JETBOT AI构建指南

2021-02-23 10:57:57 浏览数 (1)

这个就是我们目前在官网看见的产品，可以看到还是很简单的。两个差速轮子。一个主板，一个电机驱动模块，一个摄像头

差分驱动器配置，就是两个轮子的转速不一样。

就可以前进，后退，转弯等

  • 霍尔效应传感器轮编码器，这个用来精确控制小车的速度
  • 前置 160° FOV 摄像机
  • IMU
  • TOF传感器带来的避障体验
  • 用于电池诊断的各种传感器
  • 后面还可以扩展更多的玩法

这个又是一种机器小车：可以看到是用充电宝驱动的，那我们也可以用充电宝驱动~

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https://jetbot.org/v0.4.3/

官方还有文档

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https://jupyter.org/

这个就是运行笔记本的核心，我们未来的程序就放到这里运行

可以先在我的主机上面运行一次，先下载

直接运行

我因为以前就有安装过，所以把配置文件直接读入了

应该就是用了一个I2C的小屏幕。来显示IP以及内存大小

这个是构建的模块图，分为硬件软件两个层级

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https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/jetracer

JetRacer 是使用 NVIDIA Jetson Nano 的自主 AI 赛车。这个我在后面会在分析一下~

首先构建车是用的这种小的直流减速电机

以及这样的电机驱动板，有很多来代替的电路板

在连接电源的时候，有这种弯头的选择

这个是2GB的Type-C接口

我们重点说说这个屏幕

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https://www.adafruit.com/product/3527

购买链接

有一个用于SSD1306芯片组的Python库

背面图

这个小玩意儿是给树莓安装的

sudo apt-get update

sudo apt-get upgrade

sudo pip3 install --upgrade setuptoolssudo

apt-get install python3-pip

以上的脚本是在树莓派内运行的，其他的设备打通小异

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cd ~
sudo pip3 install --upgrade adafruit-python-shell
wget https://raw.githubusercontent.com/adafruit/Raspberry-Pi-Installer-Scripts/master/raspi-blinka.py
sudo python3 raspi-blinka.py

以及一会儿问你是不是重新启动，是

以下代码来检查机器的I2C和SPI的功能是不是正常

ls /dev/i2c* /dev/spi*

应该看到响应

/dev/i2c-1 /dev/spidev0.0 /dev/spidev0.1

想

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import board
import digitalio
import busio
 
print("Hello blinka!")
 
# Try to great a Digital input
pin = digitalio.DigitalInOut(board.D4)
print("Digital IO ok!")
 
# Try to create an I2C device
i2c = busio.I2C(board.SCL, board.SDA)
print("I2C ok!")
 
# Try to create an SPI device
spi = busio.SPI(board.SCLK, board.MOSI, board.MISO)
print("SPI ok!")
 
print("done!")
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python3 blinkatest.py

之后你会看到这个结果

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https://github.com/adafruit/Adafruit_CircuitPython_SSD1306

之后我们需要开启这个下载这个库

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sudo pip3 install adafruit-circuitpython-ssd1306

sudo apt-get install python3-pip

sudo apt-get install python3-pil

就这个驱动库

在最上面我们已经开启了了I2C的功能：

用这个语句来看我们的显示器的地址在哪里

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# SPDX-FileCopyrightText: 2017 Tony DiCola for Adafruit Industries
# SPDX-FileCopyrightText: 2017 James DeVito for Adafruit Industries
# SPDX-License-Identifier: MIT

# This example is for use on (Linux) computers that are using CPython with
# Adafruit Blinka to support CircuitPython libraries. CircuitPython does
# not support PIL/pillow (python imaging library)!

import time
import subprocess

from board import SCL, SDA
import busio
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import adafruit_ssd1306


# Create the I2C interface.
i2c = busio.I2C(SCL, SDA)

# Create the SSD1306 OLED class.
# The first two parameters are the pixel width and pixel height.  Change these
# to the right size for your display!
disp = adafruit_ssd1306.SSD1306_I2C(128, 32, i2c)

# Clear display.
disp.fill(0)
disp.show()

# Create blank image for drawing.
# Make sure to create image with mode '1' for 1-bit color.
width = disp.width
height = disp.height
image = Image.new("1", (width, height))

# Get drawing object to draw on image.
draw = ImageDraw.Draw(image)

# Draw a black filled box to clear the image.
draw.rectangle((0, 0, width, height), outline=0, fill=0)

# Draw some shapes.
# First define some constants to allow easy resizing of shapes.
padding = -2
top = padding
bottom = height - padding
# Move left to right keeping track of the current x position for drawing shapes.
x = 0


# Load default font.
font = ImageFont.load_default()

# Alternatively load a TTF font.  Make sure the .ttf font file is in the
# same directory as the python script!
# Some other nice fonts to try: http://www.dafont.com/bitmap.php
# font = ImageFont.truetype('/usr/share/fonts/truetype/dejavu/DejaVuSans.ttf', 9)

while True:

