px4连接jetson nano

1.调节怠速 PWM_MAIN_MIN

2.安全开关 CBRK_IO_SAFETY

3.单通道飞行模式切换:5通道终值设为 105 85 55 77

4.TFMini  修改 EKF2_HGT_MODE

设置SENS_TFMINI_CFG到串口四

参考(29条消息) TFMINI在PX4/pixhawk上的安装和设置_TYINY的博客-优快云博客

px4连接机载处理器

MAVLink Peripherals (GCS/OSD/Companion) | PX4 自动驾驶用户指南

(28条消息) 树莓派ubuntu mate系统连接PX4并通过UDP连接至QGC地面站_hahahhaha_的博客-优快云博客

注意: MAV_2_FORWARD一定要开,不然数据只是单向流通

 

px4 offboard模式测试

[PX4]mavros安装+offboard控制过程记录 - SharkU - 博客园 (cnblogs.com)

### Jetson Orin Nano与PX系列的规格对比 #### 性能差异 Jetson Orin Nano基于最新的Orin SoC架构设计,集成了强大的AI处理能力。相比之下,PX系列(如TX2 NX)采用的是较早一代的Pascal GPU架构,在计算性能上有所差距[^1]。 对于多核CPU配置方面,Orin Nano提供了8个Arm Cortex-A78AE内核;而PX系列通常配备四到六个A57/A72 CPU核心。这种硬件上的改进使得Orin Nano能够更好地支持复杂的并行运算任务以及更高效的功耗管理方案[^2]。 #### 接口兼容性 尽管两者都遵循NVIDIA的标准接口定义,但在实际应用中仍存在一些细微差别: - **存储扩展**:Orin Nano支持eMMC 5.1和UFS 3.1两种高速闪存标准,这为开发者带来了更多的灵活性;然而,大多数PX型号仅限于较低版本的eMMC技术。 - **网络连接选项**:新推出的Orin设备增加了对Wi-Fi/蓝牙模块的支持,进一步增强了无线通信功能;而对于部分旧款PX产品来说,则可能需要额外安装适配器来实现相同的功能[^3]. #### 软件生态系统的演变 随着CUDA工具链和其他开发资源不断更新迭代,针对最新SoCs优化过的库文件可能会无法直接适用于早期平台。因此当考虑跨代际间的代码移植时需特别注意API变更所带来的影响[^4]。 ```python # Python伪代码展示如何查询GPU信息 import nvidia_smi nvidia_smi.nvmlInit() handle = nvidia_smi.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0) info = nvidia_smi.nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle) print(f"GPU Memory Usage: {info.used / (1024**2)} MB") ```
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