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基于Jetson Nano和STM32的舵机控制及深度学习模型部署.zip

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简介:
本项目结合了Jetson Nano与STM32微控制器,实现高效舵机控制,并在Jetson Nano上运行深度学习模型,适用于智能机器人或自动化设备。 嵌入式优质项目资源经过严格测试确保可以直接运行成功且功能正常后才上传发布。这些资料易于复制并复刻,拿到资料包之后可以轻松重现相同的项目成果。 本人拥有丰富的单片机开发经验,并专注于嵌入式领域。如果您在使用过程中遇到任何问题,请随时与我联系,我会及时为您提供帮助和解答疑惑。 【资源内容】:包括完整的源码、工程文件以及详细的说明文档。具体项目的详细信息请查看下方的资源详情部分。 【附带支持】:若您还需要获取有关嵌入式物联网单片机领域的开发工具或学习资料,请告知我,我可以提供相应的帮助和支持,鼓励您不断进步和学习。 对于初学者而言,在进行所有嵌入式的硬件设计时如果不会绘制PCB电路板或者连接电路,则可以选择使用面包板、杜邦线以及外设模块来代替。这样只需简单地连线,并下载源代码烧录进单片机中便能轻松复制出同样的项目成果。 该优质资源适用于各种场景,如项目开发、毕业设计、课程作业或实验等教育用途;学科竞赛和比赛的准备阶段;初期项目的启动与立项以及基于现有功能进行扩展来创造更多新特性。

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客服
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  • Jetson NanoSTM32.zip
    优质
    本项目结合了Jetson Nano与STM32微控制器,实现高效舵机控制,并在Jetson Nano上运行深度学习模型,适用于智能机器人或自动化设备。 嵌入式优质项目资源经过严格测试确保可以直接运行成功且功能正常后才上传发布。这些资料易于复制并复刻,拿到资料包之后可以轻松重现相同的项目成果。 本人拥有丰富的单片机开发经验,并专注于嵌入式领域。如果您在使用过程中遇到任何问题,请随时与我联系,我会及时为您提供帮助和解答疑惑。 【资源内容】:包括完整的源码、工程文件以及详细的说明文档。具体项目的详细信息请查看下方的资源详情部分。 【附带支持】:若您还需要获取有关嵌入式物联网单片机领域的开发工具或学习资料,请告知我,我可以提供相应的帮助和支持,鼓励您不断进步和学习。 对于初学者而言,在进行所有嵌入式的硬件设计时如果不会绘制PCB电路板或者连接电路,则可以选择使用面包板、杜邦线以及外设模块来代替。这样只需简单地连线,并下载源代码烧录进单片机中便能轻松复制出同样的项目成果。 该优质资源适用于各种场景,如项目开发、毕业设计、课程作业或实验等教育用途;学科竞赛和比赛的准备阶段;初期项目的启动与立项以及基于现有功能进行扩展来创造更多新特性。
  • 从数据集准备到Jetson NanoSTM32通信转动.zip
    优质
    本项目涵盖数据集准备、Jetson Nano上的深度学习模型训练与部署以及通过STM32微控制器实现舵机远程控制,为嵌入式系统开发提供了全面的技术解决方案。 该项目涵盖了从数据集准备到在Jetson Nano上部署深度学习模型的过程,并通过STM32微控制器控制舵机转动的整个流程。以下是这些关键知识点的具体解释: 1. **数据集准备**:数据集是训练深度学习模型的基础,在这个项目中,可能包含各种类型的垃圾图像的数据集用于垃圾分类任务。预处理步骤包括旋转、裁剪和缩放等操作来增强图像,并进行归一化以及将数据划分为训练集、验证集与测试集合。 2. **Jetson Nano**:这是一个由NVIDIA开发的嵌入式AI设备,能够支持深度学习模型运行。在本项目中,它被用来部署经过训练的垃圾分类模型并实现实时分类功能。 3. **深度学习模型**:该项目可能采用卷积神经网络(CNN)来执行图像识别任务,并利用TensorFlow或PyTorch等框架进行开发和调试工作。 4. **优化处理**:考虑到Jetson Nano设备有限的计算资源,对深度学习模型进行了相应的轻量化操作如剪枝、量化及蒸馏技术以适应低功耗环境下的运行需求。 5. **C语言编程**:在嵌入式系统中使用高效且易于与硬件接口结合的C语言编写STM32微控制器程序来控制舵机的动作逻辑。 6. **STM32微控制器**:这是一种基于ARM Cortex-M内核设计制造的通用型单片机,适用于多种工业应用场景。