探索 NVIDIA 和 NVIDIA 社区联手创建的 Jetson 项目,学习有用的知识。这些项目都是基于 Jetson 开发者套件所创建。向下滚动以查看项目包含代码、视频等内容。


开始探索这些项目

修改或试用 NVIDIA 提供的这些项目之一,激发您的创造力,在“社区资源”页面中查找提示和技巧,并在 Jetson 论坛中寻找答案。

JetBot

Jetson Nano

通过构建趣味应用来学习 AI 的开源项目。它易于设置和使用,与许多配件兼容,且包含互动式教程,您可通过该教程了解如何利用 AI 来跟踪对象、避免碰撞等。该套件包括完整的机器人底盘、车轮和控制器,以及一块电池和 8MP 摄像头。支持 AI 框架,如 TensorFlow 和 PyTorch。

Hello AI World

Jetson Nano Jetson TX2 Jetson AGX Xavier Jetson Xavier NX

开始使用 Jetson,体验 AI 的强大功能。只需数小时,您就可以借助 JetPack SDK 和 NVIDIA TensorRT,在 Jetson 开发者套件上启动一系列有关利用预训练模型进行实时图像分类和目标检测的深度学习推理演示并保持运行。我们将专注于计算机视觉相关的网络,同时还会使用实时摄像头。您还可以用 C++ 对自己简单易懂的识别程序进行编码。

JetRacer

Jetson Nano

基于 NVIDIA Jetson Nano 的自主 AI 赛车。借助 JetRacer,您可以:

实时估计人类姿态

Jetson Nano

该项目采用经由 NVIDIA TensorRT 加速的多实例姿态估计,是需要低延迟的应用的理想之选。此项目包括:

社区画廊

是否想要分享某个 Jetson 项目?将项目发布到我们的论坛,也会获得在此处展示的机会。每个月,我们都会向某个在应用、创新性和创造力方面表现出众的项目奖励一个 Jetson AGX Xavier 开发者套件。

此外,您还可以通过提交创建的 Jetson 项目获得 AI 认证。了解有关 Jetson AI 认证计划的详情。

大象机器人 —— 具有计算机视觉的协作机器人—基于 Jetson Nano 的 myCobot 教育解决方案

Elephant Robotics
Jetson Nano

在这个项目中,你将看到 NVIDIA Jetson Nano 与世界上最小的 6DOF 协作机器人—— Elephant Robotics 的 myCobot 集成在一起。通过人工智能套件的试验过程,我们正在为每一个机器人学习者想出一个全面的解决方案 - 基于 Jetson Nano 的 mycobot。

基于 ROS 的自主导航机器人

AUTOMATIC ADDISON
Jetson Nano

本项目从零开始建造并编程了一个自主的两轮差动驱动机器人。该机器人使用 ROS 导航堆栈和 Jetson Nano。ROS 导航堆栈是一组软件包,您可以使用它们来帮助您的机器人安全地从起始位置移动到目标位置。

JETBOT 循迹和避障

A Saadeldin
Jetson Nano

优化的循迹和避障模型的组合使 Jetbot 能够在轨道上自由移动,同时避免与障碍物碰撞。[…]该模型组合允许喷气式飞机沿着轨道上的特定路径行驶,同时还能够通过使喷气式飞机完全停止来避免与路上的障碍物发生实时碰撞!

Project of the Month March 2021

机械臂打孔

Jetson AGX Xavier

每次与 Susan(一个 Kuka KR20 机器人手臂,附带网络摄像头)一起投掷完美的玉米坑投掷。连接到 Susan 的 Jetson AGX Xavier 使用 OpenCV 检测板孔周围的环,计算孔相对于相机的角度位置、其在空间中的大致位置以及手臂需要做的投掷。Jetson 通过 ethernetKRL 与 Susan 通信,以便进行投掷。

Project of the Month October 2020

基于 JETSON NANO的高级驾驶员辅助系统

V A Nguyen
Jetson Nano

采用 Jetson Nano 的 Adas 系统具有四个主要功能:前向碰撞警告、车道偏离警告、交通标志识别和超速警告。我训练并优化了三个深度神经网络,以便在 Jetson Nano 上同时运行(CenterNet-ResNet18 用于目标检测,U-Net 用于车道线分割,ResNet-18 用于交通标志分类)。

Project of the Month September 2020

DR-SPAAM: 二维数据中的人员检测

D Jia, A Hermans, B Leibe
Jetson AGX Xavier

DR-SPAAM:一种空间注意和自回归模型,用于在 IROS'20中显示的 2D 范围数据中进行人员检测。我们已经从 2D 范围数据构建了一个基于深度学习的人员检测器。它在 Jetson AGX 上以 20+Hz 的频率运行,或在RTX 2080 的笔记本电脑上以 90+Hz 的频率运行。查看下面的链接以了解更多信息。

NVIDIA / Hackster AI at the Edge Challenge 1st Place

NINDAMANI 除草机器人

auto roboculture
Jetson Nano

Nindamani 是基于 AI 的机械除草机器人,它可以利用AI自动检测和分割作物中的杂草。整个机器人模组构建在 ROS2 上。Nindamani 可用于任何作物的早期自动除草。

NVIDIA / Hackster AI at the Edge Challenge 1st Place
Jetson Nano

[借助] MixPose,我们正在构建一个流媒体平台,通过AI的力量为健身专业人士、瑜伽教练和舞蹈教师提供支持。[讲师] 可以选择他们觉得舒服的任何地方,[用户] 可以在自己的电视上舒适地观看视频流。


Jetson 项目论坛

是否想要分享某个 Jetson 项目? 将项目发布到我们的论坛,也会获得在此处展示的机会。每个月,我们都会向某个在应用、创新性和创造力方面表现出众的项目奖励一个 Jetson AGX Xavier 开发者套件。