ZMK固件支持非对称分体键盘的设计与实现
2025-06-25 20:39:07作者:史锋燃Gardner
概述
在键盘定制化领域,非对称分体键盘因其符合人体工学设计和个性化需求而受到越来越多用户的青睐。本文将详细介绍如何在ZMK固件框架下实现非对称分体键盘的设计,特别是当键盘左右两侧使用不同布线方案和控制引脚时的处理方法。
非对称键盘设计特点
非对称分体键盘通常具有以下技术特点:
- 左右两侧按键数量不同(如示例中的29键左半和43键右半)
- 可能使用不同类型的编码器或额外功能模块
- 两侧控制器引脚分配方案不同
- 两侧可能采用不同的显示方案(如一侧配备显示屏)
ZMK固件的支持方案
ZMK固件通过设备树(Device Tree)配置完全支持这种非对称设计。关键在于理解以下几点:
设备树配置策略
对于非对称键盘,开发者需要在设备树文件中采用以下配置方法:
- 将矩阵变换(matrix transform)作为公共配置放在.dtsi文件中
- 为左右两侧分别创建独立的设备树配置文件
- 每侧独立定义其使用的GPIO引脚和扫描矩阵
实际配置示例
以提问中的键盘为例,配置要点包括:
-
左半部分:
- 29个按键
- 滚轮编码器
- nice!nano控制器
- nice!view显示屏
- 自定义的行列扫描引脚
-
右半部分:
- 43个按键
- 滚轮编码器
- nice!nano控制器
- 不同的行列扫描引脚配置
实现建议
-
分离配置:为左右两侧创建独立的设备树文件,仅共享必要的矩阵变换定义
-
引脚分配:确保两侧的引脚定义不会产生冲突,即使使用相同的控制器型号
-
功能模块:为编码器、显示屏等额外功能模块分别配置,考虑两侧可能的不同需求
-
测试验证:建议先单独测试每侧的配置,再整合为完整键盘
开发注意事项
-
非对称键盘的键位映射需要特别注意左右协调性
-
两侧固件版本应保持一致以避免兼容性问题
-
对于无线连接的分体键盘,需要考虑功耗平衡问题
-
复杂的非对称设计可能需要调整扫描频率等参数
总结
ZMK固件为定制键盘开发者提供了高度灵活的配置方案,能够完美支持各种非对称分体键盘设计。通过合理的设备树配置和模块化设计思路,开发者可以实现各种创新的键盘布局,满足不同用户的个性化需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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。C080
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python056
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-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0131
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
464
3.45 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
272
310
openEuler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。
C
192
79
暂无简介
Dart
714
171
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
284
331
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++
844
424
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
105
120
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
10
1
🎉 (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
1.26 K
692