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WSAL20557 – JetRacer 2GB AI Kit

Aus JW Tech Wiki

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

Der JetRacer 2GB AI Kit ist ein KI-Rennroboter-Kit auf Basis des NVIDIA Jetson Nano 2GB Developer Kits (nicht im Lieferumfang enthalten). Er unterstützt Deep Learning, automatische Linienverfolgung und autonomes Fahren. Die Steuerung erfolgt über Jupyter Lab, Fernbedienung oder interaktive Regressionsdaten.

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Technische Übersicht

  • Das Kit verwendet drei 18650-Akkus (nicht enthalten), liefert bis zu 12,6 V und treibt die Motoren über einen TB6612FNG Dual-H-Brücke.
  • Ein integrierter 0,91-Zoll-OLED (128×32) zeigt IP-Adresse, Speicher und Spannung an.
  • Die Softwareinstallation erfordert eine SD-Karte mit mindestens 64 GB Kapazität; das Bild wird per Etcher geschrieben.
  • Nach dem Start verbindet man sich per USB mit 192.168.55.1:8888, Standardpasswort „jetson“.
  • WLAN-Anbindung erfolgt über nmcli-Befehle; danach wird die Verbindung über das WLAN-IP des Fahrzeugs hergestellt.
  • Zur Begrenzung des Stromverbrauchs wird der Jetson Nano in den 5-Watt-Modus gesetzt (nvpmodel -m1).
  • In den Notebooks unter /jetracer/notebooks/ stehen basic_motion, teleoperation und interactive-regression zur Verfügung.
  • Steuerung: car.steering [-1,1] für Lenkung, car.throttle [-1,1] für Tempo; Gain-Parameter begrenzen Maximalwerte.

Befehle und Beispiele – vor Ausführung prüfen:  

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

Hinweise und Versionsgrenzen

  • Das Jetson Nano 2GB Developer Kit ist nicht im Lieferumfang enthalten.
  • Die 18650-Akkus sind ebenfalls nicht enthalten.
  • Der 12-V-Netzteiler darf nicht direkt am Jetson Nano angeschlossen werden – er dient nur zum Laden der Akkus.
  • Bei Problemen mit der SD-Karte unter Windows kann ein Neuaufbau über Datenträgerverwaltung nötig sein.
  • Wenn die Motoren nicht antworten, prüfen Sie, ob die Waveshare-spezifische Software statt der NVIDIA-Version installiert ist.
  • Beim Neustart der Kamera kann ein Fehler auftreten; dann „sudo systemctl restart nvargus-daemon“ ausführen.

Quelle und Revisionsnachweis

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