探索RISC-V在机器人领域的潜力
测评人：洄溯
测评时间： 2025年11月
测评对象： MUSE Pi Pro
开发板（基于进迭时空K1系列高性能RISC-V CPU）
一、 开篇引言：为何选择MUSE Pi Pro？
本次测评源于参与“CIE全国RISC-V创新应用大赛”。我选择MUSE Pi Pro开发板作为平台，主要目的是为了深入探索RISC-V架构在高性能计算和实际应用，特别是机器人操作系统领域的可行性。MUSE Pi Pro以其强大的K1 AI CPU和官方对主流开源软件栈的积极适配，成为了一个非常有吸引力的选择。
二、 硬件初窥：性能小钢炮
MUSE Pi Pro的硬件配置给人留下了深刻的第一印象：
• 核心处理器： 搭载了进迭时空的K1系列高性能RISC-V处理器，具备强大的通用计算能力和AI加速特性。
• 内存与存储： 板载LPDDR4内存和eMMC存储，为运行复杂的操作系统和应用提供了坚实基础。
• 接口丰富： 提供了GPIO、I2C、UART、SPI等常用接口，以及千兆以太网口和USB接口，扩展性良好，方便连接各种传感器和外设。
• 设计亮点： 板载MIPI-CSI和DSI接口，意味着它具备处理摄像头输入和显示屏输出的能力，为机器视觉应用提供了可能。
初步上电体验： 板卡做工精良，首次启动顺利。我成功刷入了官方提供的Linux系统镜像，系统启动速度快，运行稳定。
三、 核心测评：ROS系统部署与体验（重点）
正如
论坛用户“mameng”在2025-11-16的帖子中所提及，ROS是MUSE Pi Pro的一个重要应用方向。这也是我本次测评的核心。
1. ROS环境搭建：
官方为MUSE Pi Pro提供了良好的软件支持。我按照官方Wiki或社区教程（过程与mameng用户的帖子描述类似），成功在MUSE Pi Pro的Linux系统上部署了ROS 2 Humble Hawksbill。整个过程相对顺畅，主要步骤包括：
• 配置APT源，添加为RISC-V架构编译的ROS 2仓库。
• 通过apt命令安装ROS 2基础包和相关依赖。
• 设置环境变量，确保ROS 2命令可以被正确识别。
遇到的挑战与解决： 在编译某些复杂的ROS功能包时，由于部分依赖库在RISC-V架构下的版本较新或存在细微差异，曾出现过编译错误。通过查阅社区讨论和修改部分编译配置，最终成功解决。这体现了RISC-V生态正在快速发展，但社区的支持至关重要。
2. ROS基础功能测试：
为了验证ROS 2环境是否正常工作，我进行了经典的话题
通信测试：
• 测试过程： 在一个终端启动talker节点（发布“Hello World”消息），在另一个终端启动listener节点（订阅并打印消息）。
• 测试结果： 两个节点成功建立通信，listener终端能实时打印出talker发布的消息。这证明MUSE Pi Pro上的ROS 2核心通信机制（如DDS）运行正常。
3. 实际应用尝试：机器人小车模拟
为了进一步测试，我利用Gazebo
仿真环境（在x86主机上运行）和MUSE Pi Pro上的ROS 2节点进行了联合仿真。
• 场景： 在PC的Gazebo中运行一个TurtleBot3机器人模型，MUSE Pi Pro则运行控制节点，通过Wi-Fi网络接收Gazebo发布的传感器信息（如激光雷达数据），并发布控制指令（速度指令）来驱动机器人模型移动和避障。
• 体验： MUSE Pi Pro的K1 CPU在处理SLAM等轻量级算法时表现出了不错的性能，CPU占用率在可接受范围内。整个系统响应及时，证明了MUSE Pi Pro完全有能力作为小型移动机器人的“大脑”。
四、 其他功能浅尝
• AI模型部署： 参照大赛其他帖子，尝试了使用K1的AI加速单元运行一些轻量级神经网络模型（如图像分类），推理速度令人满意，展现了其在边缘AI应用上的潜力。
• UEFI开发环境： 论坛中也有关于UEFI固件开发的帖子，这为希望进行底层开发的用户提供了极大的灵活性。
五、 总结与展望
优点：
1. 性能强大： K1 RISC-V CPU性能远超同价位
arm开发板，为复杂应用提供了可能。
2. 生态积极： 官方和社区对主流软件（如Linux， ROS 2）的适配非常积极，降低了开发门槛。
3. 定位清晰： 精准定位于高性能RISC-V应用开发、AI和机器人领域，是学习和项目实践的优秀平台。
不足与建议：
1. 生态成熟度： 相比
ARM架构，部分软件库的兼容性和易用性仍有提升空间，需要开发者有一定的问题解决能力。
2. 文档完善： 社区文档正在不断完善中，建议官方能提供更多像ROS这样具体应用的step-by-step教程。
结论：
MUSE Pi Pro是一款令人兴奋的开发板。它不仅在硬件性能上表现出色，更重要的是，它正在努力打通RISC-V通往实际应用的最后一段路。本次成功部署并运行ROS 2，充分证明了RISC-V架构完全有能力承载机器人操作系统这样的复杂软件栈。它不仅是学习RISC-V的绝佳工具，更是探索未来边缘计算和智能机器人的一个强大起点。
致谢： 感谢进迭时空、发烧友提供开发板，以及论坛中各位开发者分享的经验，为本次测评提供了巨大帮助。
