Jetson是NVIDIA推出的一系列高性能、低功耗的嵌入式计算平台，主要用于人工智能、机器学习、计算机视觉等领域的应用。这些平台包括Jetson TX1、TX2、Nano、AGX Xavier、NX等不同型号，为开发者和研究人员提供了强大的硬件支持。Jetson官网提供了丰富的官方资料，帮助用户更好地理解和使用这些开发板。 在"官方参考文档"这个压缩包中，我们可以期待找到以下几类关键知识点： 1. **系统架构**：文档会详细介绍Jetson平台的硬件架构，包括CPU、GPU、深度学习加速器（如Tensor Core）以及内存配置等，帮助用户理解其计算能力和资源分配。 2. **安装与设置**：对于初次接触Jetson的用户，官方文档将提供详尽的安装步骤，包括如何设置开发环境、烧录操作系统镜像、连接显示器、网络和其他外设等。 3. **开发环境搭建**：内容可能涵盖如何安装必要的软件工具，如CUDA、cuDNN、TensorRT等，这些是进行GPU加速计算和深度学习开发的关键库。 4. **API和库的使用**：官方文档会介绍如何使用Jetson提供的API和库进行编程，包括OpenCV、TensorFlow、PyTorch等，以及NVIDIA自家的库如NvJPEG、NvBUF等。 5. **性能优化指南**：针对不同的应用场景，文档可能会给出性能调优的建议，如代码优化技巧、内存管理策略、电源管理模式等。 6. **示例项目和教程**：为了帮助初学者快速上手，官方通常会提供一些示例项目和教程，涵盖图像处理、物体识别、自动驾驶等实际应用。 7. **错误排查**：对于常见的问题和错误，文档会有专门的章节进行解答，帮助用户解决在开发过程中遇到的难题。 8. **硬件接口与扩展**：介绍Jetson开发板的各种接口，如GPIO、I2C、SPI、UART等，以及如何连接外部设备和传感器。 9. **软件更新与维护**：如何升级Jetson的固件和驱动程序，确保系统保持最新状态。 10. **社区支持和资源链接**：官方文档还会提供社区论坛、开发者博客、SDK下载等链接，方便用户进一步学习和交流。 通过研读这些官方资料，开发者可以全面掌握Jetson开发板的使用方法，从而充分发挥其在AI应用中的潜力。同时，持续关注NVIDIA Jetson的官方更新，可以获取最新的功能和优化信息，保持技术的前沿性。

内容概要：该文档为NVIDIA Tegra平台的摄像头设备树源文件（dtsi），定义了12个摄像头通道的硬件配置，包含4个HAWK模块和4个OWL模块，每个HAWK模块集成2个AR0234摄像头传感器，每个OWL模块集成1个AR0234传感器，所有传感器通过MAX96712聚合器和GMSL链路连接。文档详细描述了VI（Video Input）、NVCSI（NVIDIA Camera Serial Interface）通道、I2C总线、传感器设备节点及其属性配置，包括时钟、数据通道、像素格式、分辨率、帧率、曝光等参数，并定义了摄像头在系统中的物理位置与设备树路径映射关系。; 适合人群：嵌入式系统工程师、摄像头驱动开发人员、

通过 pip 安装的这两个软件包无法兼容在基于 ARM64 架构的 Jetson 平台上运行。因此，我们需要手动安装预编译的PyTorch pip wheel，并从源代码编译/安装 Torchvision。安装 torchvision 0.20 根据 JP6.1

