Raspberry Pi Pico FreeRTOS多核编译问题解析
2025-06-25 04:23:00作者:戚魁泉Nursing
问题背景
在Raspberry Pi Pico 2开发板上使用FreeRTOS时,开发者遇到了一个特殊的编译问题:当将内核配置为双核模式(configNUMBER_OF_CORES=2)时,项目无法成功编译,而在单核模式下则一切正常。值得注意的是,这个问题仅出现在Pico 2开发板上,在Pico 1上无论是单核还是双核模式都能正常编译。
问题现象
编译错误主要表现为与"portmacro"相关的多个错误,错误信息中出现了不应出现的pic.h头文件引用。这些错误仅在以下特定条件下出现:
- 目标平台为Pico 2(RP2350芯片)
- FreeRTOS配置为双核模式
- 使用独立项目构建而非pico-examples中的示例项目
根本原因分析
经过深入调查,发现问题根源在于FreeRTOS内核版本不匹配。具体表现为:
- 开发者使用的FreeRTOS内核版本为11.1.0,而Pico 2需要11.2.0及以上版本才能完全支持
- 11.2.0版本中包含了针对RP2040端口的CMake文件更新,特别是添加了对Raspberry Pi Pico SDK 2.0.0的支持
- 旧版本内核中的端口文件可能不完整或与Pico 2的硬件特性不兼容
解决方案
要解决此问题,开发者需要:
- 完全移除现有的FreeRTOS内核目录
- 重新克隆最新版本的FreeRTOS内核仓库
- 确保包含所有子模块
具体操作命令如下:
mv kernel kernel_broken
git clone https://github.com/FreeRTOS/FreeRTOS-Kernel.git -b main --recurse-submodules kernel
最佳实践建议
为了避免类似问题,建议开发者:
- 使用统一的FreeRTOS内核版本管理:为多个项目创建一个共享的内核目录,而不是每个项目单独维护
- 定期更新内核版本:特别是当目标硬件平台发生变化时
- 仔细检查版本兼容性:特别是当使用新发布的硬件平台时
- 参考官方示例项目的构建方式:pico-examples中提供了单核和双核两种配置的示例
技术要点总结
- FreeRTOS版本与硬件平台的兼容性至关重要
- Pico 2需要FreeRTOS 11.2.0及以上版本才能完全支持双核模式
- Git子模块的管理需要特别注意,不当操作可能导致代码不完整
- 项目构建配置(如CMakeLists.txt)需要与内核版本匹配
通过遵循这些建议,开发者可以避免在Raspberry Pi Pico平台上使用FreeRTOS时遇到类似的编译问题。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
420
3.22 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
261
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
330
暂无简介
Dart
685
160
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
666
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869