及尺寸Purple Pi OH2正面实物图，如下图所示：Purple Pi OH2背面实物图，如下图所示 ：Purple Pi OH2正面尺寸图，如下图所示：Purple Pi OH2背面尺寸图，如下图所示：2、技术参数2.1 硬件参数硬件参数如下表所示：基本参数SOCRockChip RK3576/RK3576JCPUQuad-core
44310编辑于 2025-09-18 - 来自专栏米尔电子
12路1080P高清视频流，米尔RK3576开发板赋能智能安防AI监控
然而，米尔电子在瑞芯微RK3576核心板上实现了12路高清视频流H264高效编码与RTSP低延迟推流，端到端延迟约140ms。下面为大家介绍米尔是如何实现12路高清视频流的低延迟端到端传输。 一、MYD-LR3576开发板强大性能架构:MYD-LR3576开发板，采用先进8nm制程工艺，集成四核Cortex-A72（主频2.2GHz）与四核Cortex-A53（主频2.0GHz），配备Mali-G52 抓取视频流编码后RTSP推送流程： RGA处理单元占有率CPU处理单元占有率STEP2：MYD-LR3576开发板接收视频流显示：CPU占有率GPU占有率由于通过网络传输和解码，会产生40~50ms左右延迟 综上所述，米尔电子基于瑞芯微RK3576核心板打造的解决方案，成功解决了多路高清视频流接入、高效编码与低延迟传输的问题，为智能视觉应用的实时性与可靠性提供了强有力的支撑。 后续我们将分享在米尔RK3576核心板上实现AI处理多路视频流的相关内容，敬请期待！
46810编辑于 2025-08-14 - 来自专栏米尔电子
基于米尔RK3576开发板的摄像头目标检测方案
本文基于米尔MYD-LR3576开发板，详细记录了如何利用500万像素USB摄像头实现640×640分辨率的YOLO5s目标检测，并将结果实时输出至1080P屏幕的全流程。 PART 01 系统架构与性能目标1.1 硬件平台主控芯片：Rockchip RK3576（四核A72+四核A53，6TOPS NPU，RGA，GPU，VPU）摄像头：500万像素USB摄像头（支持MJPEG /YUYV格式）显示器：4K HDMI显示屏（通过Weston桌面环境显示）开发板：米尔MYD-LR35761.2 软件平台使用米尔官方V2.0.0 SDK提供的buildroot镜像，内核版本为6.1.118 2.2 引入RGA进行硬件加速RGA作为RK3576 2D处理芯片模块，它的作用是对图片做旋转，缩放，旋转，镜像以及格式转换。根据手册信息，它能处理数据的性能是物理地址>DMA>虚拟地址。 本文实践表明，通过RGA硬件加速、DMA零拷贝数据传输以及GPU直接显示的协同优化，能够彻底释放 RK3576平台的异构计算潜力，将端到端延迟控制在数十毫秒内，实现高清、实时的目标检测应用。
22010编辑于 2026-01-22 - 来自专栏米尔电子
如何创建机器学习环境-基于瑞芯微米尔RK3576开发板
本篇源自：优秀创作者 lulugl本文将介绍基于米尔电子MYD-LR3576开发板（米尔基于瑞芯微 RK3576开发板）的创建机器学习环境方案测试。 【前言】【米尔-瑞芯微RK3576核心板及开发板】具有6TpsNPU以及GPU，因此是学习机器学习的好环境，为此结合《深度学习的数学——使用Python语言》1、使用vscode 连接远程开发板2、使用 [err])print("predicted:", pred[err])在代码中，使用MLPClassifier对象进行建模，训练测试，训练数据集非常快，训练4次后可以达到0.99:【总结】米尔的这款开发板 在书中记录训练要几分钟，但是这在这款开发板上测试，只要几秒钟就训练完毕，书中说总体准确率为0.97，但是我在这款开发板上有0.99的良好效果！
42210编辑于 2025-02-08 - 来自专栏米尔电子
RK3576在智能工程机械中的应用｜三屏八摄AI视觉解决方案
瑞芯微RK3576正是为此类高负载场景量身打造的一款高性能AIoT芯片，凭借“三屏异显 + 八路摄像头输入”的强大特性，为智能工程机械提供了稳定高效的计算平台。二、RK3576的核心技术优势1. 四、开发与验证平台：米尔MYD-LR3576开发板在工程机械智能控制系统的开发过程中，米尔电子推出的MYD-LR3576开发板为RK3576的性能验证提供了完善平台。 五、结语三屏异显与八路摄像头输入不仅代表着RK3576的硬件实力，更标志着工程机械智能化的关键方向。 凭借高算力、低功耗与强扩展性的设计，RK3576正在成为智能工程机械、AI安全监控与远程控制系统的核心动力。 而基于该处理器的米尔MYD-LR3576开发板，则帮助研发者快速构建原型系统，为工程设备的数字化与智能化升级提供强大支撑。
30500编辑于 2025-11-07 - 来自专栏米尔电子
米尔 RK3576 补全车载 360° 全景影像视野