用于ARM架构的linux系统中（比如英伟达Jetson开发板）安装的onnxruntime_gpu-1.15.1版本。

在当前生活节奏加快的社会背景下，人们对自动化和智能化设备的需求日益增长。洗鞋机作为一种新兴的家电产品，受到了广泛关注。传统的洗鞋机仅限于清洗和消毒功能，对鞋的材质缺乏足够考虑，导致对高档鞋子可能造成损伤。因此，本研究提出了一种基于Jetson嵌入式系统、结合OpenCV和TensorFlow框架以及多轴机器臂的智能化洗鞋机，旨在通过识别鞋子材质类型，采用相应的清洗保养方式进行处理。 Jetson是由Nvidia推出的一款集成了GPU的强大计算能力和多种接口的SoC。与传统的控制芯片相比，Jetson Nano嵌入式系统不仅可以控制机械臂，还具备在本地端识别鞋子类型的能力，并可通过云端训练神经网络，扩充鞋子的材质类型数据库。洗鞋机的功能包括上传云端功能、清洗烘干、存储等待客户取走等。为了节约能源，洗鞋机设计有低功耗的待机模式，通过远程指令唤醒或自主进入工作状态。 在洗鞋机的设计中，使用了多轴机器臂以及多种类洗涤剂、烘干风扇和毛刷，以及清洗仓等结构部件。系统通过摄像头模块拍照，利用OpenCV库对鞋子图像进行处理，并通过余弦灰度相似度算法判断鞋子的材质。当算法无法判断材质时，则启动TensorFlow神经网络分类器进行识别。在实际训练中，经过足够的训练次数，分类器的精确度可以达到较高水平。云端训练好权重后，可将权重文件导入Jetson核心板进行识别。 研究表明，基于Jetson嵌入式系统的智能化洗鞋机在性能上相比于传统单片机和STM32系统有着明显优势，但也面临成本较高的问题。后续工作需要在成本和性能之间寻求平衡。 通过这项研究，智能洗鞋机不仅可以提供更加个性化和安全的清洗服务，而且也代表了家用电器智能化的发展方向。它不仅减轻了人们的生活负担，还提升了生活的便利性和体验度。随着技术的不断进步和成本的逐渐下降，未来的智能洗鞋机有望得到更广泛的应用。

tegra芯片的APX驱动，以及nvflash，主要针对英伟达平台的芯片，包括jetson系列的出现APX问题时使用。注意要拿到自己芯片的PT（分区）文件，和flash.cfg文件。

nvidia Jetson下搭建yolo5运行环境教程，目前我这里nvidia Jetson的型号只能安装到python3.6版本，pytorch经反复测试选择官网编译的PyTorch v1.7.0版本是能够适配且比较稳定的版本号较高的版本

Jetson AGX Orin结合了NVIDIA的最新技术，是一款专为边缘计算设计的高性能嵌入式计算平台。它搭载了NVIDIA的Orin系统级芯片（SoC），该芯片集成了Arm架构的CPU核心、NVIDIA GPU以及专用AI处理器。这一组合使得Jetson AGX Orin能够提供强大的边缘AI处理能力，适用于各种需要本地高性能计算的应用，比如自动驾驶、机器人技术和工业物联网。 通过使用xdma驱动，开发者能够利用PCI Express（PCIe）总线实现与外部FPGA的高效数据通信。FPGA（现场可编程门阵列）是一种可以通过软件重新配置的芯片，广泛应用于需要高性能定制硬件加速的场合。在Jetson AGX Orin的环境下，xdma驱动支持开发者实现高速、低延迟的数据传输。 在操作FPGA时，内存操作是至关重要的一环。通常，FPGA会通过PCIe接口与Jetson AGX Orin进行连接。PCIe是一个高速串行计算机扩展总线标准，主要用于连接主板与高速外围设备。在Jetson AGX Orin平台上，开发者通过编程可以直接操作FPGA上的动态随机存取存储器（DDR）和基地址寄存器（BAR）地址。DDR是一种高性能的随机访问内存技术，而BAR则是PCIe设备用于报告和管理其内存区域的一种机制。开发者可以利用BAR来映射和访问FPGA内部的存储空间，从而实现更复杂的数据处理和传输任务。 为了更进一步理解如何在Jetson AGX Orin上利用xdma驱动进行内存操作，开发者需要深入了解PCIe的底层通信机制、xdma驱动的工作原理以及如何在操作系统层面上管理内存映射。此外，还需要对FPGA的内存结构有充分的认识，以便正确配置和使用DDR和BAR。 值得注意的是，这一过程还需要开发者具备一定的硬件编程能力和系统软件知识，包括但不限于对NVIDIA的CUDA编程模型、Linux操作系统以及FPGA开发工具链的理解。在进行系统设计时，还需要考虑到数据传输速率、实时性要求、电源管理以及热设计等方面的问题，以确保整个系统的稳定性和可靠性。 在硬件选择上，Zynq这个名字可能指的是Xilinx的Zynq系列芯片，这是一个将ARM处理器核心与FPGA逻辑集成在同一芯片上的产品线。在使用Jetson AGX Orin与Zynq系列FPGA的组合时，开发者能够创建出高度集成化的解决方案，适合需要在边缘执行高级AI推理任务的场景。 当开发者在Jetson AGX Orin上利用xdma驱动进行PCie操作FPGA时，涉及到的技术层面相当广泛，包括但不限于硬件选择、驱动编程、内存管理以及系统优化。这些知识的综合应用使得能够充分利用Jetson AGX Orin的计算潜能，以及将FPGA作为一种有效的硬件加速器来满足边缘计算的特定需求。

