文章目录前言一、图传HM30介绍二、连接配置1.jetsonnano连接图传空中端2.jetsonnano配置网络地址3.图传空中端与地面端对频4.电脑与图传地面端连接5.打开vncviewer总结前言目前想把模型加速部署好的jetsonnano，放在自制无人机上，飞至高空用于检测，而且地面可以监控检测效果。我想的检测方案：1、使用socket，手动建立一个发射端，一个接收端，这个配置只需要导入socket库，写好ip和端口号就可以了，再打开多线程，速度也应该挺快，但是需要连接在同一个局域网里面，即jetson和你的本地电脑都要连接同一个局域网，连接同一个wifi指定是不行的。如果可以的话，这
这两天感冒了在家休养，想着把之前买的Jetson开发板用起来，买Jetson的初衷就是用来学习Linux系统，顺道可以部署算法，以及一些其他需求，相比树莓派而言，Jetson开发相对更贵，但是其配备了英伟达的显卡以及CUDA，这一点是树莓派所无法比拟的，正好在家休息就补个坑。之前一直有个想法：如何在开发板上配置git服务，将自己的项目代码备份到自己的服务器，即保证数据的版本管理，也保证了数据的安全性，顺道还可以学习下git/linux的相关命令。之前有给自己装备一款NAS，因为功能简单只能当做纯文件存储器使用，因此无法将git部署到NAS，但是无妨差生文具多，NAS不行Jetson来凑。上一次
无线图传设备介绍2、jetsonnano天空端数据采集+检测+保存3、本地回传显示1、无线图传设备介绍由于本设计考虑将无人机得到检测结果实时回传给地面站显示，因此需要考虑一个远程无线通信设备进行传输。本设计采用思翼HM30图传设备。通过无线图传的wifi将天空端的桌面远程发送回地面站，地面站接收采用vncviewer(jetsonnano开启vncviewer功能参考链接)需要进行改造的地方是将网线和天空端的video传输线进行链接，改造图片接线如下：天空端线序和网线线序的顺序对应关系如图所示网线改造如下：2、jetsonnano天空端数据采集+检测+保存无人机上挂载一个jetsonnano用
环境参考：NvidiaJetsonAGXOrinDeveloperKit32GB、Ubuntu20.04、Jetpack5.1.1、IntelRealsense D435i深度相机、ROS-noetic、Vins-Fusion-gpuJetsonAGXOrin+Vins+ros+d435i配置运行详情请见：JetsonAGXORIN配置运行vins-fusion-gpu（Zed/D435）_dueen1123的博客-CSDN博客 Octomap安装1.编译安装OctomapServer建图包cd~/catkin_ws/srcgitclonehttps://github.com/OctoMap/
【PC电脑windows环境下-[jetson-orin-NX]Linux环境下-下载工具esptool工具使用-相关细节-简单样例-实际操作】1、概述2、实验环境3、物品说明4-2、自我总结5、本次实验说明1、准备样例2、设置芯片3、编译4、下载5、验证（1）windows环境下进行烧写1、下载软件2、打开软件3、相关选项4、其它选项5、进行下载6、按下复位后，进行验证（2）Linux环境下进行烧写1、下载软件2、准备文件3、相关命令4、进行下载5、功能验证7、代码连接8、相关细节（1）Windows报错（2）Linux下报错（3）Linux下pc环境配置9、总结1、概述一般来说，我们编译的
NVIDIA的综合语音AI工具包RIVA可以处理这种情况。此外，RIVA可以构建应用程序，在本地设备（如NVIDIAJetson）上处理所有这些内容。RIVA是一个综合性库，包括：自动语音识别（ASR）文本转语音合成（TTS）神经机器翻译（NMT）（语言到语言的翻译，例如英语到西班牙语）自然语言处理（NLP）服务的集合，例如命名实体识别（NER）、标点符号和意图分类。RIVA在运行JetPack5及更高版本的JetsonOrin和Xavier系列处理器上运行。在视频中，我们使用的是JetsonOrin模组和国产载板,usb免驱声卡和麦克风耳机。riva和ngc的安装和测试安装通常，我们不涵盖演
JetsonNano部署yolov5TensorRT实现实时单目摄像头视频检测车辆（未完结）简要说明鄙人选择使用WInSCP来进行文件传输，这样可以很方便的在x86上的文件传输到jetsonnano上。适用场景：1、使用JetsonNano部署移动端的深度学习机器人；JetsonNano相当于另外一台电脑，非虚拟机与主机的形式，因此直接用虚拟机的方式来传输文件不得行。2、JetsonNano上的Linux编辑环境较差；JetsonNano小小的微型机肯定没有在台式或者手提上面敲码爽啊，屏幕太小了，看着头疼。烧录首先，JetsonNano需要下载镜像才能正常开机运行。提供NVIDIA的官网地址：
一、写在前面本教程为个人创作，请勿转载，截止发布日仅在CSDN平台刊登。2023年4月22日，本教程所有下载地址和解压密码公开。本教程适用的产品是JetsonNanoDevkitEMMC（以下简称为NanoEMMC），其它版本可以参考，但需要自行尝试。本教程可以同时满足专业开发者和入门开发者的使用。断断续续花了近一周的时间，终于把JetsonNanoDevkitEMMC的环境安装好了。在亲身解决一系列问题之后，谈一谈我的个人见解：（1）电商平台提供的教程过时且不完善，停留在Jetpackv4.6，影响NanoEMMC的完美使用。（2）该产品很难找到完整的中文资源。开发者需要整合大量的英文资料，
目录前言一、国产版JetsonNano简介二、国产版JetsonNano配置流程1.硬件准备2.软件准备3.烧录步骤三、总结前言作为一名硬件小白，机缘巧合下，接触了国产版的JetsonNanoB01（不得不说这块板子价格挺亲民的，但坑是真的多啊！！！）烧录镜像文件竟然整整废了五天！！！针对本人烧录过程中遇到的坑点，总结本篇学习笔记，文章主要内容是国产版JetsonNano的简介和开机配置。一、国产版JetsonNano简介JetsonNano是一款体积小巧、功能强大的人工智能嵌入式开发板，于2019年3月由英伟达推出。预装Ubuntu18.04LTS系统，搭载英伟达研发的128核Maxwell
前面的文章已经写过如何安装镜像及基础配置亲测可用-jetsonnanoB01镜像安装及配置三、配置opencv，支持cuda加速3.1卸载自带的opencvjetsonnano的官方镜像中自带opencv，但是不支持显卡加速输入命令sudojtop按下数字7查看INFO界面，可以看到所以默认自带的是不支持cuda加速（GPU）的,没有办法充分发挥jetson上GPU的性能卸载自带的opencv的方法sudoapt-getpurgelibopencv*sudoapt-getautoremovesudoapt-getupdate3.1编译安装opencv安装依赖库输入以下命令sudoadd-apt