在这个项目里,它负责接收来自Jetson Nano设备发出的操作指令并驱动相应的机械部件动作。 7. **通信协议**:为了实现两者的数据交换功能,可能采用UART、I2C或SPI等串行通讯标准来建立连接通道。 8. **舵机控制**:通过发送特定脉宽调制(PWM)信号可以精确操控伺服电机的角度位置。STM32将生成这些必要的PWM指令以确保准确的机械定位效果。 9. **硬件接口设计**:为了保证Jetson Nano与STM32之间的稳定通信,需要进行合理的连接方案规划,包括定制化线缆、适配器或扩展板的设计和制造工作。 10. **软件集成**:项目中包含两个主要部分——运行于Jetson Nano上的深度学习推理系统以及在STM32上执行的控制程序。通过精心设计的架构和通信协议确保它们能够协同作业完成预期目标。 这些技术的应用范围广泛,不仅限于物联网、智能家居设备及自动化工业领域,在其他许多场景中也具有重要的实用价值。
  • Jetson NanoYolov8.html
    优质
    本页面介绍了如何在NVIDIA Jetson Nano开发板上部署和运行YOLOv8模型,适用于希望在资源受限设备上实现高效目标检测的应用开发者。 本段落介绍了如何在Jetson nano上部署Yolov8的方法。
  • TensorRT实战
    优质
    《TensorRT深度学习模型部署实战》是一本专注于使用NVIDIA TensorRT进行高效深度学习模型优化与部署的技术书籍,适合AI开发者和研究人员提升生产环境下的模型性能。 现在为大家介绍一套新课程——深度学习-TensorRT模型部署实战。这套2022年4月推出的完整版视频教程包含代码与课件资源。 该课程分为四个部分: 第一部分:CUDA-驱动API精简,涵盖CUDA驱动API的使用、错误处理方法以及上下文管理技巧,并介绍其在开发中的位置和最佳实践。 第二部分:CUDA-运行时API精简。此章节将教授如何利用CUDA运行时API进行编程,重点在于简化操作并确保实用性。内容包括编写核函数以加速模型预处理(如仿射变换),掌握Yolov5后端处理的优化策略以及共享内存的应用技巧。 第三部分:TensorRT基础学习。这部分课程涵盖TensorRT的基础知识,包括如何编译和推理模型、使用ONNX解析器,并深入探讨ONNX结构及其编辑修改方法;同时还会讲解int8量化技术、插件开发流程及简化版插件开发策略以及动态shape的应用技巧。 第四部分:TensorRT高级应用。通过项目驱动的方式学习大量具体的深度学习案例,如分类器、目标检测等,掌握针对这些任务的封装技术和多线程技术,并了解框架设计的相关知识和技术细节。
  • PyTorch/ONNXC++
    优质
    本教程深入介绍如何将基于PyTorch和ONNX格式的深度学习模型转换并部署到C++环境中,实现高效跨平台应用。 本课程将介绍如何创建并优化用于Pytorch和ONNX的C++部署框架,并利用英伟达显卡(通过CUDA/TensorRT)加速模型推理的过程。此外,还将探讨在产品中应用这些技术的方法。课程会定义一套统一接口来加载各种ONNX模型,并特别关注在实际部署过程中可能遇到的问题及解决方案。
  • 移动端上
    优质
    本文探讨了在移动设备上实现深度学习模型的有效方法与技术,旨在优化资源利用并提高模型运行效率。 本段落主要讨论了训练调试与移动端部署问题。在训练调试方面,作者提供了两篇文章供读者参考:一篇介绍了整体的调试方法,另一篇讲述了如何避免过拟合。在移动端部署方面,文章探讨了深度学习模型在移动设备上的部署挑战和解决方案。
  • TensorRT实战课程-
    优质
    本课程深入浅出地讲解如何使用TensorRT进行深度学习模型的优化与高效部署,适合希望提升推理速度的技术爱好者和开发者。 分享一套深度学习课程——《深度学习-TensorRT模型部署实战》,大家可以下载学习。
  • 剪枝优化实例.rar
    优质
    本资源介绍深度学习模型剪枝技术及其优化方法,并通过具体实例展示如何将剪枝后的模型高效部署至实际应用中。 深度学习模型部署与剪枝优化实例视频教程旨在帮助学生快速掌握模型的部署及优化方法。课程主要涵盖两大核心模块:首先,通过使用PyTorch和TensorFlow2版本来演示如何进行模型部署,并利用Docker工具简化环境配置以及解决迁移问题;其次,详细讲解经典剪枝技术与相关论文,并结合实例展示应用过程。整门课程风格通俗易懂,力求以最贴近实际的方式带领学生快速掌握部署方法及优化案例。