米尔电子基于瑞芯微 RK3576 打造的开发板，以12 路 1080P@30fps 高清视频流满负载处理能力为核心，搭配低延迟传输、硬件级编解码与 AI 算力，直接解决传统全景影像 “视角覆盖不全、画面延迟卡顿 而米尔 RK3576 开发板通过硬件接口与适配方案的双重优化，实现了 12 路高清摄像头的稳定接入：· 硬件接口支撑：开发板搭载瑞芯微 RK3576 芯片，原生集成 3 组 4-lane MIPI-CSI 米尔 RK3576 开发板通过 “硬件加速 + 链路优化”，让 12 路高清流处理既高效又流畅：· H.264/H.265 硬件编解码：芯片内置专业 VPU 视频处理单元，支持 12 路 1080P@30fps 四、落地适配：12 路 1080P 方案的 “即插即用” 与灵活调整为降低车企与方案商的开发门槛，米尔 RK3576 开发板针对车载场景做了深度适配：· 接口与协议兼容：除 MIPI-CSI 接口外，还支持 从 “4 路基础视角” 到 “12 路全维覆盖”，米尔 RK3576 开发板以硬核参数重新定义车载 360° 全景影像的性能标准，让 “看得全、看得清、看得快” 成为车载视觉的基本配置。
45210编辑于 2025-09-11 - 来自专栏米尔电子
米尔 RK3576 赋能智能安防 360° 环视
针对这一行业痛点，米尔电子基于瑞芯微 RK3576 芯片打造的智能安防专用开发板，以 “多路并发接入 + 硬件级编解码 + 低延迟传输” 为核心优势，成功实现 12 路 1080P@30fps 高清视频的稳定处理 二、米尔 RK3576 开发板的四大关键突破为精准匹配智能安防 360° 环视需求，米尔 RK3576 开发板从硬件接口、编解码能力、传输效率到 AI 算力进行全维度优化，形成差异化竞争优势：1. 12 路摄像头并发接入，覆盖全场景点位开发板搭载瑞芯微 RK3576 芯片，原生提供 3 组 4-lane MIPI-CSI 接口，配合米尔专属 MY-CAM004M 视频转换模块，可直接接入 12 路 1080P RTSP 低延迟推流，端到端延迟低至 120ms通过 “采集 - 编码 - 传输 - 解码” 全链路优化，开发板实现极低的推流延迟：视频采集后经 RGA 预处理 + VPU 硬件编码，此阶段延迟仅 80 三、场景化部署建议：适配不同安防需求根据不同场景的网络环境、监控规模与功能需求，米尔 RK3576 开发板可提供灵活的部署方案：· 局域网场景（社区 / 园区）：优先采用 RTSP（UDP 协议）传输，
37210编辑于 2025-09-18 - 来自专栏米尔电子
基于瑞芯微米尔RK3576开发板编译OpenCV并搭建应用
本文将介绍基于米尔电子MYD-LR3576开发板（米尔基于瑞芯微 RK3576开发板）的板端编译OpenCV及环境搭建方案的开发测试。 摘自优秀创作者-短笛君RK3576具有如下配置：4× Cortex-A72（大核，主频最高 2.2GHz）4× Cortex-A53（小核，主频最高 1.8GHz）NPU（AI加速单元）：独立 NPU， 因此，我们可以在米尔RK3576开发板上运行opencv代码，来完成一些视觉内容，充分发挥该板的性能。
66710编辑于 2025-08-08 - 来自专栏米尔电子
360环视硬件平台为什么推荐使用米尔RK3576开发板？
为此，越来越多的企业在构建360环视硬件平台时选择 米尔RK3576开发板。 二、米尔RK3576开发板的关键优势强大性能架构：RK3576 采用先进 8nm 工艺，集成 四核 Cortex-A72（2.2GHz）+ 四核 Cortex-A53（2.0GHz） 的大小核架构，配合 低延迟 RTSP 推流：在米尔优化方案中，RK3576 将多路视频进行 RGA 图像预处理与 VPU 硬件编码（H.264），经网络 RTSP 推流 到接收端解码显示，端到端延迟约 120～150ms（ 四、总结综上，米尔RK3576开发板以 多路摄像头 并发接入、12路摄像头 高清处理与 低延迟推流 的方案能力，构建起 360 环视的坚实硬件底座；在车载、安防、工业与社区等多元场景中，兼具高效、稳定与可扩展性
28610编辑于 2025-09-19 - 来自专栏米尔电子
Qwen2-VL-3B模型NPU多模态部署指导与评测--基于米尔瑞芯微RK3576开发板
瑞芯微 RK3576 开发板作为一款聚焦边缘 AI 的硬件平台，其集成的 NPU（神经网络处理器）能否高效支撑多模态 LLM 的本地运行？性能表现如何？ 本文将围绕这一核心问题展开 —— 从端侧 SLM 与云端 LLM 的关键差异对比入手，详解 RK3576 开发板的硬件特性与环境配置。 二、环境准备步骤 1：登录开发板，下载必备资料确认串口驱动安装。 板子 Debug USB 接口连接上笔记本时，端口出现 COM5和 COM6登录开发板。 结论本文围绕瑞芯微 RK3576 开发板 NPU 对多模态 LLM 的支撑能力与性能展开测评，全面呈现其在端侧 AI 领域的价值。
1.1K10编辑于 2025-08-29 - 来自专栏米尔电子
