【召集】自己成功组装了 Jetbot 的同学请到此报名

[unbug]

无论你是依据NVIDIA JetBot DIY 资料汇总提供的零件清单购买链接，还是自己用其他零件成功自己组装了 Jetbot， 都恭喜你，也希望你能在本帖回复组装的简单过程，截图等，帮助其他人少走弯路。

[helghastGIT]

你好我也发现了没图的问题，我现在在补充上传

[helghastGIT]

我是用的感觉是不好的，不够长，又不敢大力拧，下面就是核心板啊，所以解决方法是扎带，建议各位大小扎带都囤满，扎带和热熔胶能解决很多问题。

扎带大佬你不得不服

可以借助散热器的样子固定其他的线

最后想提醒大家的是，初始上代码别急着上轮子，这货不慢的，测试电机时会跑，而且不一定撞到什么。即使腾空房间还是有可能撞到的（pc给信号可能延迟不少的，来不及停止），不如拆了轮子，先放在盒子上，做电机什么的测试。

镜头磕到了架子上，心疼

从这点来说不买套件，3D打印一个架子还是不错的，可以做一些防撞栏之类的。我现在对3D打印还在观望中，资金不充裕。

本文先到这里，也想请各位大佬提一个问题：TF卡有要求吗？我的是64G U1等级的，我看装了镜像几乎就满了，想换张128的，但是英伟达官方给的卡型号应该是三星的，U3级别，那么官方有没有说明数据量什么的问题，所以要U3等级的卡？？？（好像闪迪官方说他们U3是读取160mb/s，写入90mb/s；U1是读取100mb/s，写入略低）请大神指教

[helghastGIT]

网上看到有老哥是不将镜像放在tf卡的，而是放在了外界的硬盘上，在讲jetson nano当做小型电脑时成功了，没试过jetbot，找一天试试，只不过外界的硬盘放哪是个问题····哪位朋友有良策····

[unbug]

@helghastGIT 你按你的需要来啊，跑个linux 毫无压力啊上面

[helghastGIT]

@unbug 其实重点是我上哪找固定硬盘的地方（最好能保证美观），另外就是tf卡耗电远远比硬盘低，也不怕抖。换盘可以试试，只不过我好奇官方是怎么定义镜像所在卡的速度的········

[unbug]

@helghastGIT TF 卡也有大容量的，不过就是贵哈哈哈

[helghastGIT]

我今天好像扫过一个帖子····忘了在哪，说的是其实可以先上官方14g的镜像，，当做Ubuntu电脑用，想上jetbot 的话可以下载软件包，那么可能可以先做好系统？在上小车软件包？和直接刷63g镜像一样的？

[lcsama]

我今天好像扫过一个帖子····忘了在哪，说的是其实可以先上官方14g的镜像，，当做Ubuntu电脑用，想上jetbot 的话可以下载软件包，那么可能可以先做好系统？在上小车软件包？和直接刷63g镜像一样的？

官方git里的，但是这么做的问题在于你要自己编译tensorflow，就很烦

[helghastGIT]

本人现在的本事，自己做镜像也不会，编译也不会········但是以后如果不只是想做这么个小车，想尝试更大的实验、更复杂的机器人，那真的迟早得上SSD（不会再买更大的TF卡了），等练好了基本工再说吧

[unbug]

@helghastGIT @lcsama Jetbot 也是基于Ubuntu 的，装了ROS https://github.com/dusty-nv/jetbot_ros ， 我个人更倾向于将更复杂的机器学习/深度学习放在远程设备，这样灵活性更强些，机器本身做端的机器学习/深度学习就够了，能识别场景并把场景返回给远程设备，远程设备进一步计算，返回给机器。 这里有大量ROS的教程：https://github.com/open-ai-robot/robot-101

[helghastGIT]

@unbug

@helghastGIT @lcsama Jetbot 也是基于Ubuntu 的，装了ROS https://github.com/dusty-nv/jetbot_ros ， 我个人更倾向于将更复杂的机器学习/深度学习放在远程设备，这样灵活性更强些，机器本身做端的机器学习/深度学习就够了，能识别场景并把场景返回给远程设备，远程设备进一步计算，返回给机器。

