哈囉各位,許久不見,
距離上一次發文章也過了兩年了,
可能有人會問:「魔人跑去哪裡逍遙啦?怎麼這麼久沒有技術分享了?」
如果有在關注 86Duino 的就會發現,本魔這一兩年都在用 86ME Mk-II 與 86Scratch,
甚至還開了教學影片與直播(86ME小學堂、86Scratch上學趣),
當然還有繼續做一些機器人的專案,
算是進了精神時光屋修練了一陣子!
寒暄至此,如果有更多問題可以在下方留言問本魔哦。
接著就是進入今天的主題啦!
因為最近本魔多了一些課題學習,
那就是機器人作業系統 Robot Operating System (簡稱 ROS ),
畢竟這是機器人當前的趨勢,為了要跟上腳步,所以必須要好好的苦讀一番,
我的桌上甚至多了兩本相關書籍呢!
左邊那本是古月大大寫的精華,若有興趣可以至古月居學習。
右邊那本是一位印度 Qbotics Labs 的創辦人兼 CEO,Lentin Joseph寫的。
當然今天不是要介紹這兩本書,
而是本魔最近入手的這片 Jetson Nano,
這是一片 NVIDIA 推出的 AI 系統開發專用的控制板,
主要可以拿來做一些 AI 的視覺計算與簡單的嵌入式應用。
可以看到官方的影片,將 Jetson Nano 拿來一些視覺辨識的應用:
接下來看一下實體,
比起本魔之前不小心撿到的 Jetson TK1,小了非常多,並且是無風扇的設計呢!
Jetson Nano 的規格如下:
魔人:「子民們!還不奉上你們的膝蓋!」 (被毆
距離上一次發文章也過了兩年了,
可能有人會問:「魔人跑去哪裡逍遙啦?怎麼這麼久沒有技術分享了?」
如果有在關注 86Duino 的就會發現,本魔這一兩年都在用 86ME Mk-II 與 86Scratch,
甚至還開了教學影片與直播(86ME小學堂、86Scratch上學趣),
當然還有繼續做一些機器人的專案,
算是進了精神時光屋修練了一陣子!
寒暄至此,如果有更多問題可以在下方留言問本魔哦。
接著就是進入今天的主題啦!
因為最近本魔多了一些課題學習,
那就是機器人作業系統 Robot Operating System (簡稱 ROS ),
畢竟這是機器人當前的趨勢,為了要跟上腳步,所以必須要好好的苦讀一番,
我的桌上甚至多了兩本相關書籍呢!
右邊那本是一位印度 Qbotics Labs 的創辦人兼 CEO,Lentin Joseph寫的。
當然今天不是要介紹這兩本書,
而是本魔最近入手的這片 Jetson Nano,
這是一片 NVIDIA 推出的 AI 系統開發專用的控制板,
主要可以拿來做一些 AI 的視覺計算與簡單的嵌入式應用。
可以看到官方的影片,將 Jetson Nano 拿來一些視覺辨識的應用:
接下來看一下實體,
比起本魔之前
Jetson Nano 的規格如下:
GPU | NVIDIA Maxwell™ 架構配備 128 個 NVIDIA CUDA® 核心 | |
CPU | 四核心 ARM® Cortex®-A57 MPCore 處理器 | |
記憶體 | 4 GB 64-bit LPDDR4 | |
儲存空間 | 16 GB eMMC 5.1 快閃記憶體 | |
影片編碼 | 4K @ 30 (H.264/H.265) | |
影片解碼 | 4K @ 60 (H.264/H.265) | |
相機 | 12 個通道 (3x4 或 4x2) MIPI CSI-2 DPHY 1.1 (1.5 Gbps) | |
連線能力 | Gigabit 乙太網路 | |
顯示器 | HDMI 2.0 或 DP1.2 | eDP 1.4 | DSI (1x2) 2 個同步 | |
UPHY | 1 個 1/2/4 PCIE、1 個 USB 3.0、3 個 USB 2.0 | |
I/O | 1 個 SDIO / 2 個 SPI / 6 個 I2C / 2 個 I2S / GPIO | |
大小 | 69.6 mm x 45 mm | |
機械規格 | 260-pin 邊緣接頭 |
我們在購買時,賣家也附贈了一張 MicroSD 卡與 5V Adapter:
有 2.5A 呢!應該蠻耐操的!
MicroSD 卡的插槽有點隱密,在 SoC Module 的背面:
和 86Duino 一樣是 MicroSD 彈簧卡榫。
可能有人會好奇,魔人怎麼要忽然介紹這片控制板呢?
該不會是在業配阿?
其實並不是,只是因為這片 Jetson Nano 是今年剛推出不久,
網上其實資源並不多,更別說是中文相關的分享、交學文章,
而本魔碰巧因為需要學習 ROS 與 Jetson Nano 相關的一些應用,
所以才想著能夠秉持著無私的精神和大家分享,以及互相學習的!
今天開箱大概到這裡啦~,
下一篇將會介紹如何製作 Jetson Nano 開機碟哦!