ROS2 Humble生态系统体验-基于米尔RK3576开发板
当RK3576的强劲“大脑”（四核A72+四核A53）与强大的GPU、VPU、NPU加速模块相遇，一场高性价比的机器人开发革命正在悄然发生。 硬件平台简介开发板：MYD-LR3576存储：eMMC 64GB内存：8GB LPDDR4登录信息：root/123456 或 myir/1234562. 性能实测2K分辨率全屏：CPU占用约60%GPU负载：36%@700MHz渲染体验：操作流畅，视角切换无卡顿四、总结与展望RK3576平台完全具备运行完整ROS2生态的能力，性能满足：机器人算法开发与调试三维可视化与仿真多传感器数据融合处理教育实验与原型验证核心优势国产化价值 ：全链路自主可控，助力机器人领域国产替代成本优势：千元级开发板实现完整ROS2开发环境功耗表现：典型场景功耗优于同性能x86平台生态完整：Ubuntu+ROS2+丰富外设驱动未来计划进一步优化GPU驱动
24610编辑于 2026-01-15 - 来自专栏米尔电子
如何在米尔瑞芯微RK3576开发板上应用Onenet云网关
本文将介绍基于米尔电子MYD-LR3576开发板（米尔基于瑞芯微RK3576开发板）的Onenet云网关应用方案测试。 --------------------------------------------------------------------------板卡说明：MYC-LR3576 核心板是基于瑞芯微 RK3576
14710编辑于 2025-06-06 - 来自专栏米尔电子
ROS2 SLAM建图与导航实战--基于米尔RK3576开发板
我们将从零开始，基于米尔RK3576开发板逐步构建一个功能完备的自主移动机器人系统，涵盖环境搭建、机器人建模、SLAM建图、自主导航以及生产级系统的优化与排错。 将SLAM Toolbox与Nav2结合，我们可以基于RK3576开发板构建一套从建图到定位导航的无缝衔接系统，甚至可以在导航过程中边建图边导航（Navigation while Mapping）。 SLAM Toolboxnav_bringup.launch.py：包含硬件 + 定位 + Nav2核心第七章：总结与展望7.1 本文总结从环境搭建、URDF建模、SLAM建图、Nav2导航到基于米尔RK3576 开发板的实体部署，全面覆盖了ROS2 Humble下SLAM Toolbox的自主机器人系统构建过程。
32210编辑于 2026-03-13 - 来自专栏Linux嵌入式
瑞芯微RK3576多路AHD摄像头实测演示，触觉智能配套AHD硬件方案
瑞芯微RK3576芯片平台实现多路AHD高清摄像头输入演示，基于触觉智能RK3576开发板Purple Pi OH2演示。参数资料可以在我的社区主页查看。 演示设备为触觉智能RK3576开发板Purple Pi OH2 软硬件系统框架解析 硬件连接框架 触觉智能RK3576系列产品（核心板/开发板/行业主板）采用的AHD摄像头连接方案为分层结构设计，整个硬件连接框架分为摄像头层 （3）处理层以触觉智能RK3576系列产品（核心板/开发板/行业主板）为核心，负责对视频流进行编解码、分析和合成。 对于AI视觉应用，软件架构还可以利用RK3576强大的6Tops算力NPU为基础，集成AI推理框架，如RKNN（Rockchip Neural Network SDK）。 xvimagesink render-rectangle="<1440,400,480,360>" sync=false & 实测数据 触觉智能RK3576开发板得益于其强悍配置，多路AHD高清摄像头输入实现了画面毫秒级延迟
70910编辑于 2025-09-18 - 来自专栏米尔电子
如何在米尔瑞芯微RK3576开发板上创建机器学习环境
本文将介绍基于米尔电子MYD-LR3576开发板（米尔基于瑞芯微RK3576开发板）的创建机器学习环境的方案的开发测试。 摘自优秀创作者-lulugl【前言】【米尔-瑞芯微RK3576核心板及开发板】具有6TpsNPU以及GPU，因此是学习机器学习的好环境，为此结合《深度学习的数学——使用Python语言》1、使用vscode 连接远程开发板2、使用conda新建虚拟环境：root@myd-lr3576x-debian:/home/myir/pro_learn# conda create --name myenv python [err])print("predicted:", pred[err])在代码中，使用MLPClassifier对象进行建模，训练测试，训练数据集非常快，训练4次后可以达到0.99:【总结】米尔的这款开发板 在书中记录训练要几分钟，但是这在这款开发板上测试，只要几秒钟就训练完毕，书中说总体准确率为0.97，但是我在这款开发板上有0.99的良好效果！
15510编辑于 2025-06-27
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