AtomVM项目在Raspberry Pi Pico上的应用实践
2025-07-10 00:23:58作者:冯梦姬Eddie
概述
本文将详细介绍如何在Raspberry Pi Pico上运行AtomVM项目,这是一个轻量级的Erlang/Elixir虚拟机实现。通过实际案例,我们将探讨配置过程中可能遇到的问题及其解决方案。
环境准备
在开始之前,需要准备以下环境:
- Raspberry Pi Pico开发板
- 最新版本的AtomVM固件(包括主固件和库文件)
- Elixir开发环境(1.17或更高版本)
- ExAtomVM Mix插件
配置过程
固件烧录
首先需要将AtomVM的固件文件烧录到Pico开发板:
- 将Pico设置为USB存储模式
- 复制两个UF2文件到Pico的挂载点
- 主固件:AtomVM-pico-v0.6.5.uf2
- 库文件:atomvmlib-v0.6.5.uf2
项目配置
在Mix项目中,需要正确配置ExAtomVM依赖和AtomVM相关设置:
defp deps do
[
{:exatomvm, git: "https://github.com/atomvm/ExAtomVM/"}
]
end
defp atomvm do
[
start: AtomExperiment
]
end
值得注意的是,虽然AtomVM支持多种平台,但flash_offset参数在Pico平台上会被忽略,这与ESP32和STM32平台不同。
应用开发
下面是一个简单的Elixir应用示例,它会在Pico上运行一个无限循环的计数器:
defmodule AtomExperiment do
def start do
spawn(fn -> hello(0) end)
:timer.sleep(:infinity)
end
def hello(counter) do
:io.format(~c"Hello No ~p\n", [counter])
:timer.sleep(1_000)
hello(counter + 1)
end
end
部署与调试
本地测试
在开发过程中,可以先在本地测试生成的AVM文件:
atomvm atom_experiment.avm
Pico部署
推荐使用Mix任务进行部署:
mix compile
mix atomvm.packbeam
mix atomvm.pico.flash
常见问题解决
-
无效包错误:如果遇到"invalid main.avm packbeam"错误,通常是由于部署方式不正确导致的。确保使用
mix atomvm.pico.flash而不是手动复制AVM文件。 -
串口输出问题:通过minicom等串口工具查看输出时,确保波特率设置正确,并检查设备是否被正确识别。
-
固件版本匹配:主固件和库文件的版本必须一致,否则可能导致兼容性问题。
最佳实践
- 始终使用最新的Mix插件和AtomVM固件
- 优先使用Mix任务而非手动操作
- 开发过程中先在本地测试,再部署到硬件
- 利用Elixir的并发特性设计应用,充分发挥AtomVM的优势
总结
AtomVM为嵌入式设备带来了Erlang/Elixir的强大功能,特别是在Raspberry Pi Pico这样的资源受限设备上。通过正确的配置和部署流程,开发者可以充分利用函数式编程和Actor模型的优势,构建可靠的嵌入式应用。记住使用官方推荐的Mix任务进行部署,可以避免大多数常见问题。
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。C042
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
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TSX0121
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
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
435
3.3 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
241
277
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++
694
367
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869
🔥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
暂无简介
Dart
696
163
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
270
328
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
145
881