我知道是基于Ubuntu，可以用ROS，这样很好。有自己的系统。

我先说事，再说观点。

今天尝试自主避障，我是用那个网页按键，控制小车一边走一边拍照，昨晚拍了200张，然后它认为看见的全是障碍物······今天拍500张再试试。但是很麻烦的事，家里的地板缝隙比较大，即便轮子不卡住，万向轮也会卡住。所以tips：大家看看用什么轮子和电机，因为力气太小可能卡住····而且我为了拍的细致，设置的轮子运行速度和时间都很短（也是怕撞墙），但是这样也是很容易卡住的。

说回来，原来用turtlebot学习的时候，已经知道了最早的问题——不是说我设置它转多少就是多少，要配合里程计之类的矫正。那么他自己怎么判断？如果是现场判断就是端是吗？如果GPS定位，传回控制台计算再回传就是后台判断吗？我学识浅薄，对于到底终端和后台到底各自应该负责什么内容，我不知道，但我觉得不是一定的，限死的。我个人更倾向于机器人自身能够判断，因为我的经验是靠网络是不靠谱的，延迟啊丢包之类的，无法让人放心。当然现在最新的5G宣传是说可以做到你说的这样，但是那个还要看实际使用情况。我觉得自身思考能力与网络连接两个技术应该是相向而行的，相互补助的。瞬间的反应可以交给终端个体（类似于脊椎），但是长期大量的数据（比如未来一个小区的快递机器人，他每天看到的数据都可以回传主机进行学习，这样他能找一条更好走的路，送货）交给主机，不用实时，今天的算完，明天上线更新就好。而且不可能所有地方信号覆盖都好，甚至直接就没有基站。但是就像是jetson nano本身，有更高运算能力、更低功耗和更小体积的小电脑，只要能做出来就可以批量生产，那么还可以做到更便宜的价格完成更复杂的学习，这个与网络是不一样的，我觉得这个更好去实践出来。

[unbug]

@helghastGIT 你的场景切实蛋疼，吧车速度调低呢？ 话说回来，远程不一定是云，可以是局域网，你完成可以拿到机子返回的视频流，并直接计算

[helghastGIT]

@helghastGIT 你的场景切实蛋疼，吧车速度调低呢？ 话说回来，远程不一定是云，局域网，你完成可以拿到直到机子返回的视频流，并直接计算

你后面的话没听懂······速度我调了，可以的，但是在跟踪测试的时候，我觉得那个调速没啥用······因为根本就没有慢下来，休息一会再看看官方怎么写的·····改一改

[unbug]

@helghastGIT 这里还有一个是视频流+云实现的AI运算，虽然与Jetbot 的场景不同，但将来的AI将是本地采集数据+云解析和遥控的，因为云的算力很大，扩展空间更高，之所以在本地计算主要原因并不是因为延迟，而是隐私和法律 https://github.com/open-ai-robot/awesome-anki-vector

[helghastGIT]

@helghastGIT 这里还有一个是视频流+云实现的AI运算，虽然与Jetbot 的场景不同，但将来的AI将是本地采集数据+云解析和遥控的，因为云的算力很大，扩展空间更高，之所以在本地计算主要原因并不是因为延迟，而是隐私和法律 https://github.com/open-ai-robot/awesome-anki-vector

学到了，我多了解下。

[helghastGIT]

@unbug 现在在试追踪目标，速度设为0.1的话动力太小，放在地上可能会不动，所以速度全都设为0.13，画面显示当然能看到手上的苹果，但是我觉得也只是偏移了一下角度，然后就不会再调整角度了，就直接忘我的手里苹果来了。我不知道是速度太快了吗？因为想做出用苹果引导它绕一圈的效果···

[guijuzhejiang]

请问大佬们，有没有在nano上使用usb声卡做语音识别的经验

[whmzsu]

请问大佬们，有没有在nano上使用usb声卡做语音识别的经验

我过几天测试一下乐视的 letmc 520 摄像头，那个好像带双麦克风的。

试了下，可以看到有麦克风设备，具体应用还没测试