有操作屏幕的机器人通常首选安卓系统作为屏幕UI应用的开发和运行环境，机器人的导航和运动等底盘控制则通常都是基于Linux+ROS实现的，跑安卓系统的板子通常俗称上位机，跑Linux+ROS的则叫下位机，为完成机器人的整体功能控制，上下位机之间是需要通讯的，另外如果有专门的特殊设备(比如执行和传输数据频繁的实时性要求高的设备，这样的设备通常都首选只支持Linux)跑起来如果比较耗资源，连...

     假若你的Linux版本比较高，默认安装使用的gcc/g++版本比较高，比如Fedora28使用的gcc/g++ 8.1，而某些软件源码编译只支持较低版本的gcc版本，比如cuda9.0只支持gcc6(Fedora25默认使用的)，cuda9.1/9.2使用gcc7(Fedora27默认使用的)，那么一般可以有两种办法：(1)安装scl后然后安装CentOS的repos源，然后安装de..

hub.docker.com上绝大部分镜像都是只能在X86平台上使用的，arm上的很少，arm64上的装有Ubuntu18.04的只找到个arm64v8/ubuntu:18.04镜像，pull下来后使用过，里面很多东西没安装，连基本的vim都没有安装，而且安装完一些支持包后使用nvidia-docker run 创建的容器里面GPU设备总是找不到，GPU测试通不过，虽然CUDA和cuD...

from Cryptodome.Cipher import AESModuleNotFoundError: No module named 'Cryptodome'安装pycryptodome还不行，得安装pycryptodomex才能解决。在docker里运行rosbag，安装ros后还不行，还得安装一些支持包。Failed to load Python extension for LZ4 su

服务器上多张GPU卡被不同人在不同的docker容器中使用，有时GPU分明没人使用了，使用nvidia-smi查看也是内存没占用:可是在容器内运行程序到分配GPU内存时总是报内存溢出的错误：可以看到，就是这么分配2M内存都分配不出来！尽管程序里开头的部分已经指定了要使用的是这些内存没被占用的GPU:os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='6,7'使用pip inst

最近在Jetson Nano上遇到个怪事，考虑到懒得自己编译安装arm64平台上的pytorch，直接拉取NVIDIA的用于JetPack4.5的镜像l4t-pytorch来使用:docker pull nvcr.io/nvidia/l4t-pytorch:r32.5.0-pth1.7-py3sudo docker run -it -d --runtime nvidia --network hos

要让docker容器内的服务能在开机加电后自动启动，要解决三个问题：1.docker服务能随OS启动而启动2.docker容器能随docker服务启动而启动3.docker容器内的服务能随docker容器启动而启动Ubuntu18.04上，docker service 默认没有enable，所以Ubuntu18.04启动后不会自动启动docker service...

一般来说，使用NVIDIA官网上下载的sdk image烧写入SD卡或者使用sdk manager/jet package连到板子安装全部软件后，里面什么都有了，包括docker和nvidia docker里面都有了，使用nvidia docker可以把GPU用起来，但是如果误删或者不小心弄坏了docker，或者为了减少发布系统的image的大小，尽量减少不需要安装的软件包，比如想从最基本的Bas

最新版的OpenCV3.4可以使用下面的命令下载，或者在浏览器中下载：wget https://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.1.tar.gz由于在github上下载大文件非常慢而且经常中断，个人觉得还是用有断点续传功能的浏览器下载好。无法忍受下载的龟速，所以网上搜了一下，csdn这里有位好同志共享了多个OpenCV版本的百度盘链接:ht...

使用Realsense D435可以获得彩色图和同步的深度图，D435i 还可以获得IMU数据，支持在Linux\Windows\Mac OS\Android上使用。支持库可以从SDK源码编译出来后安装，或者直接在线安装，https://github.com/IntelRealSense/librealsense可以下载SDK源码，机器人的下位机上一般使用Ubuntu操作...