WSAL17606 – JetRacer AI Kit

Dokumentationshinweis: Diese technische Dokumentation wurde aus einer archivierten Lieferantenquelle neu formuliert. Technische Angaben und Befehle müssen vor der Verwendung mit der Produktversion und den Herstellerunterlagen abgeglichen werden.

Zusammenfassung

Das JetRacer AI Kit ist ein KI-Rennroboter auf Basis des Jetson Nano Developer Kits und unterstützt Deep Learning, automatisches Spurhalten und autonomes Fahren. Es wird über Jupyter Lab gesteuert, mit Beispielen für Grundbewegung, Fernbedienung, interaktive Regression und Spurfolge.

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Technische Übersicht

Unterstützt drei 18650-Akkus (nicht im Lieferumfang), 7800 mAh Kapazität, bis zu 12,6 V Ausgangsspannung.
Integrierter S-8254AA + AO4407A Li-Ionen-Akkuschutzkreis mit Schutz vor Überladung, Überentladung, Überstrom und Kurzschluss.
Integrierter APW7313-Spannungsregler liefert stabile 5 V für den Jetson Nano.
TB6612FNG-Dual-H-Bridge-Motoransteuercchip treibt die linke und rechte Motorachse an.
Integriertes 0,91-Zoll-OLED-Display (128×32) zeigt IP-Adresse, Speicher, Stromversorgung und Betriebszustand in Echtzeit.
INA219-Erfassungschip ermöglicht Echtzeitüberwachung der Akkuspannung.
Software-Setup: Auf eine mindestens 64 GB große SD-Karte das JetRacer-Image schreiben (basierend auf JetPack 4.5).
Start: SD-Karte in den Slot unter dem Jetson Nano stecken, Gerät einschalten und per Micro-USB mit dem PC verbinden.
WLAN-Anbindung: Im Jupyter Lab-Terminal „sudo nmcli device wifi list“ ausführen, dann „sudo nmcli device wifi connect <ssid_name> password <password>“, danach die WLAN0-IP mit „ifconfig“ prüfen.
Beispielnotebooks unter /jetracer/notebooks/: basic_motion.ipynb, teleoperation.ipynb, interactive-regression.ipynb, road_following.ipynb.

Befehle und Beispiele – vor Ausführung prüfen:

sudo nmcli device wifi list
sudo nmcli device wifi connect <ssid_name> password <password>
ifconfig
cd Jetracer && sudo git checkout master && sudo python3 setup.py install && sudo reboot
sudo nvpmodel -m1
sudo nvpmodel -q
sudo systemctl restart nvargus-daemon

Hinweise und Versionsgrenzen

Die genaue Kompatibilität mit verschiedenen Jetson Nano Dev-Kit-Versionen (z. B. B01 vs. andere Revisionen) muss vor dem Kauf geprüft werden; die Quelle erwähnt nur das generische „Jetson Nano Developer Kit“.
Die Angabe „Pro-Version nutzt dasselbe Image wie die Nicht-Pro-Version, aber bei Schritt 5 auf Master umschalten“ deutet darauf hin, dass zwischen Pro- und Nicht-Pro-Varianten Unterschiede bestehen können; welche Variante genau geliefert wird, ist aus der Quelle nicht eindeutig ersichtlich.
Der Spielzeug-Controller muss am Computer angeschlossen werden, nicht am Jetson Nano; die korrekte INDEX-Wahl hängt vom konkreten Controller-Modell ab und sollte auf html5gamepad.com verifiziert werden.
Das Laden von torch-1.2.0a0+8554416-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl setzt Python 3.6 und bestimmte Abhängigkeiten voraus; falls die Umgebung abweicht, kann es zu Fehlern kommen.
Nach dem Umformatieren einer TF-Karte unter Windows muss die Karte erneut formatiert werden, bevor ein neues Image geschrieben werden kann; andernfalls kann die Erkennung fehlschlagen.

Quelle und Revisionsnachweis

JetRacer AI Kit - Waveshare Wiki
Quellrevision: 75675
Erfasst: 2026-08-31T04:26:19+00:00
SHA-256: 73ff9d7c679636a26393b2fd4dc835ec4add2297fa962e216680bc7ece5fcbe4