NVIDIA Jetson ORIN系列开发板是NVIDIA推出的高性能、低功耗的人工智能计算平台，特别适用于边缘计算和嵌入式系统。在处理图像和视频数据时，摄像头是重要的输入设备之一。GMSL（Gigabit Multimedia Serial Link）是一种高速串行通信技术，被广泛应用于车载摄像头和工业视觉系统中，用于连接摄像头和处理器，能够支持高分辨率和高速数据传输。ADI MAX9296和MAX9295是Analog Devices公司推出的GMSL串行器和解串器，而IMX390则是SONY生产的一款高性能CMOS图像传感器。 在调试NVIDIA Jetson ORIN NANO/NX与GMSL摄像头的集成过程中，需要进行一系列的步骤来确保摄像头能够正常工作并传输图像数据。需要正确安装NVIDIA Jetson ORIN系列开发板的操作系统，并确保所有驱动程序都是最新的，特别是GPU和网络通信相关的驱动。然后，需要根据GMSL摄像头的硬件接口和数据协议，编写或修改内核源代码（kernel_src），以支持摄像头模块的识别和通信。 调试过程可能涉及硬件连接测试、数据链路层的通信检验、视频流的解码和显示等。在硬件连接方面，需要将摄像头通过GMSL链路正确连接到Jetson ORIN开发板上的相应接口，并确保电源和信号线没有问题。接下来，开发者可能需要利用Linux内核中的设备树（Device Tree）来配置摄像头模块，将摄像头硬件信息正确地映射给操作系统，这样系统才能够识别摄像头并加载相应的驱动程序。 在软件层面，调试工作包括检查内核源代码中是否有对GMSL摄像头支持的代码段，确保这些代码段能够被正确编译进内核，并且在启动时能够正确初始化摄像头。同时，还需要配置Linux内核的视频驱动模块，以确保能够正确处理来自摄像头的视频流。在某些情况下，还可能需要修改或创建相应的V4L2（Video for Linux 2）接口代码，以便应用程序能够通过标准的视频捕获API接口来访问摄像头数据。 对于调试中可能出现的问题，开发者可能需要使用各种工具和命令来进行故障排除，如dmesg查看内核启动信息、使用ifconfig查看网络连接状况、利用gst-launch等GStreamer工具进行视频流的测试，以及使用GPIO调试工具来检测硬件信号等。整个调试过程需要开发者对Linux内核、GMSL协议以及摄像头硬件有深入的理解。 一旦摄像头调试完成，还需要进行一系列的功能性测试，以验证摄像头在不同环境和使用场景下的性能表现，确保在最终应用中可以提供可靠和高质量的图像数据。

synergy1.14版本，键盘鼠标共享，使用于arm64（jetson、瑞芯微等开发板）