Ubuntu-Rockchip项目在Orange Pi 5 Plus上的安装问题分析与解决方案
2025-06-25 02:21:01作者:柯茵沙
问题背景
在Ubuntu-Rockchip项目的实际应用过程中,部分用户反馈在Orange Pi 5 Plus单板计算机上无法正常启动系统。这一问题主要表现为系统镜像写入存储介质后,设备启动时仅显示黑屏,而相同硬件环境下其他系统(如Armbian)却能正常运行。
问题现象
用户尝试了多种安装方式均未成功:
- 通过SD卡启动时出现黑屏
- 通过USB闪存盘启动同样失败
- 直接写入eMMC存储后仍无法显示
- 通过NVMe磁盘中转安装后结果相同
值得注意的是,设备指示灯显示系统似乎已经启动(绿灯闪烁、红灯常亮),但视频输出始终为黑屏状态。这一现象在Ubuntu 22.04、24.04和24.10等多个版本中均有出现。
根本原因分析
经过技术验证,发现问题主要源于以下几个方面:
-
镜像写入工具兼容性问题:BalenaEtcher等工具在处理xz压缩格式的镜像文件时存在已知问题,可能导致写入验证失败或镜像损坏。
-
HDMI输出配置问题:特别是对于24.10版本,HDMI输出存在兼容性问题,需要特别注意接口选择(建议使用中间的HDMI端口)。
-
镜像解压方式不当:直接使用写入工具处理压缩镜像可能导致解压不完整。
解决方案
推荐安装步骤
-
预处理镜像文件:
- 使用专业解压工具(如7z、xz-utils)预先解压.xz格式的镜像文件
- 验证解压后的.img文件完整性
-
选择可靠的写入工具:
- 推荐使用BalenaEtcher 1.18.11及以上版本
- 确保写入完成后验证通过
-
版本选择建议:
- 对于需要HDMI输出的用户,建议使用24.04版本
- 24.10版本用户需注意HDMI端口的特殊要求
-
安装介质选择:
- 优先使用质量可靠的SD卡(建议16GB及以上容量)
- 确保存储介质没有物理损坏
技术验证结果
经过多次测试验证,确认以下组合可以稳定运行:
- Ubuntu 22.04/24.04 + Orange Pi 5 Plus
- 预先解压的镜像文件 + BalenaEtcher写入
- 中间HDMI端口输出(针对24.10版本)
最佳实践建议
- 始终先解压镜像再写入,避免依赖写入工具的解压功能
- 对于关键应用,建议先在SD卡上测试成功后再写入eMMC
- 保持工具和镜像版本的最新状态
- 准备备用安装介质以排除硬件问题
通过以上方法,用户应该能够成功在Orange Pi 5 Plus上运行Ubuntu-Rockchip系统。如仍遇到问题,建议检查硬件兼容性和电源供应稳定性。
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
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
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
暂无简介
Dart
680
160
🔥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
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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
1.21 K
660