本帖最后由 zell90 于 2025-10-30 11:10 编辑
本人业余时间学习瑞萨单片机开发，预计会分3个篇章来实现该平台的AI 图像识别，用于乘用车驾驶员姿态识别。
本集内容为自学瑞萨搭建AI环境系列的第一篇： 开发环境搭建，实际困难点排查，并试图跑通USB CDC的例程，方便后续开发调试用。
硬件平台：
原理图参考：
部分官方例程截图
1. 首先安装e2studio环境，官网下载安装包，自带fsp，一切默认安装，这里如果访问官方github有问题的，也可以参考国内mirror：
fsp: Renesas FSP镜像
过程中把需要的都勾选上，安装过程还是挺慢的。
装好后，我们先随便打开一个例程试一下环境：
提示缺少旧的库，点击next自动下载
遗憾的是由于国内网络问题，通常是不能一次下完的，但是没关系我们可以离线下载后手动安装, 过程如下：
找到离线包，下到本地解压/安装：
然后打开e2， about，
找到路径，如果是解压的压缩包，可以手动把内容添加进去。
之后打开项目属性：
把工具链版本从缺失的改为最新的
| Toolchain: | LLVM for ARM | | Toolchain Version: | 18.1.3 |
此时编译一下，还是会报错，BSP的问题，
再打开配置确认下bsp，FSP
之前应该没选bsp，选上对应的bsp后保存，
再编译，OK了！
同样的，我们切换到USB CDC的例程，改好环境参数，试一下
这里切换过程卡死了，耐心等待，不行重来。
完了compile也OK的，
所以简单总结下，例程用了旧版本的库和工具链，需要手动切换后，选择bsp再编译，
就可以了。
生成了烧录文件后我们试一下：
注意小字，右边的是debug USB口，不要连错了，这个板子设计的比较窄，有些粗的USB线没法同时插两个口，略有不足。
以上实验成功后，后续开发环境就基本没问题了，接下去就是等下个周末空了开始研究camera外设，LCD驱动，以及AI部分实现了，后续再更新。
#2025.10.30 last edit
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