基于JETSON/x86+FPGA+AI的5G远程驾驶座舱时延验证方案

方案介绍

5G远程遥控驾驶,是网联自动驾驶的重要应用,为车辆的安全行驶提供冗余保障措施,并突破解决危险工况环境下作业困难等问题,有效提升作业效率。

信迈5G远程驾驶座舱时延验证方案通过高效采集车端传感器数据,并利用5G通信技术将数据实时推送至远程驾驶舱,对从传感器数据流到驾驶舱显示的系统时延进行精确验证,满足5G远程驾驶座舱在实际应用中的时延验证需求,确保远程驾驶操作的即时响应,提升作业效率和安全性。

方案优势

■ 全链路时间同步:采集系统、远控车和驾驶舱均通过PTP服务授时,由艾利光CS-300同步授时盒提供时间同步功能。

■ 精准时间戳:由远控车上安装的艾利光DS-300数据采集台架,提供摄像头数据采集和毫秒级的精准时间戳。

■ 数据链路时延:为了优化5G网络远程操控的时延,艾利光提供了基于边缘计算的硬件视频编码,优化了数据拷贝和传输的链路。

Jetson设备上运行Python程序时,如果导入PyTorch时遇到 `ImportError: libstdc++ version GLIBCXX_3.4.30 not found` 错误,通常是因为系统中安装的 `libstdc++` 版本过低,无法满足PyTorch依赖的GLIBCXX版本要求。以下是详细的解决方法: ### 1. 确认当前libstdc++版本 首先,可以通过以下命令检查当前系统中 `libstdc++` 的版本信息: ```bash strings /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libstdc++.so.6 | grep GLIBCXX ``` 该命令会列出系统支持的GLIBCXX版本。如果输出中没有 `GLIBCXX_3.4.30`,则说明当前版本确实不满足PyTorch的要求[^2]。 ### 2. 安装更高版本的libstdc++ Jetson设备默认的系统库可能较旧,因此需要手动安装更新版本的 `libstdc++`。可以使用以下命令安装: ```bash sudo apt update sudo apt install libstdc++6 ``` 如果系统中已有最新版本但仍无法满足要求,可以考虑从源码编译更高版本的GCC,并安装对应的 `libstdc++` 库。 ### 3. 替换conda环境中的libstdc++ 在某些情况下,即使系统中已安装了新版 `libstdc++`,conda环境可能仍然使用其自带的旧版本。此时可以手动将conda环境中的 `libstdc++.so.6` 替换为系统的版本: ```bash cd $CONDA_PREFIX/lib mv libstdc++.so.6 libstdc++.so.6.bak ln -s /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libstdc++.so.6 libstdc++.so.6 ``` 此操作将conda环境中的动态链接指向系统版本,从而解决版本不兼容的问题[^1]。 ### 4. 使用兼容版本的PyTorch 若上述方法无法解决问题,也可以尝试安装与当前系统GLIBCXX版本兼容的PyTorch版本。可以通过PyTorch官网或使用以下命令查找适合Jetson设备的版本: ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` 确保所选版本与当前CUDA和CUDNN版本兼容,并且对GLIBCXX版本要求较低。 ### 5. 检查CUDA和CUDNN版本兼容性 Jetson设备通常使用NVIDIA的JetPack SDK进行开发,其中包含了CUDA和CUDNN等组件。确保这些组件的版本与PyTorch版本兼容,否则也可能导致运行时错误。可以参考NVIDIA官方文档进行版本匹配[^1]。 ---
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