Xin lưu ý: NVidia Jetson Nano B01 Dev Kit được trang bị Non-Production System on Module (SoM). SoM này chỉ thích hợp cho mục đích phát triển dự án và chạy thử, nó không thích hợp để sử dụng trong môi trường sản xuất / chạy liên tục / công nghiệp. NVidia không khuyến cáo sử dụng Dev Kit này để chạy liên tục 24 tiếng một ngày hoặc dùng trong môi trường/ nhiệt độ công nghiệp.
Hãy tham khảo video bên dưới để biết các phát triển sử dụng Jetson Nano trong việc phát triển xe tự hành không người lái.
NVIDIA® Jetson Nano™ Developer Kit hiện đã có mặt tại cửa hàng trực tuyến của Cytron. Jetson Nano có thể chạy các tác vụ AI hiện đại trong một bo mạch kích thước nhỏ, tiêu hao ít điện (khoảng 5W) và có chi phí thấp. Các nhà phát triển, người mới bắt đầu với AI và nhà sản xuất có thể chạy các AI framework và modle cho các ứng dụng như phân loại hình ảnh, phát hiện vận thể và xử lý giọng nói. NVIDIA® Jetson Nano™ Developer Kit có thể được cấp nguồn qua cổng micro-USB và hỗ trợ nhiều kết nối ngoại vi, từ các chân GPIO đến CSI. Điều này giúp các nhà phát triển dễ dàng kết nối các module cảm biến và camera để xây dựng ứng dụng của mình.
Jetson Nano cũng được hỗ trợ bởi NVIDIA JetPack™, bao gồm gói hỗ trợ bo mạch (Board Support Package - BSP), nó bao gồm hệ điều hành Linux, thư viện phần mềm NVIDIA CUDA®, cuDNN và TensorRT™ dành cho deep learning, thị giác máy tính (computer vision), GPU computing xử lý đa phương tiện, v.v. . Bạn có thể dễ dàng cài JetPack lên thẻ nhớ để khởi động bo mạch Jetson Nano. Điều này hết sức đơn giản.
JetPack SDK được sử dụng trên toàn bộ dòng sản phẩm NVIDIA Jetson và hoàn toàn tương thích với nền tảng AI của NVIDIA để đào tạo và triển khai phần mềm AI. Vì vậy, bạn không cần phải lo lắng về tính tương thích của ứng dụng khi chạy trên các phiên bản khác nhau của NVIDIA Jetson.
Mẹo: Raspberry Pi Camera Module V2 tương thích tốt với Jetson Nano, và là một sản phẩm hoàn hảo cho thị giác máy tính (computer vision)
- Jetson Nano Rev: B01
- GPU 128-core Maxwell™ GPU
- CPU Quad-core ARM A57
- Memory 4 GB 64-bit LPDDR4 | 25.6 GB/s
- 10/100/1000BASE-T Ethernet
- Storage MicroSD
- Video Encode 4Kp30| 4x 1080p30| 9x 720p30 (H.264/H.265)
- Video Decoder4Kp60| 2x 4Kp30| 8x 1080p30| 18x 720p30| (H.264/H.265)
- Micro-USB 5V 2A
- DC power adapter 5V 4A
- USB 3.0 Type A
- USB 2.0 Micro-B
- HDMI/DisplayPort
- M.2 Key E
- Gigabit Ethernet
- GPIOs, I2C, I2S, SPI, UART
- MIPI-CSI camera connector
- Fan connector
- PoE connector
- Dimensions: 100mm x 80mm x 29mm
Những thay đổi từ Rev A02 lên B01 Version Change Information for B01 from A02
- B01 carrier board (bo mạch I/O cho bản B01) tương thích với thông số kỹ thuật của Jetson Nano, trong khi carrier board của bản A02 không tương thích
- Gỡ bỏ Header cho Nút nhấn [J40]
- Gỡ bỏ Header cho cổng Serial [J44]
- Thay đổi vị trí của Jumper chọn Nguồn [J48]
- Thay đổi vị trí của cổng kết nối Camera [J13]
- Thêm cổng vị trí của kết nối Camera [J49]
- Factory JetPack được nâng cấp từ 4.2 SDK lên 4.3 SDK
Bạn sẽ cần:
- Nguồn điện 5.1V 2.5A Raspberry Pi micro B để cấp nguồn cho bo mạch
- Thẻ nhớ microSD để cài hệ điều hành
- Raspberry Pi Camera Module V2
- Camera 8MP IMX219 Low Distortion M12 cho Jetson Nano
- 1 x NVIDIA Jetson Nano và carrier board (mạch I/O)
- 1 x Quick Start Guide (hướng dẫn bắt đầu nhanh)
- So sánh phiên bản A02 và B01 của Jetson Nano Developer Kit
- Khởi động Nvidia Jetson Nano Boot từ USB để biết cách cài đặt OS lên USB (SSD)
- Robotic Operating System (ROS) với Nvidia Jetson Nano để biết cách cài đặt và giả lập robot với ROS
- AI Framework Test với Nvidia Jetson Nano
- Bắt đầu sử dụng Jetson Nano Developer Kit
- Developer Kit User's Guide
- Jetson Nano: Deep Learning Inference Benchmarks
- Tải xuống các tài nguyên cho Jetson
- Jetson FAQ
- Diễn đàn Kỹ thuật dành cho Jetson
- Wiki
- Jetson Nano và Raspberry Pi Camera module V2