搭建基于RK3566/RK3568的AI-box测试环境步骤实施指南

搭建基于 RK3566/RK3568 的 AI-box 测试环境需兼顾硬件适配、系统部署、AI 工具链集成及测试场景模拟，以下是分步骤实施指南：

一、硬件环境准备

1. 核心硬件选型

2. 硬件连接规范

工业级测试：RK3568 需通过隔离 RS485 接口连接传感器（如温湿度变送器），CAN FD 接口接入 AGV 模拟节点，确保接地电阻＜4Ω。

视觉测试：RK3568 的 MIPI-CSI 接口连接摄像头，启用硬件 ISP（图像信号处理），降低 NPU 预处理负载。

二、系统与开发环境部署

1. 操作系统安装

基础系统：

RK3566：刷入 Debian 11（ARM64），启用轻量级桌面（LXDE），适合边缘终端测试。

RK3568：安装 Ubuntu 20.04 Server（带 PREEMPT_RT 实时内核），支持工业控制场景的低延迟需求。

烧录工具：使用瑞芯微 RKDevTool，选择对应开发板的固件（如飞凌提供的 OK3568-debian-bullseye-rt.img），烧录时勾选 “擦除 EMMC” 确保环境纯净。

2. AI 工具链配置

RKNN Toolkit 2.0（必装）：

pip3 install rknn-toolkit2==1.5.0  # 适配RK356x系列

功能：模型转换（TensorFlow/PyTorch→RKNN）、量化校准、性能评估。

辅助工具：

OpenCV 4.5（硬件加速版）：sudo apt install libopencv4.5-jni，支持 Mali-G52 GPU 加速。

FFmpeg 5.0：处理视频流输入，./configure --enable-rkmpp启用瑞芯微硬件编解码。

三、AI 模型部署与测试用例设计

1. 典型模型适配

模型转换示例：

rknn.export_rknn('yolov5s.rknn')  # 导出适配RK356x的模型

2. 核心测试场景

性能测试：

单模型压力测试：rknn-toolkit2/benchmark --model yolov5s.rknn --loop 1000，记录帧率波动（要求＜5%）。

多任务并发：同时运行 YOLOv5（视觉）+ 语音模型，监控 CPU 占用（RK3568 需＜70%，避免调度冲突）。

工业场景模拟：

模拟 AGV 导航：通过 CAN FD 发送速度指令（0-5m/s），NPU 实时处理激光雷达点云（100 点 / 帧），测试响应延迟（要求＜100ms）。

温湿度联动：RS485 接收传感器数据（1Hz），触发 AI 模型判断设备状态（正常 / 异常），日志存储至 SSD（连续写入 72 小时无丢包）。

四、环境验证与问题排查

1. 关键指标验证

NPU 算力利用率：cat /sys/class/rknpu/load，满负载测试时应≥80%（否则模型未正确调用 NPU）。

温度稳定性：工业级测试需在高低温箱中进行，RK3568 在 85℃下运行 24 小时，核心频率波动≤5%。

2. 常见问题解决

模型转换失败：检查输入尺寸（RK356x 支持最大 4096×4096），量化时使用校准集（≥100 张图片）避免精度损失。

摄像头无画面：确认 MIPI 驱动加载（lsmod | grep rk_cif），重新编译内核开启对应接口（Device Tree 中启用 “cif_mipi” 节点）。

五、测试环境标准化配置清