使用esptool手动刷写Willow固件及NVS分区配置指南
2025-06-28 19:41:04作者:伍希望
背景介绍
Willow是一个开源的智能语音助手项目,基于ESP32-S3芯片开发。在标准部署流程中,官方推荐使用Web Flash工具进行固件刷写和配置。然而,当Web Flash工具出现兼容性问题时,开发者需要掌握手动刷写方法。
常见问题分析
许多开发者在Linux平台上使用Chrome浏览器时遇到了Web Flash工具无法正常工作的问题,主要表现为无法读取BOOTLOADER_FLASH_OFFSET属性。这种情况下,手动使用esptool工具刷写成为必要的替代方案。
解决方案详解
基础固件刷写步骤
- 首先安装esptool工具:
pip install esptool
- 使用以下命令刷写基础固件:
python3 -m esptool --port /dev/ttyACM0 write_flash 0x0 willow-dist-ESP32-S3-BOX.bin
NVS分区配置关键
仅刷写基础固件会导致设备无法正常启动,因为缺少关键的WiFi和WAS(Web Audio Service)配置信息。这些配置存储在NVS(Non-Volatile Storage)分区中,需要单独处理。
NVS分区生成方法
- 准备CSV配置文件(nvs.csv),内容如下:
key,type,encoding,value
WAS,namespace,,
URL,data,string,你的WAS服务地址
WIFI,namespace,,
PSK,data,string,你的WiFi密码
SSID,data,string,你的WiFi名称
- 使用ESP-IDF提供的工具生成NVS分区镜像:
docker run -v$PWD/nvs.csv:/nvs.csv -v$PWD/nvs.bin:/nvs.bin espressif/idf \
/opt/esp/idf/components/nvs_flash/nvs_partition_generator/nvs_partition_gen.py \
generate --version 2 nvs.csv nvs.bin 0x24000
- 刷写NVS分区到设备:
python3 -m esptool --port /dev/ttyACM0 write_flash 0x9000 nvs.bin
注意事项
- NVS分区大小(0x24000)需要与设备分区表匹配
- WAS URL必须包含协议头(如https://)
- 刷写顺序建议为先基础固件后NVS分区
- 确保使用正确的串口设备路径
排错技巧
若设备启动后出现网络连接问题,可通过串口日志检查:
- "disconnected from AP"表示WiFi配置问题
- "failed to open NVS namespace"表示NVS分区格式错误
- "Fatal error! Failed to read NVS partition"表示分区未正确刷写
通过以上步骤,开发者可以完全脱离Web Flash工具,实现Willow固件的手动部署和配置。这种方法不仅解决了Web工具的兼容性问题,也为自动化部署提供了可能。
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 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137