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RSS订阅原创 Jetson 实践—Robotics与Physical AI
本章项目以 Jetson Orin NX 16GB 为边缘计算核心，通过 USB 摄像头和 YOLO 完成目标检测，利用 ROS 2 传递感知与决策结果，并通过串口向 ESP32 下发控制命令。ESP32 根据 `IDLE`、`TARGET`、`ALERT` 三种状态控制红、黄、绿 LED 和 MG90S 360°连续旋转舵机，实现“视觉感知—状态决策—物理执行—结果反馈”的完整 Physical AI 闭环。
2026-08-28 02:03:15
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原创 Jetson实践—离线大语言模型应用开发
本周学习聚焦于在Jetson Orin NX 16GB设备上部署生成式AI应用，主要内容包括：1. 掌握LLM基础知识与大模型选型策略，选择Qwen2.5 7B量化模型结合Ollama框架部署；2. 通过OpenWebUI实现浏览器交互，完成API/Python调用验证；3. 实现VLM多模态应用，使模型具备图像理解能力；4. 构建ASR→LLM→TTS离线语音助手完整链路。实践表明Jetson适合7B规模模型的本地推理，但需统筹考虑内存分配、量化精度与计算资源。相比YOLO的实时检测，LLM/VLM更注重
2026-08-21 10:48:23
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原创 Jetson实践—Computer Vision AI 应用开发
摘要：本周学习在Jetson平台上实现计算机视觉应用。主要内容包括：1）使用OpenCV完成图像处理基础操作；2）验证USB摄像头设备识别；3）通过SeeedJetsonDevelopTool连接Jetson Orin NX；4）在AppMarket安装部署YOLOv8目标检测应用。实验成功实现了实时目标检测功能，包括摄像头视频流采集、YOLOv8模型推理及检测结果可视化。通过实践掌握了模型部署流程（.pt→ONNX→TensorRT）和Jetson平台视觉应用的完整开发链路。
2026-08-14 14:18:13
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原创 Jetson实践—认识平台、搭建开发环境
了解NVIDIA Jetson边缘AI平台的入门知识，主要包括以下内容：1) 掌握Jetson模组（计算核心）、载板（接口扩展）和整机的区别；2) 完成Orin NX 16GB模组的系统初始化，验证JetPack 6.2.1环境（含CUDA 12.6、cuDNN 9.3和TensorRT 10.3）；3) 实现SSH远程访问和jtop系统监控。设备配置为Ubuntu 22.04系统，16GB内存，500GB NVMe存储。通过实践全面验证了硬件功能与软件环境。
2026-08-06 23:56:28
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空空如也
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