BetaFlight固件这个功能叫，而在iNavFlight固件这个功能叫RTH,。鉴于穿越机自身系统复杂度，硬件算力，以及有限传感器等原因，我认为的说法相对来说更加贴切。其目的就是用一个最简单的方法，将飞机到达可控的位置，然后由人来接管，进而确保返航。而这个概念容易让人联想到是安全返回的方法，实际上这并不一定安全，取决于返航路径上的实际情况(只能说大部分情况可以)。所以这里还是建议，不管使用哪种

当飞控串口没有配置OSD协议的时候（或者默认MAVLink时），将会显示"Identifying Flight Controller …当然，要达到这个要求，并非简单的一个摄像头，还需要地面端(解码)、高刷率屏幕的支持。最近为什么OpenIPC这么热，主要原因就是该项目性能已经提高到35ms左右。注1：不同时区的朋友，请根据自己所在时区进行设置。进程，该进程就是嵌入式OSD软件。通常情况下，嵌入式

为此，我们特地整理一份资料，以便对于Jetson Orin Nano v6.0 + tensorflow2.15.0+nv24.05 GPU版本的安装提供解决方法。虽然NVIDIA存在诸多资源配置上的问题，但是对开源还是有些许资源配给和验证，证明了这块热点区域的价值。用于查看nvidia-jetpack安装情况。注：默认不安装nvidia-jetpack。在v6.0DP版本中存在。

若之前刷写的是SSC338Q的固件，但是实际上硬件是SSC30KQ，那么不能选择SSC30KQ目标固件，只能选择SSC338Q固件。弹出确认对话框，点击【OK】更新系统。，那么我们用这个工具进行升级。等待系统解压上传的二进制固件。

上述是一个Linux的C/C++应用最为基础的工程。在此基础上，根据项目要求进行功能、特性的开发。

其实这个并不难，难的是“作为新手，不知道如何去一步一步的做”。通常我们把这种入门做成“101 lesson” “step by step tutorial”。对于如何调试和验证ArduPilot，对于新手来说，有的时候反而是入门的一个门槛。接下来，我们将整理一些资料，希望能够帮助新手，作为入门资料。

在本篇文章中，学习了如何使用Keras中的三种不同预训练模型进行图像分类。在随后的文章中，将学习如何利用预训练模型来为特定应用程序进行定制。有两种非常常见的技术，称为迁移学习和微调。是不是越来越有感觉了？？？：）

鉴于之前NVIDIA提供基于JetPack v5.1.4二进制pytorch版本最高为。，我们已经有了python3.8.0的 pytorch。若仍然使用之前NVIDIA安装。经过不断地各方努力，

接下来，将专注于目标检测，通过提取边界框来找到帧中各种目标的位置。与图像分类不同，目标检测网络能够在每帧中检测到多个不同的目标。默认使用的模型是基于MS COCO数据集训练的91类SSD-Mobilenet-v2模型，该模型在Jetson上结合TensorRT实现了实时推理性能。国内，由于“墙”的存在，对于我们这种处于起飞阶段的菜鸟来说就是“障碍”。对象接受图像作为输入，并输出检测到的边界框坐标列

配置的原理和内容和前面命令行配置是类似的：【1】OpenFPVVTX开源之默认MAVLink设置【2】OpenFPVVTX开源之ardupilot配置【3】OpenFPVVTX开源之betaflight配置【4】OpenFPVVTX开源之inav配置。