用Nvidia Jetson TX2可以做什么有意思的project？？
Jetson TX2 development kit出来了，大家觉得有什么project可以做？
1120798981qz 10小时前 Jetson TX2 development kit出来了，大家觉得有什么project可以做？关注者357被浏览159,828关注问题写回答邀请回答好问题 11添加评论分享<div class="Question-main"><div class="Question-mainColumn"><div id="QuestionAnswers-answers" class="QuestionAnswers-answers" data-zop-feedlistmap="0,0,1,0"><div class="Card AnswersNavWrapper"><div class="ListShortcut"><div class="List">10 个回答默认排序<div class="" role="list"><div class="List-item" tabindex="0"><div class="ContentItem AnswerItem" data-za-index="0" data-zop="{&quot;authorName&quot;:&quot;阿木实验室&quot;,&quot;itemId&quot;:1105311897,&quot;title&quot;:&quot;用Nvidia Jetson TX2可以做什么有意思的project？&quot;,&quot;type&quot;:&quot;answer&quot;}" name="1105311897" itemProp="acceptedAnswer" itemType="http://schema.org/Answer" itemscope="">阿木实验室为机器人研发提供开源软硬件工具和课程服务，让研发更高效！21 人赞同了该回答<div class="RichContent RichContent--unescapable"><div class="RichContent-inner">NVIDIA®Jetson™TX2 为用户的嵌入式 AI 计算设备提供卓越的速度和能效。这款超级计算机模块采用 NVIDIA Pascal™GPU、高达 8 GB 内存、59.7 GB/s 内存带宽，提供丰富的标准硬件接口，完美适配各类产品和外形规格，实现真正意义上的 AI 计算终端。应用领域十分广泛，可适用：智能视频分析（IVA），无人机，机器人，游戏设备，虚拟现实（VR），增强现实（AR）和便携式医疗设备等领域。阿木实验室选择 Jetson TX2 作为板载计算机，开源了我们的板载计算机软件框架，Github 仓库地址：<span class="invisible">https://github.com/amov-lab/px4_command 该功能包是一个基于 Ardupilot/PX4 开源固件及 Mavros 功能包的开源项目，提供一个感知和任务计算机模块。下面就来看看能够实现的特色功能：目标追踪激光SLAM定位双目V-SLAM定位无人机外环控制器修改激光避障等上层开发代码视觉路径规划仿真（ROS）还可根据需求定制追加功能：任务决策路径规划滤波导航单/多机控制等无人机/无人车/无人船科研及开发领域的功能感兴趣的朋友，可以根据仓库源码自行尝试。也可以直接购买我们的板载计算机（已预装框架），直接上手进行二次开发。<hr/>最后给大家详细介绍下 Jetson TX2 的性能：256核心NVIDIA Pascal GPU：完全支持所有现代图形API，统一着色器并支持 GPU计算。GPU 支持与分立NVIDIA GPU相同的所有功能，包括广泛的计算API和包括CUDA在内的库。高度功耗优化，可在嵌入式使用案例中实现最佳性能。 ARMv8（64位）多处理器CPU复合体：两个CPU集群通过NVIDIA设计的高性能相干互连结构连接; 支持两个CPU集群同时运行，以实现真正的异构多处理（HMP）环境。Denver 2（双核）CPU集群针对更高的单线程性能进行了优化；ARM Cortex-A57 MPCore（四核）CPU集群更适合多线程应用和更轻负载。128位内存控制器：128位DRAM接口，提供高带宽LPDDR4支持。eMMC（固态存储器）：32GB，装上系统和Jetpack，还剩10个G多点。功耗：15W，有几个功耗模式可以选择。高级高清视频编码器：以60fps录制4K超高清视频，最高可达12位像素。支持H.265和H.264 BP / MP / HP / MVC，VP9和VP8编码。显示控制器子系统：两个多模（eDP / DP / HDMI）输出和最多8个通道的MIPI-DSI输出。多行像素存储允许更高内存效率的缩放操作和像素提取。还提供硬件显示器表面旋转以减少移动应用中的带宽。1.4Gpix/ s高级图像信号处理：硬件加速静止图像和视频捕获路径，带有高级ISP。音频处理引擎：音频子系统可通过多个接口为多声道音频提供全面的硬件支持。CPU内核的5种模式：TX2默认模式只开4个ARM A57 CPU，即mode1模式（Max-Q）
萝卜花源 10小时前 Jetson TX2的是可以作为核武器的处理器的，性能是十分强大的。简单的智能小车或者机器人不推荐使用TX2，性价比比较低。利用TX2做处理器，控制移动平台（高精度的小车底盘）做SLAM我觉得是一个相当有意思的project，TX2的处理能力非常适合实现机器视觉。补充一下这个idea的一些细节：移动底盘利用的是麦克纳姆轮小车，处理器是Jetson TX2，视觉部分是ZED双目相机。项目的目标是实现基于双目视觉的SLAM。将来有可能再加装机械臂，用以实现更多有趣的demo，例如识别跟踪大佬，用机械臂给大佬递茶哈哈哈哈哈。最后放一个链接，SLAM的一些有意思的demo：https://www.youtube.com/watch?v=1aHUkSgIweE
