LILYGO T-Bao

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T-Bao

版本迭代:

Version Update date Update description
T-Bao_V1.0 最新版本 基于K210+ESP32的双核AIoT终端初始版本

购买链接

Product AI Chip Main MCU Screen Camera Link
T-Bao K210 ESP32-S3 1.54" IPS Touch OV2640 LILYGO Mall

目录

描述

T-Bao 是一款基于 ESP32-S3-WROOM-1 和 K210 RISC-V AI 芯片的开源 AIoT 终端，具备高性能、低功耗、可拓展、可编程的特点。深度融合 K210 RISC-V 架构 AI 芯片与 ESP32 双核 Wi-Fi/BLE 通信模组，搭载专业级 OV2640 200 万像素摄像头（支持 180° 旋转调节）及 ST7789V 1.54 英寸 IPS 触控屏（90° 自适应旋转显示），实现毫秒级人脸识别与动态图像处理。

内置 MAX98357A I2S 数字功放、MSM261S 高灵敏度麦克风阵列及硬件编解码单元，支持语音交互与高清音频输出。采用 AXP202 智能电源管理系统，支持 3.7V 锂电池供电与超低功耗运行，集成 MPU6050 六轴传感器、TF 卡存储扩展及丰富接口资源（UART/SPI/I2C/Touch），全面兼容 Arduino/MicroPython 生态。适用于工业视觉检测、智能安防、AIoT 终端及教育机器人等场景。

预览

实物图

T-Bao

T-Bao

引脚图

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注意事项

⚠️ SD卡使用注意事项

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模块

AI处理器 (K210)

  • 芯片：Kendryte K210
  • 架构：RISC-V Dual Core 64bit with FPU
  • 主频：400MHz（可超频至600MHz）
  • 内存：8MB SRAM
  • NPU：KPU神经网络处理器
  • 特性：支持YOLOv3、Mobilenetv2、TinyYOLOv2、人脸识别等模型

主控制器

  • 芯片：ESP32-D0WDQ6-V3
  • 核心：Xtensa LX6 Dual Core
  • FLASH：16MB
  • PSRAM：8MB
  • 时钟：240MHz
  • 无线：Wi-Fi 802.11 b/g/n, Bluetooth 4.2 + BLE

屏幕

  • 尺寸：1.54英寸 IPS
  • 分辨率：240x240px
  • 屏幕类型：IPS LCD
  • 驱动芯片：ST7789V
  • 触摸：电容触摸屏
  • UI框架：LVGL

摄像头

  • 传感器：OV2640
  • 像素：200万像素
  • 特性：支持180°旋转调节

音频

  • 功放：MAX98357A I2S
  • 麦克风：MSM261S 高灵敏度麦克风阵列

传感器

  • 运动传感器：MPU6050（六轴陀螺仪+加速度计）
  • 电源管理：AXP202 PMU

电机驱动

  • 芯片：DRV8833

概述

组件 描述
AI芯片 K210 RISC-V Dual Core
主MCU ESP32-D0WDQ6-V3
FLASH 16MB
PSRAM 8MB
屏幕 1.54英寸 ST7789 IPS Touch (240×240)
摄像头 OV2640 (200万像素)
音频 MAX98357A + MSM261S麦克风阵列
传感器 MPU6050六轴传感器
电源管理 AXP202 PMU
电机驱动 DRV8833
存储 TF卡
无线 Wi-Fi 802.11b/g/n + Bluetooth 4.2 BLE
USB 1 × TYPE-C接口
按键 RST + BOOT + 旋钮 + 4×屏幕按键
拓展接口 2 × QWIIC + 4 × 磁吸接口
尺寸 164×46×42mm

快速开始

示例应用

应用类型 K210固件 ESP32固件 模型文件
方向识别 maixpy_twatch_v0.6.2-75-g973361c0d-dirty.bin ESP32_AT_Firmware_UART1_SGPIO.bin Identify_Direction_model.kmodel
人脸识别 maixpy_twatch_v0.6.2-75-g973361c0d-dirty.bin ESP32_AT_Firmware_UART1_SGPIO.bin face_model_at_0x300000.kfpkg
语音识别 maixpy_v0.6.2_83_gf0280db50_minimum_speech_with_ide_support.bin ESP32_AT_Firmware_UART1_SGPIO.bin maix_asr_2900k_0x500000.kmodel

K210 固件烧录

  1. 下载最新固件：MaixPy 固件
  2. 下载烧录工具：kflash_gui
  3. 选择对应固件和模型文件进行烧录

注意：语音识别应用需要先将模型文件 maix_asr_2900k_0x500000.kmodel 写入地址 0x500000，再烧录固件。

模型训练

使用Maixhub可以训练自己的模型。

Maixhub 提供模型训练功能和模型分享功能， 只需要准备好需要训练的数据集， 不需要搭建训练环境和代码， 上传训练数据即可快速训练出模型，方便快速制作你的 AI 应用，或者入门学习 AI 训练的流程和原理。

另外你也可以在 MaixHub 模型库下载你喜欢的模型，甚至上传分享你自己制作的模型，不管是在 MaixHub 训练的，还是自己写代码训练的各种有意思的模型！

进入Maixhub

1.注册登录好账号之后，进入官网点击模型训练
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2.点击新建模型，并且输入名称以及选择模型类型
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3.选择数据集，点击上传数据集

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在这里你可以选择自己的数据集，也可以选择 Maixhub 已经准备好的数据集，也可以自己上传数据集。
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注意：上传数据集时，请确保数据集格式为.zip 文件，并且解压后数据集中包含一个名为 dataset 的文件夹，该文件夹中包含训练数据集。

4.选择训练参数，点击开始训练

注意：训练参数的选择需要根据自己的需求进行调整，比如训练轮数、学习率、优化器等。
! ! 部署平台目前K210平台我们示例支持使用的是nncase，训练出的模型文件后缀为.kmodel。

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5.等待训练完成，下载模型文件

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6.下载完成后，将模型文件上传到 T-Bao 设备中，并将压缩包中的main.py以及.kmodel文件上传到 SD 卡中

这里可以使用MaixPy IDE进行模拟运行，也可以使用MicroPython进行运行。

开发平台

  1. Arduino IDE - ESP32开发
  2. MaixPy IDE - K210开发
  3. ESP-IDF - ESP32高级开发
  4. MicroPython - 脚本开发

相关测试

测试数据待补充

常见问题

  • Q. K210 和 ESP32 如何通信？
    A. 通过 UART 串口进行通信，K210 作为 AI 处理器，ESP32 作为主控制器和通信模块。

  • Q. 摄像头无法正常工作？
    A. 检查摄像头排线连接，确认摄像头模块已正确插入，检查电源供应。

  • Q. 语音识别不准确？
    A. 确保在安静环境下使用，检查麦克风是否被遮挡，尝试重新训练模型。

  • Q. 如何延长电池续航？
    A. 使用 AXP202 的电源管理功能，在不需要时关闭摄像头和屏幕，启用低功耗模式。

  • Q. SD 卡无法识别？
    A. 参考注意事项中的SD卡安装图，确保卡片正确插入且格式为FAT32。

项目

资料

依赖库