Raspberry-Pi-PICO系列--第四篇 开发环境搭建-Windows系统 + Visual Studio Code开发

本文主要是介绍Raspberry-Pi-PICO系列--第四篇 开发环境搭建-Windows系统 + Visual Studio Code开发,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一、目的

        在上一篇《Raspberry-Pi-PICO系列--第四篇 开发环境搭建-Windows系统》我们介绍了windows上开发环境的搭建过程,本篇我们将进一步讲解在windows系统上如何配合Visual Studio Code进行图形化界面开发与调试。

        开发调试界面如下:

        建议先看一下《Raspberry-Pi-PICO系列--第八篇 高级篇使用SWD接口下载和调试(第一章)_coder.mark的博客-CSDN博客_swd接口》

二、准备

        下载Visual Studio Code并安装

        Visual Studio Code - Code Editing. Redefinedhttps://code.visualstudio.com/

        按照博文《Raspberry-Pi-PICO系列--第五篇 开发环境搭建-Windows系统(基于RT-Studio开发)_coder.mark的博客-CSDN博客》中的下载Zadig驱动并安装https://blog.csdn.net/tianizimark/article/details/123057037

三、实战

        1、打开Developer Command Prompt命令行

                输入code命令后,Visual Studio Code自动打开,输入Ctrl + Shift + X安装CMake Tool。

          安装完毕后点击左下角的齿轮,选择settings

                在Settings界面选择Extentions->CMake Tools

                找到Cmake: Configure Environment

         

                点击Add Item,输入如下

                这一步跟上一篇设置环境变量类似

        找到Cmake: Generator,设置成NMake Makefiles,然后关闭Settings。

               安装cortex-Debug插件

                

                导入工程,打开File->Open Folder,然后定位到pico-examples目录

  

         注意右下角的弹窗,点击Yes,如果没有出现此弹窗,可以在terminal中重新打开Visual Studio Code。

               选择GCC 10.3.1 arm-none-eabi,即之前我们安装的工具链。

                此时Visual Studio Code开始配置,然后从OUTPUT我们可以看到

                以上就说明我们环境配置好了,下面我们开始编译

        点击Visual Studio Code的最下方的build图标,就会出现编译过程

                可以点击all图标,然后只编译指定的示例代码,否则会把所有examples都编译一下。 

               现在我们编译一下hello_usb工程,点击Visual Studio Code最下边的all图标,会弹出一个输入框,在里面输入hello_usb,则编译此工程

                

                 默认编译的是Debug版本,可以通过下图的位置进行切换

由于调试需要用的openocd,故需要在windows上先编译openocd

        1、下载并安装MSYS2

MSYS2https://www.msys2.org

                 

         点击完成后,在弹出的命令行窗口中输入命令,更新包数据库和核心包

 pacman -Syu

        安装过程中一直点Y即可,然后窗口会自动关闭

        重新打开Msys2命令行窗口

         输入

pacman -Su

        完成整个安装过程。

        安装必须的依赖包才能编译openocd,输入下面的命令,然后回车完成安装(安装过程比较久,请耐心等待)

pacman -S  mingw-w64-x86_64-toolchain git make libtool pkg-config autoconf automake texinfo mingw-w64-x86_64-libusb gcc

         

下面开始下载openocd源码并且编译

        需要打开64位版本的Msys2(必须)

 进入到raspberry_pi_pico目录(我的是放在桌面下)

       

$ cd  /c/Users/你的用户名/Desktop/raspberry_pi_pico

$ git clone https://github.com/raspberrypi/openocd.git --branch picoprobe --depth=1
$ cd openocd
$ ./bootstrap
$ ./configure --enable-picoprobe --disable-werror
$ make -j4

           configure成功后会有类似如下截图

         make命令执行完成后在src目录下有openocd.exe可执行文件

                 以上我们就准备好openocd工具,在正式调试之前,我们还需要给其中一个pico下载picoprobe固件

        picprobe源码编译并下载

        由于当前picoprobe只支持在linux编译,故此处直接提供编译好的uf2文件
        其中picoprobe.uf2文件我们通过USB下载到一块PICO中,这样我们就有了一个swd调试器。 

