Arduino-Pico项目中Pico 2W开发板的LED_BUILTIN问题解析
2025-07-02 03:31:03作者:谭伦延
在Arduino-Pico项目的开发过程中,针对Raspberry Pi Pico 2W开发板的一个硬件定义问题引起了开发者的注意。这个问题涉及到板载LED(LED_BUILTIN)的正确控制,对于初学者和开发者来说都是一个值得了解的技术细节。
问题背景
Raspberry Pi Pico 2W作为Pico系列的新成员,在硬件设计上与Pico W更为接近。然而在Arduino-Pico项目的4.3.0版本中,开发板的引脚定义文件(arduino_pins.h)出现了一个配置错误:将Pico 2W的板载LED引脚错误地定义为25号引脚(与原始Pico和Pico 2相同),而实际上应该使用64号引脚(与Pico W相同)。
技术细节分析
在微控制器开发中,LED_BUILTIN是一个常用的宏定义,它代表了开发板上的内置LED。这个定义对于快速测试和调试非常重要,也是许多示例代码的基础。当这个定义不正确时,会导致用户无法通过标准方式控制板载LED。
对于Raspberry Pi Pico系列:
- 原始Pico和Pico 2:板载LED连接到GPIO 25
- Pico W和Pico 2W:板载LED通过无线芯片控制,对应的GPIO编号为64
解决方案
Arduino-Pico项目团队在4.3.1版本中及时修复了这个问题,将Pico 2W的PIN_LED定义更正为64,与Pico W保持一致。这个修复确保了LED_BUILTIN宏在所有Pico系列开发板上都能正确工作。
开发者启示
这个案例给嵌入式开发者几个重要启示:
- 硬件兼容性问题需要特别关注,即使是同一系列的不同型号
- 开源项目的版本更新日志值得仔细阅读
- 当遇到硬件控制异常时,首先应该检查引脚定义是否正确
- 社区反馈对于项目改进非常重要
总结
Arduino-Pico项目对Pico 2W开发板的支持问题展示了一个典型的硬件兼容性案例。通过社区的反馈和开发团队的快速响应,这个问题在后续版本中得到了妥善解决。对于使用Pico 2W的开发者来说,确保使用4.3.1或更高版本的Arduino-Pico核心库,可以避免LED控制相关的问题。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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
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++
660
308
🔥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
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (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
1.19 K
654
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878