Комплект разработчика NVIDIA Jetson Nano был выпущен в марте этого года за 99 долларов США. Характеристики впечатляют, учитывая такую цену – комплект включает один модуль с четырьмя ядрами Arm Cortex-A57, 128-ядерный графический процессор Maxwell и 4 ГБ оперативной памяти LPDDR4. Компания также представила робота Jetbot, основанного на новой плате, со всеми инструкциями, доступными на Github, но до сих пор вам приходилось прилагать некоторые усилия для его создания, так как довольно длинный список деталей приходилось приобретать или печатать отдельно на 3D-принтере.
Теперь это стало проще, поскольку Waveshare начал продавать свой комплект Jetbot AI на Amazon за 122,99 долларов без Jetson Nano и за 259,99 долларов с, что означает, что вам выгоднее купить отдельно плату NVIDIA примерно за 100 долларов, либо вы можете приобрести полный комплект прямо на веб-сайте Waveshare за 215,99 $ плюс доставка, или 99,99 $ без SBC.
Комплект Jetbot AI содержит:
- Опционально NVIDIA Jetson Nano SBC
- Micro SD карта на 64 ГБ
- Металлический корпус
- Держатель камеры
- Акриловая часть
- Плата расширения Jetbot с держателем батареи, драйверами двигателя, схемой защиты и OLED-дисплеем
- 8-мегапиксельная камера на основе датчика Sony IMX219-160
- Модуль Intel Wireless-AC8265 для антенн 802.11ac WiFi 5 и Bluetooth 4.2 +
- 2x электродвигателя
- 2x колеса
- 2x всенаправленных колеса
- Адаптер питания ЕС
- 12,6 В зарядное устройство
- Беспроводной геймпад
- 2x отвертки
- 6-контактный 9 см кабель
- Винты в упаковке
- Гаечный ключ
Вам также необходимо добавить три 18650 батареи (3,7 В), поскольку они не включены в комплект, вероятно, из-за проблем с импортом/экспортом батарей. Вот как это должно выглядеть после сборки. Антенны длинные и обрезаны на фото, представленном ниже.
Помимо инструкций в Github, Waveshare также имеет собственную Wiki, на которой показано как начать работу с программным обеспечением, начиная с установки образа Ubuntu и копирования репозитория Jetbot, и воспроизведение различных образцов (предотвращение столкновений, распознавание объектов, отслеживание линий).
Выражаем свою благодарность источнику из которого взята и переведена статья, сайту cnx-software.com.
Оригинал статьи вы можете прочитать здесь.