博客
关于我
系统移植篇01:U-boot使用实验的准备
阅读量:800 次
发布时间:2019-03-24

本文共 915 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

系统移植篇01:U-boot使用实验的准备

在移植U-Boot之前,我们需要首先通过现有的U-Boot进行体验,这样才能更好地了解U-Boot的功能和特性。

I.MX6U-ALPHA 开发板已经提供了一个已经移植好的U-Boot环境。接下来,我们直接编译这个移植好的U-Boot,并将其烧录到SD卡中,用于启动并学习U-Boot的操作。

  • U-Boot简介
  • Linux系统启动需要一个bootloader程序,就相当于计算机启动时首先运行的引导程序。这段bootloader程序的主要任务是初始化系统和外设,例如将Linux内核加载到内存中以便启动。

    U-Boot是一款开源的裸机bootloader,广泛地用于嵌入式系统中。它不仅支持传统的启动方式(如NOR、NAND闪存等),还可以控制复杂的系统外设,如LCD屏幕、网络接口和USB设备。U-Boot的官方网站为http://www.denx.de/wiki/U-Boot/,这是获取U-Boot源码和获取帮助的重要门户网站。

    在实际开发中,直接使用U-Boot官方的源码进行移植可能存在不便。特别是对于特定的硬件平台,官方U-Boot版本往往并不适配。因此,我们通常会选择适配于目标硬件的定制版本。

    NXP公司维护了多个U-Boot版本,适用于其评估板。以下是一些常用的U-Boot版本下载地址和文件列表。例如,2016.03版本的U-Boot,可以在http://git.freescale.com/git/cgit.cgi/imx/uboot-imx.git/tag/?h=imx_v2016.03_4.1.15_2.0.0_ga下载。这一版本支持了NXP最新的多款芯片,适用于大多数开发板。

    在实际应用中,我们需要根据自身开发板的硬件特性进行适配。如果使用自行开发的I.MX6U 开发板,虽然大部分功能与NXP官方的I.MX6ULL评估板相似,但仍有一些差异,需要修改NXP官方的U-Boot源码,使其适配我们的开发板。

    最终,通过对U-Boot源码的编译和自定义配置,可以完成对目标开发板的支持工作。这些工作包括硬件初始化、加载内核等环节,是系统移植过程中的关键步骤。

    转载地址:http://txmkk.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv10在PyTorch和OpenVINO中推理对比
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv11来了:将重新定义AI的可能性
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8自定义数据集训练实现火焰和烟雾检测(代码+数据集!)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8重磅升级,新增旋转目标检测,又该学习了!
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 一文带你读懂YOLOv1~YOLOv11(建议收藏!)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 五分钟快速搭建一个实时人脸口罩检测系统(OpenCV+PaddleHub 含源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 什么是 COCO 数据集?
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 低对比度缺陷检测应用实例--LCD屏幕脏污检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用 MoveNet Lightning 和 OpenCV 实现实时姿势检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用 OpenCV 创建自定义图像滤镜
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用 SAM 和 Grounding DINO 分割卫星图像
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV图像修复技术去除眩光
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV检测并计算直线角度
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV轮廓检测提取图像前景
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用PyTorch进行小样本学习的图像分类
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计
    查看>>