JETSON/RK3588+FPGA+AI+GMSL具身智能视觉感知

     场景需求: 具身智能难在动态复杂的真实环境中 , 同步实现 “精准理解三维空间” “实时关联身体动作” “灵活适配场景变化” , 目前主流视觉方案分布在头部及机器手腕部 ,头部视觉需全局感知 ,实现环境建模、 目标识别与交互理解; 腕部视觉则需近距离精细感知 ,支撑抓取定位、 操作精度控制与物体状态判断 ,二者协同满足全局决策与局部精细操作的需求。

机器人双目相机:

■ 支持5MP 高清分辨率 ,60fps帧率 ,观测距离覆盖 0.25m-10m ,适配机器人头部观测; ■ 搭载工业级图像传感器 ,具备更强的环境适应性和抗干扰能力 ,稳定输出高质量图像; ■ 内置 IMU 模块 ,提升运动视觉精度; ■ 采用二合一 GMSL 传输技术 ,高效集成更便捷。

低速无人车全域感知

     场景需求: 低速无人车需要在复杂多变的开放道路环境(如园区、校区、机场) 中 ,实现高精度环境感知与定位能力的同时 ,严格控制成本 , 以适配园区、物流、环卫、矿区等低速场景下的大规模商业化应用。     

产品应用: 信迈高动态GMSL系列 面向园区物流 、 环卫 、 巡检等低速无人驾驶场景 , 推出高性价比1 MP/3MP环视GMSL摄像头,具备小体积、 轻量化、 低功耗与超低延时的特性 ,有效支持无人车在复杂环境下实现精准行驶、 自主泊车与智能清扫等任务 ,提升作业可靠性及运行效率。 ■ 高清成像: 1MP(1280H x 960V)分辨率、2MP 1920H x 1280V、3MP(1920H x   1536V)分辨率可选 ,30fps流畅帧率。 ■ 高带宽传输:采用GMSL 2通信协议传输数据 ,具有高带宽、低延迟等特点。 ■ 高动态范围:120dB 的高动态范围 ,逆光环境下仍能呈现清晰细节。 ■ 车规级高防护高可靠:具备IP67高防护性能 ,可适应恶劣的工作环境。

虽然给定引用中未直接提及在Arm64架构的Ubuntu开发板(Jetson、树莓派、RK3588)上为VSCode配置conda的方法,但可以给出通用的配置步骤: ### 安装conda 在开发板上打开终端,使用以下命令下载Miniconda安装脚本(适用于Arm64架构): ```bash wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh ``` 然后运行安装脚本: ```bash bash Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh ``` 按照提示完成安装,安装完成后,关闭并重新打开终端,使conda命令生效。 ### 安装VSCode 可以通过以下命令添加VSCode的软件源并安装: ```bash wget -qO- https://packages.microsoft.com/keys/microsoft.asc | gpg --dearmor > packages.microsoft.gpg sudo install -o root -g root -m 644 packages.microsoft.gpg /etc/apt/trusted.gpg.d/ sudo sh -c 'echo "deb [arch=arm64 signed-by=/etc/apt/trusted.gpg.d/packages.microsoft.gpg] https://packages.microsoft.com/repos/vscode stable main" > /etc/apt/sources.list.d/vscode.list' sudo apt update sudo apt install code ``` ### 为VSCode配置conda 1. 打开VSCode,安装Python扩展。在扩展市场搜索“Python”,并安装官方的Python扩展。 2. 打开命令面板(Ctrl+Shift+P或Cmd+Shift+P),输入“Python: Select Interpreter”,选择conda环境中的Python解释器。如果没有显示所需的conda环境,可以手动输入conda环境的Python解释器路径,通常在`~/.conda/envs/<env_name>/bin/python` ,其中`<env_name>`是你的conda环境名称。 ### 验证配置 在VSCode中创建一个Python文件,输入以下代码: ```python import sys print(sys.executable) ``` 运行代码,如果输出的是conda环境的Python解释器路径,则配置成功。
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