BalenaOS for Raspberry Pi 项目教程
项目介绍
BalenaOS 是一个专为物联网设备设计的轻量级操作系统,特别适用于 Raspberry Pi 系列开发板。BalenaOS 提供了容器化的环境,使得开发者可以轻松地将应用程序部署到 Raspberry Pi 上,并且支持远程管理和更新。该项目的主要目标是简化物联网设备的开发和部署流程,使得开发者可以专注于应用程序的开发,而不必过多关注底层操作系统的配置和管理。
项目快速启动
1. 克隆项目仓库
首先,你需要克隆 BalenaOS for Raspberry Pi 的项目仓库到本地:
git clone https://github.com/balena-os/balena-raspberrypi.git
cd balena-raspberrypi
2. 初始化子模块
项目依赖于一些子模块,因此需要初始化并更新这些子模块:
git submodule update --init --recursive
3. 构建 BalenaOS 镜像
BalenaOS 目前仅支持 cgroups v1,如果你的系统默认使用 cgroups v2,请在启动时添加以下内核命令行参数:
systemd.unified_cgroup_hierarchy=0
接下来,你可以使用以下命令来构建 BalenaOS 镜像:
./balena-yocto-scripts/build/balena-build.sh -d <device_type> -s <shared_directory>
其中,<device_type> 是你要构建的设备类型(例如 raspberrypi3),<shared_directory> 是构建过程中使用的共享目录。
4. 烧录镜像到 SD 卡
构建完成后,你将得到一个 BalenaOS 镜像文件。你可以使用 balenaEtcher 或其他工具将镜像烧录到 SD 卡中,然后将 SD 卡插入 Raspberry Pi 并启动设备。
应用案例和最佳实践
1. 智能家居系统
使用 BalenaOS 可以轻松构建一个智能家居系统。你可以将各种传感器和执行器连接到 Raspberry Pi,并通过 BalenaOS 的容器化环境部署和管理这些设备的应用程序。例如,你可以使用 Node-RED 来创建一个智能家居控制面板,通过 MQTT 协议与各种设备进行通信。
2. 工业物联网
BalenaOS 也非常适合用于工业物联网场景。你可以将 Raspberry Pi 部署在工厂中,用于监控设备状态、收集数据并进行实时分析。通过 BalenaOS 的远程管理功能,你可以轻松地对设备进行更新和维护,确保系统的稳定性和安全性。
3. 教育与开发
BalenaOS 还可以用于教育和开发场景。你可以使用 Raspberry Pi 和 BalenaOS 来教授学生如何开发物联网应用程序,或者作为开发者的开发平台。BalenaOS 的容器化环境使得应用程序的开发和测试变得更加简单和高效。
典型生态项目
1. BalenaCloud
BalenaCloud 是 Balena 提供的一个云服务平台,可以与 BalenaOS 无缝集成。通过 BalenaCloud,你可以轻松地管理部署在 BalenaOS 上的设备,进行远程监控、更新和故障排除。
2. BalenaFin
BalenaFin 是一个专为物联网应用设计的 Raspberry Pi 扩展板。它提供了更多的 I/O 接口和更强大的处理能力,非常适合需要高性能的物联网应用场景。
3. BalenaSense
BalenaSense 是一个开源的空气质量监测系统,基于 Raspberry Pi 和 BalenaOS 构建。它可以实时监测空气中的污染物浓度,并通过 BalenaCloud 进行数据分析和可视化。
通过这些生态项目,BalenaOS 为开发者提供了丰富的工具和资源,帮助他们更快速、更高效地开发和部署物联网应用程序。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0113
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00