microSDカードの選定

microSDカードについての資料はこちらを参考にした。

バスインタフェース

基本は UHS-I。 UHS-II の microSD も使えるが規格としては UHS-I として使用される (参考)

容量

最低でも 32GB 以上を推奨 (参考)
- イメージのサイズは 13.7GB
ros-noetic-desktop-full をインストールするために 2.7GB 必要

もし最低の32GBで試そうとすると残り 16 GB程を Python3 実行環境や PyTorch, 学習モデルで埋めても十分そう

unkown_yuser 2021/12/28

インストール手順は公式サイトに書いている

Windows OSでインストールを行ったので、その手順に従ってインストールした

unkown_yuser 2021/12/28に更新

ROS のインストール

から docker を取得

$ docker pull nvidiajetson/l4t-ros-noetic-pytorch:r32.5

しかし、「Got permission denied while trying to connect to the Docker deamon...」とエラー
デフォルトでは root しか docker コマンドが使えないかららしい
その為、 https://qiita.com/ashidaka/items/734856443f922ff175b1 を参考に dockerグループに追加

unkown_yuser 2021/12/30

unkown_yuser 2021/12/30に更新

カメラを付けた
カメラモジュール V2 PI NOIRカメラV2

にあるとおりに実行するとカメラが起動する

nvgstcapture-1.0

unkown_yuser 2021/12/30

jetson のセットアップ (セキュリティ編)

unkown_yuser 2021/12/31

これを試してみる.

jetson内での深層学習の動作を試す + カメラの動作確認
カメラの動作確認でちょっとはまった
Raspberry Pi Camera Module v2 を使う場合は

video-viewer csi://0

とする

unkown_yuser 2022/01/02に更新

nvidiajetson/l4t-ros-noetic-pytorch:r32.5
を取得。

docker run --runtime nvidia -it --name ros_pytorch --security-opt seccomp=unconfined --network host -e DISPLAY=$DISPLAY \
-v /tmp/.X11-unix/:/tmp/.X11-unix \
-v /tmp/argus_socket:/tmp/argus_socket \
-v /etc/enctune.conf:/etc/enctune.conf \
--device /dev/video0 \
--volume [/path/to/jetson-inference]:/jetson-inference \
nvidiajetson/l4t-ros-noetic-pytorch:r32.5

を実行

を起動。しかし jupyterlab はないってないようだったので jupyterlab をインストール
インストール中、ModuleNotFoundError: No module named 'packaging' とでたので、いったん pip3 install --upgrade pip と更新してみる。するとインストール完了した。

ここに画像認識を試すために jetson-inference をビルドした。手順は https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/blob/master/docs/building-repo-2.md を参照

途中 sed -i 's/nvcaffe_parser/nvparsers/g' CMakeLists.txt を実行する必要がある