jetson nano 烧录EMMC引导 Jetson_Boot_USB.tar.gz

已经编译好的

这个破torch和配套的vision真不太好找，如果直接使用pip安装torch和torchvison会出现无法使用cuda的问题，英伟达官网提供了torch的whl包，但没提供torchvision的，这个配套的vision官网给的是dockter安装，但我好像不会用。。。然后就在网上瞎猫捉到死耗子一样找到了这个arm版本的vision，关键是好像可以和英伟达官网给的torch配套用 torch 版本号是1.10.0 vision 版本号是0.11.0

Jetbot-ros2 这是ros2中的移动机器人的实现。 该软件包括以下功能： 使用webrtc（ ）通过带有实时视频源的websocket进行远程。 集成Intel realsense d435和t265摄像机，分别用于深度估计和定位。 2D SLAM和。 使用3D SLAM。 我使用了Xiaor Geek Jetbot作为基本平台，并对其进行了修改，使其包括广角相机以及Intel Realsense d435和t265。 要求 ROS2雄辩或狡猾。 。 电机驱动器-在这种情况下，是从jetbot的安装的。 安装 克隆此仓库及其子模块。 git clone --recurse-submodules https://github.com/cameronmcnz/surface.git 远程操作支持 安装aiortc以获取webrtc支持。 pip3 install

Jetson Nano Developer Kit 是一款体积小巧当功能强大的AI开发套件，搭载四核Cortex-A57处理器，128核Maxwell GPU 以及4GB LPDDR内存。支持NVIDIA JetPack。可以并行运行多个神经网络对图像分类，目标检测，分割和语音处理等应用。 附件中是开发过程中收藏的开源芯片数据资料： Jetson_Nano_Carrier_Board_Design_Files_B01.zip Jetson_Nano_Dev_Kit_3D_b01.zip NV_Jetson_Nano_Developer_Kit_User_Guide.pdf P3449_B01_BOM.xlsx

代码使用VScode写的纯python文件，里面的代码全是注释好的，小白也能看懂，若安装好相应的库后拿来可以直接运行，不会出问题，可以放心下载。 是基于jetson nano平台进行的，采用的是CSI摄像头，是物体识别后提取出自己感兴趣的对象，可以为后期用于检测物体大小，实现避障提供了很好的思路，可以参考这个程序写下去。 适合想用 jetson nano 来实现目标检测，目标识别后把自己感兴趣的对象提取出来，进行进一步应用的人群。 在这实现了目标检测和语义分割这一块，我们得到这个图像之后，可以方便我们去做很多事情，主要是在`jetson-inference`库中使用`DetectNet`完成目标对象的定位的，是通过提取其边界框来查找各种对象在帧中的位置，在这里与图像分类不同，对象检测网络能够每帧检测出许多不同的对象。

官方网站https://www.stereolabs.com/developers/release/ 下得太痛苦了，留档备份一个 ZED2i 摄像头 Jetson nano 4.6 SDK

jetbot_ros 带有 Jetson Nano 的 NVIDIA JetBot 的 ROS 节点和 Gazebo 模型 系统配置 假定您的Nano的SD卡已与NVIDIA的JetPack映像一起闪过-请参阅《指南》。 注意：以下过程可能会超过 16GB 文件系统的磁盘容量， 所以应该使用更大的SD卡。 如果对 JetPack-L4T 图像使用“蚀刻”方法， 首次启动系统时，APP 分区将自动调整大小以填充 SD 卡。 否则使用 -S 选项使用 L4T 闪存（示例为 64GB SD 卡）： sudo ./flash.sh -S 58GiB jetson-nano-sd mmcblk0p1 安装 ROS Melodic # enable all Ubuntu packages: $ sudo apt-add-repository universe $ sudo apt-add-re

杰森·奥莱德 一个简单的示例通过NVIDIA Jetson nano上的I2C驱动0.96英寸OLED显示器。 它提供有关主机的各种信息：默认主机接口的IPv4地址，“实时”网关和Internet连接状态，“实时” UTC时间和“实时”正常运行时间以及平均负载。 用法： 安装I2C OLED显示屏（连接至+ 3.3V，GND，SDA和SCL） 安装docker和git git克隆此仓库，并放入cd 运行“ make build” 运行“运行” 基于以下更全面的示例： ： 由撰写

人脸识别Jetson Nano C ++ mkdir构建&& cd构建 cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE =发布.. 使-j $ {nproc} ./mtcnn_facenet_cpp_tensorRT Python python3 demo.py