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。我们成功将完整的Ubuntu 22.04与ROS2 Humble生态系统,完美移植到了这颗国产芯片上。一个稳定、全功能的机器人软件开发平台已经就绪,现在就来一起探索它的强大魅力!

一、系统启动与基础性能展示
1. 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/123456
2. 系统基本信息
-
版本:Ubuntu 22.04.5 LTS
-
启动速度:HDMI 3秒显示Logo,25秒进入桌面
3. 资源占用实测
磁盘使用情况:
Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on
/dev/root 57G 13G 42G 23% /
内存状态:
Mem: 7.7Gi total, 760Mi used, 6.4Gi free
CPU负载情况:
8核CPU在空闲状态下利用率接近0%,系统响应迅速。
4. 桌面环境展示
默认搭载轻量级Xfce4桌面,简洁流畅。

5 .系统功能介绍
|----------|-----------------|------|
| 功能 | 描述 | 支持情况 |
| 调试工具 | Debug串口、adb、ssh | 完全支持 |
| 浏览器 | 支持GPU/VPU硬件加速 | 默认支持 |
| 网络连接 | 以太网、WiFi、蓝牙 | 桌面可控 |
| 多媒体 | VPU硬解视频播放 | 流畅支持 |
| AI能力 | NPU推理,支持RKNN模型 | 默认支持 |
| 容器化 | Docker引擎 | 开箱即用 |
二、ROS2核心功能测试
1. 环境验证
ROS_VERSION=2
ROS_DISTRO=humble
ROS_PYTHON_VERSION=3
确认运行ROS2 Humble长期支持版,生态完整。
2. 通信测试
话题发布/订阅:C++与Python节点通信正常,跨终端交互流畅。
- 使用C++演示
左边窗口ssh登录,订阅模式; 右边窗口debug连接,话题发布

- 使用Python演示

3. 性能表现
root@rk3576:~# ros2 topic hz /chatter
average rate: 1.001
min: 0.999s max: 0.999s std dev: 0.00018s window: 3
average rate: 1.001
min: 0.999s max: 1.000s std dev: 0.00021s window: 5
average rate: 1.001
min: 0.999s max: 1.000s std dev: 0.00021s window: 7
average rate: 1.001
min: 0.999s max: 1.000s std dev: 0.00027s window: 9
average rate: 1.001
min: 0.999s max: 1.000s std dev: 0.00029s window: 11
average rate: 1.001
min: 0.999s max: 1.000s std dev: 0.00029s window: 13
4. 可视化工具
**rqt_graph:**清晰展示节点拓扑,系统架构一目了然。

5**.** 小乌龟 -Turtlesim经典演示
终端1 启动"小乌龟"
ros2 run turtlesim turtlesim_node
终端2 开启键盘控制
ros2 run turtlesim turtle_teleop_key
终端3 开启查看活跃话题
ros2 topic list
终端4 查看乌龟实时位置
ros2 topic echo /turtle1/pose

三 、RVIZ2三维可视化实战
1.启动与界面
启动命令
Ros2 run rviz2 rviz2
界面

成功启动RVIZ2,界面加载完整,支持3D可视化交互。
2. 机器人模型加载
apt install ros-humble-urdf-tutorial
ros2 launch urdf_tutorial display.launch.py model:=urdf/01-myfirst.urdf
3D可视化交互演示
3. 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

米尔基于RK3576开发板
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,提升3D渲染性能
-
集成SLAM、导航等实际机器人应用栈
-
推动在AGV、服务机器人等场景的落地应用
给开发者的建议
推荐场景:
-
高校机器人课程教学平台
-
机器人算法研究与原型验证
-
轻量级机器人产品开发
注意事项:
-
建议使用SSD或高速TF卡提升IO性能
-
复杂3D场景可适当降低渲染质量
-
多节点应用注意内存分配优化