介绍化工项目建设和招聘的网站seo手机关键词网址

基于鲲鹏开发板使用DevKit套件调优

鲲鹏开发板平台使用体验

我们使用的硬件平台是Orange Pi Kunpeng Pro,外观如下图

我们看到我们的Orange Pi 颜值相当的高，我们使用远程连接后就能看见我们非常漂亮的openEuler的桌面。

openEuler操作系统已经预装好了，同时远程连接后我们可以直接使用命令行进行无线网络的连接。

基于鲲鹏开发板平台的应用部署、运行、测试介绍

导航小车硬件平台的搭建

我的导航小车集成了控制主板作为核心处理器，搭配精密电机实现灵活驱动，辅以高精度雷达进行环境感知与避障，以及高清摄像头模块进行视觉导航与识别，共同构成了其强大的硬件平台。同时以Orange Pi Kunpeng Pro作为上位机，Orange Pi Kunpeng Pro平台上运行导航控制程序和雷达建图程序，同时Orange Pi Kunpeng Pro与控制主板通信实现小车的导航运动。
这是我们的小车：

安装ROS2库

我们参考官方给出的教程来进行安装

[root@openEuler ~]# yum install openeuler-ros
[root@openEuler ~]# yum install ros-humble-ros-base ros-humble-xxx （例如安装小乌龟ros-humble-turtlesim）

只要有网络执行是不会出错的，无错误就可以继续往下，下载速度超级快，国产牛逼。
之后我们试试启动小乌龟

[root@openEuler ~]# source /opt/ros/humble/setup.bash
[root@openEuler ~]# ros2 run turtlesim turtlesim_node

出现上面的图像说明成功。

下载github源码

下载MicroROS-Agent源码到本地，然后进行本地编译，然后进行运行我们的Orange Pi Kunpeng Pro就可以与我们的导航小车主板通信。
在香橙派上启动一个Micro-ROS Agent，配置它通过串行端口与Micro-ROS设备进行高速通信，并启用详细的日志记录以便调试。

下载雷达驱动镜像

xhost + && sudo docker run  -it --rm  -v /dev:/dev -v /dev/shm:/dev/shm --privileged  -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix --device /dev/snd -e DISPLAY=unix$DISPLAY -p 8889:8888 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fishros/fishbot_laser

我们通过上面的镜像来实现雷达驱动和建图。我们建图的情况如下图所示：

使用浏览器方式安装DevKit套件

我在第一次安装DevKit插件时选择了直接在openEuler上安装，但是发现在登录时出现了问题，所以我后面就开始在docker 虚拟环境中进行安装DevKit套件，我现在把官方安装套件教程连接发出来[https://www.hikunpeng.com/document/detail/zh/kunpengdevps/userguide/usermanual/KunpengDevKit_0022.html]。
我们先进行docker镜像安装，这边网上有很多教程我们先略过。
之后我们执行下面的命令：

docker pull hub.oepkgs.net/openeuler/openeuler:latest
docker run -it  hub.oepkgs.net/openeuler/openeuler:latest

出现下面的就算成功：

之后我们就下载好安装包，下载鲲鹏服务器对应的安装包，解压缩之后进行安装：
进入下载包安装路径，然后执行安装命令。

cd DevKit-Framework-24.0.RC2-Linux-Kunpeng
./install.sh

在安装过程中可能会出现下面的情况：

我们直接按y就可以。
安装完成后我们会看到

我们登录上面显示的网址：https://127.0.0.1:8086/
进行登录密码的设置。
安装好工具之后，我们开始进行性能分析：

我们选择通用分析，点击画面中右上面的加号

我们看到我们的开发板只能进行热点函数分析。
之后我们进行基本的配置：

我们在分析对象上选择应用，模式选择Launch application ,应用路径我们选择在/opt下的ros，之后我们点击确定。

我们查阅教程发现Launch application模式时会自动开始运行application。

之后就进入分析页面

分析完成后如下：

这时候就能看到我们的性能使用情况了。
我们查看一下我的运行日志

下载之后我们查看性能分析工具日志。