1120798981qz 10小时前 Jetson TX2 development kit出来了，大家觉得有什么project可以做？关注者357被浏览159,828关注问题写回答邀请回答好问题 11添加评论分享<div class="Question-main"><div class="Question-mainColumn"><div id="QuestionAnswers-answers" class="QuestionAnswers-answers" data-zop-feedlistmap="0,0,1,0"><div class="Card AnswersNavWrapper"><div class="ListShortcut"><div class="List">10 个回答默认排序<div class="" role="list"><div class="List-item" tabindex="0"><div class="ContentItem AnswerItem" data-za-index="0" data-zop="{&quot;authorName&quot;:&quot;阿木实验室&quot;,&quot;itemId&quot;:1105311897,&quot;title&quot;:&quot;用Nvidia Jetson TX2可以做什么有意思的project？&quot;,&quot;type&quot;:&quot;answer&quot;}" name="1105311897" itemProp="acceptedAnswer" itemType="http://schema.org/Answer" itemscope="">阿木实验室为机器人研发提供开源软硬件工具和课程服务，让研发更高效！21 人赞同了该回答<div class="RichContent RichContent--unescapable"><div class="RichContent-inner">NVIDIA®Jetson™TX2 为用户的嵌入式 AI 计算设备提供卓越的速度和能效。这款超级计算机模块采用 NVIDIA Pascal™GPU、高达 8 GB 内存、59.7 GB/s 内存带宽，提供丰富的标准硬件接口，完美适配各类产品和外形规格，实现真正意义上的 AI 计算终端。应用领域十分广泛，可适用：智能视频分析（IVA），无人机，机器人，游戏设备，虚拟现实（VR），增强现实（AR）和便携式医疗设备等领域。阿木实验室选择 Jetson TX2 作为板载计算机，开源了我们的板载计算机软件框架，Github 仓库地址：<span class="invisible">https://github.com/amov-lab/px4_command 该功能包是一个基于 Ardupilot/PX4 开源固件及 Mavros 功能包的开源项目，提供一个感知和任务计算机模块。下面就来看看能够实现的特色功能：目标追踪激光SLAM定位双目V-SLAM定位无人机外环控制器修改激光避障等上层开发代码视觉路径规划仿真（ROS）还可根据需求定制追加功能：任务决策路径规划滤波导航单/多机控制等无人机/无人车/无人船科研及开发领域的功能感兴趣的朋友，可以根据仓库源码自行尝试。也可以直接购买我们的板载计算机（已预装框架），直接上手进行二次开发。<hr/>最后给大家详细介绍下 Jetson TX2 的性能：256核心NVIDIA Pascal GPU：完全支持所有现代图形API，统一着色器并支持 GPU计算。GPU 支持与分立NVIDIA GPU相同的所有功能，包括广泛的计算API和包括CUDA在内的库。高度功耗优化，可在嵌入式使用案例中实现最佳性能。 ARMv8（64位）多处理器CPU复合体：两个CPU集群通过NVIDIA设计的高性能相干互连结构连接; 支持两个CPU集群同时运行，以实现真正的异构多处理（HMP）环境。Denver 2（双核）CPU集群针对更高的单线程性能进行了优化；ARM Cortex-A57 MPCore（四核）CPU集群更适合多线程应用和更轻负载。128位内存控制器：128位DRAM接口，提供高带宽LPDDR4支持。eMMC（固态存储器）：32GB，装上系统和Jetpack，还剩10个G多点。功耗：15W，有几个功耗模式可以选择。高级高清视频编码器：以60fps录制4K超高清视频，最高可达12位像素。支持H.265和H.264 BP / MP / HP / MVC，VP9和VP8编码。显示控制器子系统：两个多模（eDP / DP / HDMI）输出和最多8个通道的MIPI-DSI输出。多行像素存储允许更高内存效率的缩放操作和像素提取。还提供硬件显示器表面旋转以减少移动应用中的带宽。1.4Gpix/ s高级图像信号处理：硬件加速静止图像和视频捕获路径，带有高级ISP。音频处理引擎：音频子系统可通过多个接口为多声道音频提供全面的硬件支持。CPU内核的5种模式：TX2默认模式只开4个ARM A57 CPU，即mode1模式（Max-Q）
萝卜花源 10小时前 Jetson TX2的是可以作为核武器的处理器的，性能是十分强大的。简单的智能小车或者机器人不推荐使用TX2，性价比比较低。利用TX2做处理器，控制移动平台（高精度的小车底盘）做SLAM我觉得是一个相当有意思的project，TX2的处理能力非常适合实现机器视觉。补充一下这个idea的一些细节：移动底盘利用的是麦克纳姆轮小车，处理器是Jetson TX2，视觉部分是ZED双目相机。项目的目标是实现基于双目视觉的SLAM。将来有可能再加装机械臂，用以实现更多有趣的demo，例如识别跟踪大佬，用机械臂给大佬递茶哈哈哈哈哈。最后放一个链接，SLAM的一些有意思的demo：https://www.youtube.com/watch?v=1aHUkSgIweE
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