基于NVIDA-JETSON 平台MIPI-CSI2摄像头驱动开发手册

最新推荐文章于 2025-03-21 21:38:15 发布
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版权

JETSON 平台驱动开发手册

以NX-devkit-R32.4.3为例

  1. 开发环境搭建

本章节主要介绍如何烧录设备，编译代码。

    1. 介绍用到的文件

  1. gcc-linaro-7.3.1-2018.05-x86_64_aarch64-linux-gnu.tar.xz

交叉编译工具

  1. public_sources.tbz2

源码：解压后可以得到kenel内核代码以及hardware设备树文件和.sh编译脚本

（暂时没有使用nvidia的脚步编译，下面会提到现在用的编译方法）

  1. Tegra_Linux_Sample-Root-Filesystem_R32.4.3_aarch64.tbz2

和Tegra186_Linux_R32.4.3_aarch64.tbz2

文件系统和刷机包

  1. sdkmanager_1.2.0-6733_amd64.deb

Nvidia的刷机工具

    1. 刷机

刷机时需要连接usb线并进入recover模式，按住recover键并按一下reset键就能进入该模式。

      1. 通过sdkmanager进行刷机

在终端输入命令“sudo dpkg -i <

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Jetson AGX Orin 平台移植 AR GW MAX9295 相机驱动编程
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基于Jetson Agx Xavier的驱动开发----------一个字符设备驱动(多设备驱动)
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开发基于 RK3558 的 MIPI 摄像头驱动，涉及到的工作内容较为复杂，主要包括以下几个方面：硬件接口、摄像头控制协议、驱动框架、以及图像处理框架（比如 V4L2）。实际开发时，需要详细参考 RK3558 的硬件手册 和 Linux 内核中现有的 MIPI 驱动（如 rkisp），这些可以为你提供实现的框架和接口的参考。V4L2 驱动：Linux 下的视频框架是 V4L2，你需要在驱动中实现与 V4L2 的接口，进行图像捕获和流处理。camera0：是摄像头本身的配置，包含相关的时钟和信号接口。
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【嵌入式Linux内核驱动】04_Jetson nano GPIO应用 | 驱动开发 | 官方gpiolib、设备树与chip_driver
Hi
04-15 1848
Jetson nano GPIO子系统
nvida-docker安装
01-08
### 如何在Linux上安装配置NVIDIA Docker #### 准备工作 为了确保顺利安装NVIDIA Docker，在开始之前需确认已正确安装并配置好Docker环境以及拥有兼容的CUDA驱动程序。 #### 卸载旧版组件 如果系统中存在旧版本的相关软件包，建议先将其移除以免造成冲突。对于基于Debian/Ubuntu系统的操作可以采用`apt-get remove`命令来完成；而对于RHEL/CentOS，则应考虑使用`yum erase`或`dnf remove`来进行清理[^4]。 #### 获取最新资源 由于网络连接受限的情况，提前下载所需的.deb文件或其他形式分发包显得尤为重要。可以从GitHub仓库获取适用于目标平台架构（通常是amd64/x86_64）的稳定发行版二进制文件，并保存至本地存储介质以便后续离线部署[^3]。 #### 执行安装过程 针对不同类型的Linux发行版执行相应的安装指令： - **Debian/Ubuntu** 将预先准备好的`.deb`文件放置于临时目录下（如/tmp），之后利用`dpkg -P /tmp https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/releases/download/v1.0.1/nvidia-docker_1.0.1-1_amd64.deb sudo dpkg -i /tmp/nvidia-docker*.deb && rm /tmp/nvidia-docker*.deb ``` - **RHEL/CentOS** 对于此类操作系统，可能还需要额外设置YUM源或者手动编译内核模块支持GPU加速特性。具体步骤可参照官方文档说明实施。 #### 测试验证 最后一步是检验整个流程是否顺利完成。可以通过启动一个带有GPU访问权限的基础镜像实例来进行简单测试。例如，在Ubuntu环境下输入以下命令查看显卡状态信息： ```bash sudo docker run --gpus all nvidia/cuda:11.0.3-base-ubuntu20.04 nvidia-smi ```
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