NVIDIA Jetson Xavier NX通过源码编译安装ROS2 Humble(Ubuntu20.04)
为什么使用源码编译安装？ 因为ROS2 Humble官方支持的Tier1 Ubuntu版本为22.04，20.04（Tier3）只能通过编译安装。 并且，ROS2 Foxy已经在2023年停止支持，Humble是主流的LTS（长期支持）版本。 或许你可能会问：为什么不用Docker？ 那必然是纯物理
NVIDIA Jetson运行PyQt6出现qt.glx错误的解决办法
问题 设备：NVIDIA Jetson Xavier NX Developer Kit 8GB 系统：Ubuntu 20.04 / JetPack 5.1.3 / L4T 35.5.0 环境：Python 3.8(Default) / PyQt6.7.1 / PyQt6-Qt6 6.7.2 由于最近
边缘计算
未读
通过VSCode SSH远程连接Ubuntu搭建PlatformIO开发环境(NVIDIA Jetson)
写在前面 本教程基于NVIDIA Jetson Xavier NX (JetPack 5.1.3/Ubuntu 20.04)撰写，其他Ubuntu系统设备也同样适用此教程。 如果是本地搭建，没有远程开发的需求，请直接跳转到#配置VSCode代理 VSCode通过SSH连接Jetson 打开VSCod
Arduino
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为PlatformIO配置Pypi镜像源和代理解决下载过慢的问题
问题 最近在使用VSCode进行PlatformIO开发时，遇到了创建工程太慢的问题，即一直卡在这个界面。 后面又发现下载Lib也非常慢，实在是没法忍受。 更改Pypi镜像源 由于PlatformIO使用自己的venv环境，需要单独修改其环境的pip.conf Ubuntu下路径：~/.platfo
ROS2
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VSCode使用SSH连接远程主机Docker内的ROS2容器开发
前言 之前记录了一下在Jetson上通过Docker安装任意版本ROS2的方法：https://patzer0.com/archives/nvidia-jetson-xaiver-nx-install-latest-version-of-ros2-by-d
NVIDIA Jetson Xaiver NX通过Docker安装任意版本ROS(Jetson Container)
前言 众所周知，ROS由于对于系统软件包版本的高度依赖，导致每个大版本ROS都必须绑定着新版Ubuntu系统发布，例如： 这里只是简单列出一些，并不完整，详细可以参考： https://blog.csdn.net/qq_42450767/article/details/124738627
ROS
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学习ROS过程碰到的一些常见问题
说明 这些是在我个人学习ROS1（Melodic/Ubuntu18）过程中碰到的一些问题，在此记录仅供参考。理论上来说适用于大多数较新ROS1版本。 catkin_make编译成功，但rosrun找不到package 问题 [rospack] Error: package 'xxxxxx' not
使用WSL2+WSLg优雅地安装ROS系统
前置条件 本教程推荐使用WSL2+WSLg图形化的方式运行ROS及其GUI程序，根据微软官方的要求，最低系统配置如下： 使用 Windows 10 版本 19044+ 或 Windows 11 已安装适用于 vGPU 的驱动程序（只要你安装了最新显卡驱动就没问题） 如果你还没有安装显卡驱动
边缘计算
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NVIDIA Jetson Xavier NX 将PyTorch(.pt)模型转为TensorRT加速推理
使用PyTorch导出ONNX再使用trtexec转换为engine 这种方式导出的兼容性最好，可以用于Triton服务器部署，也可以用Python代码直接使用模型推理。 准备PyTorch模型 对YOLOv8进行训练之后，在train/run**/weights文件夹内会有last.pt和best
边缘计算
未读
YOLOv8转换PyTorch模型为TensorRT(.engine)运行Numpy报错的解决办法
起因：根据官方教程将PyTorch模型转换为了.engine的TensorRT格式以期提高加载和推理速度，在Windows10/RTX4060上没有任何问题，推理所需时间从20ms/frame降低到了8ms/frame，提升显著。 然而在Jetson Xavier NX上转换后，虽然转换过程没有报任