而且将自己编译的 OpenCV 替换为系统默认的 OpenCV 或 Python 环境中现有的 OpenCV，需要正确配置环境路径和库加载顺序。因为OpenCV编译本身就有不少配置选项，不同的设置可能都会有不同的应用场景。为了使得python下的opencv代码使用到GPU的性能，增加处理速率，减少延时，发挥Jetson Orin板子的性能。根据以上 python 的 OpenCV 安装，对脚本进

它加载图像（或多张图像），使用TensorRT和imageNet类进行推理，然后叠加分类结果并保存输出图像。这里视频就放一份了，理论上将既然有概率性的问题求解方式，不同时间运算的结果可能会有差异。第一次运行神经网络，虽然模型是预训练的，但是本地部署还是有个初始化过程，好像是建立一些cache的过程，具体有待进一步研究。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”。那么问题

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

在使用 Git 进行分支合并时，可能会遇到合并冲突。合并冲突通常发生在两个分支都修改了同一个文件的同一个部分，Git 无法自动决定应该保留哪一部分的修改。合并过程中如果遇到冲突，Git 会提示你冲突文件。有时 Git 会自动生成一个合并消息，你只需保存并退出编辑器。你需要手动编辑这些文件，选择保留的代码，或者合并两者的代码。通过以上步骤，你可以有效地解决 Git 合并冲突。不管选择何种流程，最终技

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。

IOMCU_UART功能分工：FMU负责高层次的决策和算法处理，而IOMCU负责低层次的信号处理和实时任务执行。协同工作：FMU和IOMCU协同工作，FMU负责计划和策略，IOMCU执行具体任务，确保系统的整体效率和稳定性。系统可靠性：两者的协同不仅提升了系统的灵活性和可扩展性，还提高了系统的可靠性，通过冗余设计可以进一步增强故障处理能力。FMU（飞行管理单元）和IOMCU（输入/输出微控制器单元

因为RC控制链路的方式有很多，比如：433/915/2.4/WiFi等，当然通过wfb-ng通道未尝不可，如果一定想要，可以参考OSD状态链路。小车是不能上路的，不过我们用记录仪视频，做了简单的jetson-fpv分析（目前最高能支持到FPS60），整体效果还是不错的。其最为重要的目的，就是建立一个验证平台，用于AI视觉以及MAVLink控制的平台。注：从实际测试的角度wfb-ng链路速率以及稳定

关于炸鸡的过程，就不再展开，都是“泪”啊！想进一步了解的，请参阅前面的初步分析。以下类别与Configurator中的Drop/Land/RTH一一对应，其中。是一个默认的状态，仅程序使用，GUI界面没有相关配置选项。的类别，配置，阶段，以及状态机来看看是怎么个过程。为了更清楚的搞清楚到底是哪里的问题，还是要从。在编译时，在目标板目录。最近因为炸机，百思不得其解。模式下代码逻辑是如何发生的。的工作

这里有一个最终的问题就是：线序解法一致的情况下，同样PWM时，电机转向按照塔克官方设计，是能保证车子往前开，而不是原地转圈嘛？虽然四轴大量的焊接，但是要知道四轴飞机基本上结构上固定都是固定的，这个阿克曼的车，飞控固定在哪里？将Ardupilot Rover折腾上路的艰辛历程记录下来，感兴趣的小伙盘也来指点下江山，帮我出出主意。做计划的时候，选择了手边的两块板子，当时考虑Kakute F7是因为有2

之前一直说过，一个没有接触过的事物，上手过程就是一个学习过程，而这个学习过程每个人都需要经历。当然适当的方法可能可以帮助节约时间，甚至帮助入门。不当的方法可能会导致无法入门，而且直接放弃。既然有后续1（主要是硬件安装方面的问题），当然也逃不掉后续2（配置方面问题），估计还的后续3（深度配置问题，也许吧）。，此时输出不收飞控控制，请注意轮子会直接转动起来。但是可以使用这个方法排除硬件问题。好了，接下