Jzzzzzzzzzzzzzz-优快云博客

原创 NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver.

摘要 NVIDIA驱动无法通信时，首先检查CUDA驱动是否存在。若驱动存在但报错，需安装对应内核头文件。步骤如下：1）确认驱动版本（如nvidia-580.82.07）；2）安装dkms工具；3）遇到内核头文件缺失错误时，安装指定版本的内核头文件（如linux-headers-6.14.0-29-generic）。安装完成后，nvidia-smi命令即可正常使用。该方法适用于Ubuntu系统内核更新后出现的类似问题。

2025-10-02 13:24:42 468

原创使用松灵Piper的一个小坑

本文介绍了机械臂SDK中CAN模块的配置与调试方法。首先详细说明了如何激活单个或多个CAN模块的步骤，包括查找USB端口地址、设置波特率及验证激活状态。随后演示了通过Python脚本测试固件版本和关节角度的过程，重点强调了硬件连接的重要性。作者分享了实际调试中遇到的问题——CAN线高低电平接反的解决方案，提醒用户在遇到通信故障时，应先检查硬件连接是否正确。文章为机械臂CAN通信配置提供了完整的操作指南和常见问题排查思路。

2025-08-06 15:20:59 1283 8

原创使用RoboBrain2.0-7B的量化模型RoboBrain2.0-7B-Q8_0.gguf

这个库是老朋友了，是 C++ 的标准库，之前交叉编译aarch64的dora-rs的时候就出现过，当时的解决方法是下了新的gcc，然后设置了软链接来通过编译，但我们现在不需要多个版本gcc做一些交叉编译，所以直接升级下gcc即可。在了解了这些参数和信息后，原生的7B模型就不够用了，所以需要寻找量化后的7B模型，在huggingface上找到一个量化后的，尝试部署。它的显存占用非常巨大，并且与。而后在执行时又遇到了很多依赖包的问题，才发现自己忘记执行安装依赖的命令了，所以执行如下命令安装好全部依赖。

2025-08-06 15:20:38 940

原创在50系列显卡上编译vllm

本文介绍了在Ubuntu系统下为NVIDIA 50系列显卡安装驱动并部署vLLM服务的完整流程。首先说明570.144版驱动已支持50系GPU，安装时需添加"open"后缀。接着指导安装CUDA 12.8、Anaconda环境，并通过yml文件创建Python 3.12虚拟环境。文章详细说明了PyTorch安装、环境测试方法，以及vLLM源码编译的关键注意事项，特别强调需根据主机性能合理设置线程数或添加虚拟内存以避免内存爆满。最后提到编译完成后将部署RoboBrain2.0-7B模型实现

2025-08-02 14:12:32 1316 2

原创通过创建虚拟内存解决编译时内存爆满导致的死机问题

本文介绍了在16GB内存的Ubuntu系统上通过创建16GB虚拟内存来部署RoboBrain2.0-7B大模型的解决方案。由于编译过程中内存不足导致死机，作者详细讲解了从停用旧swap、删除交换文件、创建16GB新交换文件、设置权限、格式化到启用新swap的完整步骤。重点包括使用fallocate快速分配空间、设置600权限、mkswap格式化以及通过修改fstab实现永久生效。该方法有效解决了内存不足问题，使大模型编译得以顺利进行，虽然速度会有所降低，但确保了系统稳定性。

2025-08-02 13:43:11 379

原创从“黑箱”到解耦：Dora-rs机器人底盘驱动的系统性调试与重构记录

本文记录从Dora-rs自动驾驶项目中解耦键盘遥控节点的实践过程。面对高度耦合的系统，作者采用系统性调试方法：首先建立三节点通信框架，解决Dora版本限制；通过socat虚拟串口验证数据链路；最后排查硬件接口问题，包括串口阻塞、数据包格式、电机死区和端口识别。最终实现由核心服务、键盘遥控和状态监视器组成的稳定系统，为视觉语言模型提供可靠底层控制。该实践展示了分步验证、版本适配和解耦设计在机器人开发中的重要性。

2025-07-21 20:39:28 877

原创一次彻底的 Linux 工作站升级（上）——从 HDD 到 NVMe 的系统迁移与数据分离实战

大家好，作为一个深度依赖 Linux 进行机器人和AI相关科研工作的开发者，我的工作站随着项目的增多，逐渐暴露出了一些性能瓶颈和管理上的痛点。系统之前错误的安装在慢速的机械硬盘（HDD）上，而高速固态硬盘（SSD）空间却被 Windows 占用；最重要的是，系统、软件、个人数据、科研项目全都混杂在一起，不仅拖慢了速度，也给备份和管理带来了巨大的挑战。最近，我新购入了一块 2TB 的 NVMe SSD，决心对我的工作站进行一次彻底的“换心手术”。

2025-07-16 20:37:58 804

原创告别踩坑：在Ubuntu 20.04上为ROS Noetic完美编译安装RealSense T265 SDK

摘要：本文分享了在Ubuntu 20.04和ROS Noetic环境下成功配置Intel RealSense T265相机的经验。作者经历了两天的调试，发现新版本librealsense驱动与ROS包的兼容性问题，最终通过源码编译librealsense SDK 2.50.0版本解决。关键步骤包括：卸载旧驱动、安装编译依赖、配置UDEV规则，并确保与ros-noetic-realsense2-camera包版本匹配。该方法避免了内核兼容性问题，成功实现了相机识别和ROS节点启动。完整方案详见原文技术细节。

2025-07-01 14:23:32 931 3

原创从0开始玩转soarm101 下篇

本文详细介绍了基于LeRobot框架的SO-ARM101机械臂开发流程。内容包括：硬件连接与端口配置、电机ID设置与标定、遥操作实现、数据录制与上传HuggingFace，以及模型训练全流程。重点解决了常见问题如固件升级、相机超时、显卡驱动安装、CUDA版本匹配等。通过降低分辨率处理录制瓶颈，并指导正确安装PyTorch版本完成模型训练。文章提供了完整的命令行操作示例，帮助开发者从零实现机械臂的标定、控制到机器学习训练全链路开发。最后预告了模型评估和LeKiwi底座小车相关内容。

2025-06-24 14:56:25 2944

原创从0开始玩转soarm101 上篇

先前的工作已经完成了40系显卡下的lerobot原生py库的控制和预计dora-rs的移植控制。更换新的50系列显卡后，重新再装一次环境，记录一些解决的依赖问题。环境：显卡技嘉的5060，cpui5-13490f，主板技嘉b760m gaming，双系统ubuntu2204，win10专业版。主要实现流程参考lerobot soarm101 官网教程。下面从装好2204系统开始。第一个要注意的问题，装好ubuntu后不要从ubuntu自带的软件商店种下vscode，其余的ide我未尝试。

2025-06-24 11:03:18 1030 1

原创 Ubuntu 24.04桌面上启用/禁用 wayland以使用waydroid

可以取消注释此行并将其设置为 true 或 false，取决于是否启用 Wayland。启用 Wayland。进行所需的更改后，保存此文件并退出。重新启动 GDM3 或重新启动 Ubuntu 桌面才能使更改生效。如果禁用了 Wayland 显示服务器，只会看到 Xorg 选项出现，或者齿轮按钮根本没有出现。打开命令行终端并使用 nano 或您最喜欢的文本编辑器以 root 权限打开此文件。要使用 Wayland 登录 Ubuntu 桌面，请单击齿轮按钮并在登录前选择。文件以禁用或启用 Wayland。

2025-05-26 12:25:06 2951 1

Jzzzzzzzzzzzzzz的博客