NVIDIA Jetson平台是专为边缘计算设计的高性能计算机模块，具备机器学习推理能力，并适用于机器人、无人机、车载系统等嵌入式设备。Jetson-OrinNano、OrinNX、XavierNX系列载板的设计和硬件开发资料为我们提供了丰富的参考和指导。 Jetson-OrinNano和OrinNX系列载板是NVIDIA的最新边缘计算产品，提供了更强大的计算能力和能效比，旨在满足机器学习和其他复杂计算任务的需求。XavierNX载板则作为一款高性能、低功耗的计算机模块，特别针对移动和嵌入式设备进行了优化。这些载板的硬件设计参考手册和开发指南是开发者快速了解和实现项目的重要工具。 硬件开发者可以参考jetson-orin-baseboard-schematic.pdf中的电路设计原理图，来理解载板的基本电子结构和功能布局。Jetson-Orin-NX-Nano-Design-Guide则详细说明了如何设计和集成NVIDIA Jetson Orin NX模块，包括硬件接口和系统集成的关键信息。此外，Jetson-Orin-Nano-NX-Series-Modules-Tuning-Compliance-Guide为开发者提供了性能调优和合规性的详细指南，确保系统能够达到最优的运行状态。 Jetson-Orin-Nano-DevKit-Carrier-Board-Specification详细列出了开发套件载板的规格和特性，而Jetson-Orin-NX-Series-Modules-Datasheet提供了模块的技术参数和性能指标，是评估和选择合适模块的重要参考文档。开发者还可以通过Jetson_OrinNano_OrinNX_XavierNX_Interface_Comparison_Migration来了解不同系列载板间的接口差异及迁移指南，这在进行产品升级或替换时显得尤为重要。 在硬件设计中，正确理解和运用各种接口和引脚功能至关重要。Jetson_Orin_NX_Orin_Nano_Pin_Function_Names_Guide为此提供了清晰的指导，方便开发者查阅。对于那些关注产品合规性和标准的开发者而言，Jetson-Orin-Nano-NX-Series-Module-Product-Marking-Specification为产品标记提供了标准指南。 Jetson-Orin-Nano-NX-CoV是一份特定于COVID-19疫情相关的产品文档，可能涉及相关的硬件适应措施或应用。而github.com_antmicro_jetson-orin-baseboard.zip包含了开源社区Antmicro提供的Jetson-Orin载板相关的资源和工具，开发者可以通过这些资源进一步探索和贡献于Jetson生态系统。 随着人工智能技术的不断发展，NVIDIA Jetson系列载板硬件开发资料的重要性不言而喻。它们不仅为开发者提供了硬件级别的详细指导，还促进了相关技术的快速应用和创新。通过这些资料，开发者可以加快产品开发周期，提高开发效率，从而将更多精力投入到产品创新和应用开发中去。

（1）提供tensorrt-8.2.3.0-cp38-none-linux_aarch64.whl和onnxruntime_gpu-1.16.0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl，严格匹配JetPack4.6（CUDA10.2+Python3.8）环境，规避手动编译耗时与依赖冲突问题‌。 （2）支持YOLOv8/v11模型的TensorRT加速推理，集成ONNX模型转换工具链（ONNX→TensorRT引擎），提升推理速度3倍+‌。

Jetson Nano部署yolov8或11【致命三连坑】 1.JetPack4.6自带的Python3.6根本跑不动YOLOv11（最低得python3.8） 2.CUDA10.2根本找不到对应PyTorch版本 3.自己编译环境各种报错，opencv/numpy版本连环冲突 【救命锦囊】 编译了适配JetPack4.6的： Python3.8环境 CUDA10.2专属PyTorch1.11 完整依赖项的whl安装包 （终于不用自己配环境配到哭） 随着人工智能技术的不断发展，边缘计算和智能视觉应用越来越受到重视。NVIDIA Jetson Nano作为一款面向边缘计算的微型计算机，因其出色的性价比和性能，被广泛应用于小规模的人工智能项目中。在这些项目中，实时目标检测算法的部署尤为关键，YOLO（You Only Look Once）作为一种流行的目标检测算法，其最新版本yolov8和yolov11在性能和速度上都有显著提升，但部署这些高版本YOLO到Jetson Nano上面临着诸多挑战。 Jetson Nano出厂预装的JetPack4.6版本自带Python3.6，而YOLOv11至少需要Python3.8版本才能顺利运行。这意味着用户需要升级系统自带的Python环境，以确保兼容性和性能。CUDA10.2版本在官方渠道难以找到与其适配的PyTorch版本，这对于需要深度学习支持的YOLO来说是一个大问题。手动编译环境时会遇到各种依赖项冲突，尤其是opencv和numpy等关键库的版本不兼容问题，这会大大增加部署的复杂度和失败的风险。 为了解决这些难题，开发者精心编译了一套适配JetPack4.6的软件包。这个软件包包括了Python3.8环境，专门为CUDA10.2适配的PyTorch1.11版本，以及所有必需依赖项的预编译whl安装包。通过这种方式，开发者确保了环境的一致性和稳定性，大大降低了用户在部署YOLOv8或YOLOv11时的技术门槛。 有了这套预编译的whl包，开发者和用户可以更加快速和便捷地在Jetson Nano上部署YOLO，享受GPU加速带来的实时目标检测的便利。这对于希望在边缘设备上部署高性能AI应用的开发者而言，无疑是一个巨大的福音。 这个资源包对于希望在NVIDIA Jetson Nano上部署最新版YOLO的开发者来说，提供了一个简化的解决方案。它不仅解决了版本不兼容的头疼问题，还极大地提升了部署效率和成功率，使得在边缘计算设备上实现高效的实时目标检测成为可能。

官网可下载 https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx

nvidia jetson pytorch文件 torch-1.12.0a0+torchvision-0.13.0-cp38-cp38m-linux_aarch64

这是一个Python代码示例，通过opencv与nvidia优化的gstreamer，实时读取网络摄像头的RTSP视频流，并流畅播放。播放延时保持在200~300ms之间。使用时，请根据实际需求自行修改RTSP地址和分辨率。此代码采用H264编码格式。

deepstream-6.2 for jetson

jetson nano b01原理图 P3449-B01-OrCAD-schematics

Jetson_Orin_Nano_硬件设计资料

pytorch