摘要

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。

正文

Avnet ZUBoard 1CG是一种基于 RISC-V 架构的 FPGA 开发板：

其主要特性包括：

基于 AMD Zynq UltraScale+ 架构:

ZUBoard 1CG 为工程师提供了灵活性和多功能性,可以对 AMD Zynq UltraScale+ 架构进行实验和学习。

强大的处理性能:

该开发板搭载了 81K 可编程逻辑单元,以及双核 Arm Cortex-A53 和双核 Arm Cortex-R5F 处理器。
配有缓存和片上内存,为应用程序提供了强大的计算性能。

丰富的存储和接口:

1GB LPDDR4 内存和 256Mb QSPI Flash 或 microSD 卡插槽提供了灵活的存储选择。
10/100/1000 以太网和 USB 2.0 主机接口,以及 JTAG/UART 接口,为开发者提供了多样的连接选项。

完善的电源和时钟管理:

可通过 USB-C 接口供电,并配有 Microchip 控制器和 TDK 电源模块。
Microchip 振荡器和 ECS 晶振为核心器件提供稳定的时钟源。

丰富的外设和用户交互:

滑动开关、按钮、LED 灯等允许用户与开发板进行交互。
板载温度和压力传感器可提供环境数据。

高度可扩展性:

通过 Samtec 连接器和 Click Board 接口,可访问 ZU+ PS GTR 收发器、PS MIO 和 PL I/O 引脚,支持高速扩展。

开发环境支持:

有 Vivado 支持的板级定义文件和 PetaLinux BSP,可快速上手开发。
适用于裸机、Linux 和 Vitis AI 加速器等多种应用场景。

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。

1.应用领域

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。

2.开发板硬件单元

2.1 处理器

中心的大芯片是板子的“心脏”，即AMD 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。

2.2 内存和存储

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。

板上有1GB LPDDR4内存，带片上ECC，确保数据的完整性和安全性。
提供256Mb QSPI闪存，可以从中启动，也支持microSD卡启动，灵活性很高。

2.3 外设接口

JTAG/UART (J11): 用于调试和串口通信
USB 2.0 Type A端口 (J13): 可以连接外设，比如鼠标、键盘或存储设备
15V USB-C电源输入 (J15): 为板子供电
以太网接口 (J11): 支持千兆以太网

2.4 用户按钮和开关

用户按键 (SW1, SW3): 供用户自定义的按键，可以用来控制程序的行为
用户滑动开关 (SW4): 4位MIO用户开关，用户可以根据需要设置开关状态
复位按钮 (SW6): 用于复位系统
电源开关 (SW7): 控制板子的开关机

3.demo演示部分

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。

3.1 环境部署

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）：

3.2 通过以太网连接到开发板

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：

3.3 ASL手势数字识别Demo

切换到项目目录：通过cd asl_classification_vitis_ai指令切换到项目目录
运行实时手势数字识别脚本：执行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！

3.4 手势控制软件机器人Demo

进行如下步骤：

确认应用程序激活状态：执行命令xmutil listapps，确认avnet-{platform}-benchmark应用程序是否处于激活状态。这里的{platform}应根据您的硬件平台（ZUBoard或Ultra96-V2）进行替换
查询DPU架构：使用命令xdputil query | grep DPU来查询在可编程逻辑（PL）中加载的DPU架构。记录下架构信息，对于Ultra96-V2平台应该是B2304，对于ZUBoard平台应该是B512
创建工作空间目录：mkdir -p webinar_ws/src
切换到工作空间目录：cd webinar_ws
设置ROS环境：执行命令source /usr/bin/ros_setup.sh 来设置ROS环境变量
编译ROS工作空间：使用命令colcon build来编译ROS2工作空间中的软件包。
设置本地环境：执行命令source ./install/local_setup.sh来设置编译后软件包的环境。
列出可执行文件：使用命令ros2 pkg executables | grep py_vision 来列出py_vision软件包中的可执行文件。
启动ROS2演示：执行命令ros2 launch py_vision webinar_demo_launch.py来启动py_vision软件包中的演示。这个演示可能是用于手语识别控制机器人的主程序。

可以看到，启动了相关演示：

4.使用体验

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。