        已经编译好的picoprobe固件如下

        链接: https://pan.baidu.com/s/1iSthOL8d69iyQyH-qQbmzg 提取码: kfmt
       关于SWD调试的内容可以参考Raspberry-Pi-PICO系列--第八篇 高级篇使用SWD接口下载和调试(第一章)_coder.mark的博客-CSDN博客_swd接口https://blog.csdn.net/tianizimark/article/details/123015115

        

          Visual Studio Debug环境配置

                1、在pico-examples目录下新建.vscode目录(我们可以在pico-examples目录下右击,然后Git Bash Here)

$ mkdir .vscode

                2、将pico-examples/ide内的文件拷贝至.vscode目录并进行修改

$ cp ide/vscode/launch-raspberrypi-swd.json .vscode/launch.json

                launch.json的内容具体如下

{"version": "0.2.0","configurations": [{"name": "Pico Debug","cwd": "${workspaceRoot}","executable": "${command:cmake.launchTargetPath}","request": "launch","type": "cortex-debug","servertype": "openocd",// This may need to be arm-none-eabi-gdb depending on your system"gdbPath" : "arm-none-eabi-gdb","device": "RP2040","searchDir":    ["C:/Users/你的用户名/Desktop/raspberry_pi_pico/openocd/tcl"],"configFiles": ["interface/picoprobe.cfg","target/rp2040.cfg"],"svdFile": "${env:PICO_SDK_PATH}/src/rp2040/hardware_regs/rp2040.svd","runToMain": true,// Work around for stopping at main on restart"postRestartCommands": ["break main","continue"]}]
}

                特别注意searchDir需要填写自己的目录

                configFiles里面必须改成picoprobe.cfg(因为我们用的picoprobe固件作为调试器固件)

                gdbPath一定要写成arm-none-eabi-gdb

                3、修改Cortex-Debug插件的配置项目

                

                修改openocd path配置为我们编译好的的openocd路径(点击Edit in settings.json)

                完整的settings.json文件如下

{"workbench.colorTheme": "Visual Studio Light","cmake.configureEnvironment": {"PICO_SDK_PATH": "C:\\Users\\你的用户名\\Desktop\\raspberry_pi_pico\\pico-sdk"},"cmake.generator": "NMake Makefiles","cmake.configureOnOpen": true,"cortex-debug.openocdPath": "C:/Users/你的用户名/Desktop/raspberry_pi_pico/openocd/src/openocd.exe","workbench.startupEditor": "none"
}

                   其中要注意的是PICO_SDK_PATH必须配置成你的路径

                  cortex-debug.openocdPath必须配置成你编译出来的openocd.exe          

           最后需要做的最重要的事情是需要将libusb-1.0.dll这个文件放到C:\Windows\System目录下

        

         该文件可以从下面的链接出下载

libusbhttps://libusb.info/

         

                至此,所有准备工作都已经准备完毕,开始调试。

        1、打开Visual Studio Code

         2、我们对blink进行编译调试

        3、打开调试窗口,并点击开始按钮

        4、如果之前已经完全按照教程操作的话,应该可以看到如下界面

                单步调试

         

        

        至此,我们就完成了完整的开发环境搭建-Windows系统 + Visual Studio Code开发。

这篇关于Raspberry-Pi-PICO系列--第四篇 开发环境搭建-Windows系统 + Visual Studio Code开发的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/873166

相关文章

Spring Security 从入门到进阶系列教程

Spring Security 入门系列 《保护 Web 应用的安全》 《Spring-Security-入门(一):登录与退出》 《Spring-Security-入门(二):基于数据库验证》 《Spring-Security-入门(三):密码加密》 《Spring-Security-入门(四):自定义-Filter》 《Spring-Security-入门(五):在 Sprin