    # Draw a black filled box to clear the image.
    draw.rectangle((0, 0, width, height), outline=0, fill=0)

    # Shell scripts for system monitoring from here:
    # https://unix.stackexchange.com/questions/119126/command-to-display-memory-usage-disk-usage-and-cpu-load
    cmd = "hostname -I | cut -d' ' -f1"
    IP = subprocess.check_output(cmd, shell=True).decode("utf-8")
    cmd = "top -bn1 | grep load | awk '{printf "CPU Load: %.2f", $(NF-2)}'"
    CPU = subprocess.check_output(cmd, shell=True).decode("utf-8")
    cmd = "free -m | awk 'NR==2{printf "Mem: %s/%s MB  %.2f%%", $3,$2,$3*100/$2 }'"
    MemUsage = subprocess.check_output(cmd, shell=True).decode("utf-8")
    cmd = 'df -h | awk '$NF=="/"{printf "Disk: %d/%d GB  %s", $3,$2,$5}''
    Disk = subprocess.check_output(cmd, shell=True).decode("utf-8")

    # Write four lines of text.

    draw.text((x, top   0), "IP: "   IP, font=font, fill=255)
    draw.text((x, top   8), CPU, font=font, fill=255)
    draw.text((x, top   16), MemUsage, font=font, fill=255)
    draw.text((x, top   25), Disk, font=font, fill=255)

    # Display image.
    disp.image(image)
    disp.show()
    time.sleep(0.1)

这段程序就是把机器内部的运行情况在显示屏上打印

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sudo python3 stats.py
然后执行这个语句
代码语言：javascript复制
https://github.com/adafruit/Adafruit_CircuitPython_SSD1306/tree/master/examples

还有很多例子，很丰富

我们还想在开机没有屏幕的情况下来运行这个脚本

代码语言：javascript复制
sudo nano /etc/rc.local

然后添加一个

代码语言：javascript复制
sudo python3 /home/pi/stats.py &

记得最后的exit 0

然后重启

加快显示速度

为了获得最佳性能，尤其是要进行快速动画时，你需要调整 I2C 内核以以 1MHz 的速度运行。默认情况下，它可能为 100KHz 或 400KHz

要进行此编辑，请使用sudo nano /boot/config.txt

并添加到文件的末尾

dtparam=i2c_baudrate=1000000

这样刷新起来就快了

dfrobot给了一个屏幕

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http://wiki.dfrobot.com.cn/_SKU_DFR0486_Gravity_I2C_OLED-2864显示屏

和上文的芯片一样，我就可以重新封装一个Py库来移植我的小屏幕~

这张图在构建我们自己的支架的时候可以参考

对于上面的电机驱动模块是用的I2C控制的

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https://drive.google.com/file/d/1tsuSY3iZrfiKu4ww-RX-eCPcwuT2DPwJ/view

如果用这个页面的镜像的话，它是把桌面删除的

这个是需要烧录到一张新的内存卡内部的镜像

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sudo nmcli device wifi connect <SSID> password <PASSWORD>

这个命令就是来设置WiFi连接的

首先看目前可以用的网络设备

打印可用网络

代码语言：javascript复制
git clone http://github.com/NVIDIA-AI-IOT/jetbot.git

我们此时克隆这个库

看看里面的东西

然后就是执行里面的脚本

注意是将GUI禁止了

这里打开先

因为不是用的这个镜像，所以没有启动dorker

分别是基本的遥控功能，在浏览器内可以控制

这个也是遥控

避障

巡线

物体追踪

如果上面的Dorker开启有问题，可以试试这样：

第 1 步 - 配置系统

首先，调用脚本配置电源模式和其他参数。scripts/configure_jetson.sh

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cd jetbot
./scripts/configure_jetson.sh

接下来，源脚本来配置与 JetBot Docker 相关的各种环境变量。docker/configure.sh

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cd docker
source configure.sh

最后，如果尚未，请将默认 Docker 运行时设置为 NVIDIA。这对于将 CUDA 相关组件与容器一起使用是需要的。

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./set_nvidia_runtime.sh

如果需要，还可以在 Jupyter 容器上设置内存限制。

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export JETBOT_JUPYTER_MEMORY=500m
export JETBOT_JUPYTER_MEMORY_SWAP=3G

第 2 步 - 启用所有容器

调用以下内容以启用 JetBot Docker 容器

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sudo systemctl enable docker   # enable docker daemon at boot
./enable.sh $HOME   # we'll use home directory as working directory, set this as you please.

现在，你可以从网络浏览器转到并开始编程JetBot！你可以在本地网络上的任何计算机上进行此操作。要登录的密码为 。https://<jetbot_ip>:8888jetbot

我还是有错误，可能是我dorker的原因~

这个是小车的构建指南就先说到这里，感兴趣的~我们下期再见！

apt-get 容器镜像服务 http 容器

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