Jetson Nano開源應用 Jetbot 實測分享

Jetson -nano 從 2019年4月初開始發行到現在，也快經過了將近三個月的時間，相信大家也快要把 Jetson-nano 各種基本效能都測試得差不多了。那麼接下來，Jetson-nano 可以做什麼應用呢？

在 NVIDIA 官方開源出的各種 Jetson-nano應用中，有個很經典的應用「Jetbot」，讓更多人能夠更方便地，學習如何在Jetson-nano上訓練、推論神經網路技術，以實現各種關於自駕車技術的應用。那麼，到底應該從哪裡取得，Nvidia 開源的Jetbot零件呢?可參考Jetbot 的零件清單

相信大家一定跟小編一樣，非常開心 Nvidia 分享了 Jetbot 的零件清單，不過零件清單中每個零件的取得，有些須從 Amazon找尋、有些又要從 Adafruit 下單、而有些又要從 Sparkfun購買。

等到把 Jetbot 上需要的所有零件都下單完畢後，還要再等一陣子海運時間。漫長的等待時間，讓急性子的小編等不及拉～～～

於是一台可以完整使用 Jetbot 開源程式碼的小車 – 「Jet-falcon 千年鷹」，就這樣在小編手中誕生啦！

接下來，我們就來介紹如何使用Jetbot 開源程式碼，與小編自行測試的人臉辨識，在 Jet-falcon上實現吧！

電源測試

首先，因為目前世界各地的網友們在測試時，有發現到 Jetson-nano 對於電源供給的要求較為嚴苛，因此在開始實現各種應用前，我們先來看一下 Jet-falcon 的電源部份。

在一開始製作 Jet-falcon時，為了考慮到後續能夠更新「JetPack」（ Nvidia為了建立人工智慧應用程式，所開發的軟體），因此特別設計了兩種電源版本 :

● 行動電源版本 – 輕巧方便、易於隨時使用

● 鋰電池版本 – 車體擴展性強韌、模型推論效率佳、方便後續更新 JetPack軟體

其中，行動電源版本，官方建議雙孔輸出共 3A 的規格使用。但小編卻發現了一個重點：MicroUSB 電源供應線的長度。

經小編實測，即使是擁有雙孔輸出3A的行動電源，若是 MicroUSB電源線長度超過大約「 45 公分 」的長度（目前測試結果，實際長度仍需要再多加測試），也一樣容易因為壓降過多，導致 Jetson-nano 無法正常執行。

因此，在使用一般行動電源，或是一般電源供應器的電源（如樹莓派的專用電源供應器），皆需要特別注意電源線的長度。

相反地，只要線材的長度短於小編目前測試的「 45公分」MicroUSB電源線，且能夠承受 2A 以上的電流，即使是一般行動電源（需雙孔輸出共 2A 規格），也能夠正常使用 Jetson-nano喔！不過要記得將 Jetson-nano的「 功率模式」，調整成「 5W 」喔！

另外很重要的一點，目前也有非常多朋友們在使用部份HDMI轉 VGA的轉接頭時，Jetson-nano 會無法出現畫面。

經小編實測，使用可外接 MicroUSB電源的轉接器較佳，因可額外供給電源給予轉接器，讓螢幕畫面正常輸出。

下兩圖為使用可外接 MicroUSB電源的HDMI轉 VGA轉接器，與是否接入 MicroUSB電源的實測結果。

透過此次實測結果，目前認為Jetson – nano 使用轉接器無法輸出畫面的原因之一，或許與 Jetson -nano developer kit 上的 HDMI接口有做相關保護，導致供給轉接器的電壓不足有關，讓螢幕無法輸出畫面。

至於鋰電池版本的 Jet -falcon，則是採用 2S 的鋰電池，規格為5200 mah 、25C ，搭配一組可限制電流輸出量的直流降壓器，並配有一個鋰電池專用警報器，提醒您注意電池的電量。

需要限制電流的主要原因，是防止 Jetson-nano 在功率全開時，某些執行動作（像是使用 cuda推論神經網路），讓通過 Jetson-nano developer kit 的瞬間電流過大，自動啟動保護裝置，形成「死機」的狀態。

Jet-falcon設計規格

在設計 Jet-falcon 時，為了降低讓大家尋找安裝機構平台的時間，便在壓克力板材上裁切出了許多孔位。讓使用者可以依照自己的喜好，彈性地調整 Jet-falcon 上的電子零件位置。

您可以

● 自行旋轉 Jetson-nano 四個方位角度安裝

● 自行調整鏡頭架於平台的相對位置，也可自行設計相對應的 3D列印機構裝置

● 較大的圓形孔位讓您放置線材

也可以在不拆除整個 Jet-falcon 平台下，執行下列動作：

● 查看 Jetson-nano的 GPIO腳位

● 調整馬達控制版的母座螺絲

● 調整直流供應器的電壓與電流

另外，為了幫助 Jetson-nano 降低溫度，也特別為他搭配了一組風扇，並且為了之後能夠方便的安裝 M2網路卡，也在安裝風扇的壓克力材料上，預留了兩根天線的孔位。

風扇的轉速與風量規格如下：

● 轉速（Speed）：9000RPM±10%

● 風量（Airflow）：3.24CFM

使用這一組風扇後，Jetson-nano上的散熱片溫度變大幅下降，即使是在執行推論神經網路模型時，溫度也能夠維持在手指能夠觸碰的溫度範圍內。

了解 Jet -falcon 硬體的部分後，下面我們就來實測看看 JetBot的開源程式碼吧！

不論是使用行動電源版，或是鋰電池版本的 Jet – falcon，都建議以遠端連線的方式，操作 Jetson-nano，主要是為了增加 Jetson-nano的使用效率。畢竟外接螢幕時，Jetson-nano 會為了將影像輸出至螢幕，而占用些許運算資源。

根據 Jetbot的開源程式碼，小編成功地透過 Jupyter Notebook ，遠端連線至 Jet-falcon上，並執行了關於 Jetbot中，「 Basic Motion」程式碼，結果顯示於下方的 gif動畫圖。

Jetson- nano 支援使用樹莓派的鏡頭設備，來擷取影像畫面。

因此目前在Jet- falcon 上，小編安裝的是樹莓派鏡頭。

小編使用的是「 collision_avoidance 」中的「 live_demo 」部份程式碼，實測的結果在下方的 gif動畫圖。

使用「 collision_avoidance 」中的「 live_demo 」部份程式碼，測試影像畫面

避免摔落實測

Jetbot 的經典使用方法，便是避免碰撞障礙物的實驗。在「collision_avoidance」範例程式中，使用遷移式學習（ transfer learning ），搭配知名的預訓練模型（ pre-trained model ），來完成避免碰撞障礙物的實驗。下方的影片，便是 Jet-falcon 使用此種方法，完成避免掉落於桌面的實驗。