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

这15个Vue指令,让你的项目开发爽到爆

1. V-Hotkey 仓库地址: github.com/Dafrok/v-ho… Demo: 戳这里 https://dafrok.github.io/v-hotkey 安装: npm install --save v-hotkey 这个指令可以给组件绑定一个或多个快捷键。你想要通过按下 Escape 键后隐藏某个组件,按住 Control 和回车键再显示它吗?小菜一碟: <template

基于人工智能的图像分类系统

目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 图像分类是计算机视觉中的一个重要任务,目标是自动识别图像中的对象类别。通过卷积神经网络(CNN)等深度学习技术,我们可以构建高效的图像分类系统,广泛应用于自动驾驶、医疗影像诊断、监控分析等领域。本文将介绍如何构建一个基于人工智能的图像分类系统,包括环境

水位雨量在线监测系统概述及应用介绍

在当今社会,随着科技的飞速发展,各种智能监测系统已成为保障公共安全、促进资源管理和环境保护的重要工具。其中,水位雨量在线监测系统作为自然灾害预警、水资源管理及水利工程运行的关键技术,其重要性不言而喻。 一、水位雨量在线监测系统的基本原理 水位雨量在线监测系统主要由数据采集单元、数据传输网络、数据处理中心及用户终端四大部分构成,形成了一个完整的闭环系统。 数据采集单元:这是系统的“眼睛”,

Hadoop企业开发案例调优场景

需求 (1)需求:从1G数据中,统计每个单词出现次数。服务器3台,每台配置4G内存,4核CPU,4线程。 (2)需求分析: 1G / 128m = 8个MapTask;1个ReduceTask;1个mrAppMaster 平均每个节点运行10个 / 3台 ≈ 3个任务(4    3    3) HDFS参数调优 (1)修改:hadoop-env.sh export HDFS_NAMENOD

嵌入式QT开发:构建高效智能的嵌入式系统

摘要: 本文深入探讨了嵌入式 QT 相关的各个方面。从 QT 框架的基础架构和核心概念出发,详细阐述了其在嵌入式环境中的优势与特点。文中分析了嵌入式 QT 的开发环境搭建过程,包括交叉编译工具链的配置等关键步骤。进一步探讨了嵌入式 QT 的界面设计与开发,涵盖了从基本控件的使用到复杂界面布局的构建。同时也深入研究了信号与槽机制在嵌入式系统中的应用,以及嵌入式 QT 与硬件设备的交互,包括输入输出设

OpenHarmony鸿蒙开发( Beta5.0)无感配网详解

1、简介 无感配网是指在设备联网过程中无需输入热点相关账号信息,即可快速实现设备配网,是一种兼顾高效性、可靠性和安全性的配网方式。 2、配网原理 2.1 通信原理 手机和智能设备之间的信息传递,利用特有的NAN协议实现。利用手机和智能设备之间的WiFi 感知订阅、发布能力,实现了数字管家应用和设备之间的发现。在完成设备间的认证和响应后,即可发送相关配网数据。同时还支持与常规Sof

JAVA智听未来一站式有声阅读平台听书系统小程序源码

智听未来,一站式有声阅读平台听书系统 🌟&nbsp;开篇:遇见未来,从“智听”开始 在这个快节奏的时代,你是否渴望在忙碌的间隙,找到一片属于自己的宁静角落?是否梦想着能随时随地,沉浸在知识的海洋,或是故事的奇幻世界里?今天,就让我带你一起探索“智听未来”——这一站式有声阅读平台听书系统,它正悄悄改变着我们的阅读方式,让未来触手可及! 📚&nbsp;第一站:海量资源,应有尽有 走进“智听

阿里开源语音识别SenseVoiceWindows环境部署

SenseVoice介绍 SenseVoice 专注于高精度多语言语音识别、情感辨识和音频事件检测多语言识别: 采用超过 40 万小时数据训练,支持超过 50 种语言,识别效果上优于 Whisper 模型。富文本识别:具备优秀的情感识别,能够在测试数据上达到和超过目前最佳情感识别模型的效果。支持声音事件检测能力,支持音乐、掌声、笑声、哭声、咳嗽、喷嚏等多种常见人机交互事件进行检测。高效推