🧪 Novos tutoriais em andamento — do braço robótico ao sensor

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Eficiencia de memoria

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Flashage et mises à jour

Vérifier votre système

Interfaces et disposition matérielle

Présentation du produit

Inférence LLM locale

IA agentique (NemoClaw)

Analyse vidéo DeepStream

Robotique (état des lieux)

Efficacité mémoire

Migrer depuis JetPack 6.x

Téléchargements

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Glossaire

Journal des modifications

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Jetson AGX Orin Developer Kit

Schnellstart

Flashen & Updates

System überprüfen

Schnittstellen & Hardware-Layout

Produktübersicht

Lokale LLM-Inferenz

Agentic AI (NemoClaw)

DeepStream-Videoanalyse

Robotik (Stand der Dinge)

Speichereffizienz

Migration von JetPack 6.x

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FAQ

Fehlerbehebung

Glossar

Changelog

Jetson Orin Nano Super Developer Kit

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Jetson AGX Orin 개발자 키트

빠른 시작

플래싱 및 업데이트

시스템 검증

인터페이스 & 하드웨어 레이아웃

제품 개요

로컬 LLM 추론

에이전트 AI (NemoClaw)

DeepStream 영상 분석

로보틱스(현황)

메모리 효율

JetPack 6.x에서 마이그레이션

다운로드

FAQ

문제 해결

용어집

변경 이력

Jetson Orin Nano Super 개발자 키트

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Jetson AGX Orin 開発キット

クイックスタート

書き込みと更新

システムの確認

インターフェース & ハードウェアレイアウト

製品概要

ローカル LLM 推論

エージェント型 AI(NemoClaw)

DeepStream 映像解析

ロボティクス(現状)

メモリ効率

JetPack 6.x からの移行

ダウンロード

FAQ

トラブルシューティング

用語集

変更履歴

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Recursos de Aprendizado

Recursos de Aprendizado

Compatibilidade PyTorch no Jetson Orin

Braços Robóticos

Visão Geral dos Braços Robóticos

Guia de Seleção

Série SO-ARM101

Tutorial do Braço Robótico LeRobot

Guia de Montagem do Braço Robótico Lerobot

Compatibilidade PyTorch no Jetson Orin

Instalação do Suporte de Braço e Kit de Câmera SO-ARM100&101

Instalação da Câmera Superior

Teleoperação sem fio do SO-ARM101 (versão ESP32-NanoCam)

Solução de problemas de teleoperação

Tutorial de dois braços (dois seguidores) do SO-ARM101

Tutorial de uso da ferramenta de calibração de servos da série SoARM

Curso LeRobot

Curso completo LeRobot

1. Ambiente LeRobot

Etapa 1: Instalação do ambiente LeRobot (Ubuntu)

Etapa 1: Instalação do ambiente LeRobot (Windows)

Etapa 1: Instalação do ambiente LeRobot (macOS)

2. Porta serial

Etapa 2: Ver a porta do dispositivo serial (Ubuntu)

Etapa 2: Ver a porta do dispositivo serial (Windows)

Etapa 2: Ver a porta do dispositivo serial (macOS)

3. Calibração

Etapa 3: Calibrar o braço robótico (Ubuntu)

Etapa 3: Calibrar o braço robótico (Windows)

Etapa 3: Calibrar o braço robótico (macOS)

4. Teleoperação

Etapa 4: Teleoperação (Ubuntu)

Etapa 4: Teleoperação (Windows)

Etapa 4: Teleoperação (macOS)

5. Teleop. e câmera

Etapa 5: Teleoperação com câmera (Ubuntu)

Etapa 5: Teleoperação com câmera (Windows)

Etapa 5: Teleoperação com câmera (macOS)

6. Coleta de dados

Etapa 6: Coleta de dados por demonstração

Etapa 6: Observações sobre a coleta de dados

Etapa 6: Registrar conta no Hugging Face (opcional)

Etapa 6: Enviar o dataset ao Hugging Face (opcional)

7. Treinamento

Etapa 7: Treinamento local no Ubuntu

Etapa 7: Configuração do ambiente de GPU na nuvem

Etapa 7: Curvas de treinamento em tempo real no wandb

Etapa 7: Enviar o modelo ao Hugging Face (opcional)

Etapa 7: Obter o arquivo de pesos do modelo

Etapa 7: Comando de treinamento — ACT

Etapa 7: Comando de treinamento — pi0

Etapa 7: Comando de treinamento — pi0.5

Etapa 7: Comando de treinamento — pi0fast

Etapa 7: Comando de treinamento — SmolVLA

8. Inferência

Etapa 8: Descrição da linha de comando

Etapa 8: Bugs comuns e soluções

Etapa 8: Comando de inferência — ACT

Etapa 8: Comando de inferência — pi0

Etapa 8: Comando de inferência — pi0.5

Etapa 8: Comando de inferência — SmolVLA

Fundamentos

Entendendo o LeRobot

Conjuntos de dados LeRobot no Hugging Face

Materiais para treinamento de modelos

Arquivos oficiais de impressão 3D do SO-ARM 100

Arquivos URDF e materiais de referência

Extras e avançado

Controle de simulação ROS2

Tutorial de instalação da garra de dedos paralelos

Tutorial do braço robótico SO-ARM101 de 7 eixos

Tutorial do braço robótico SO-ARM101 de 7 eixos

1. Ambiente LeRobot

Computador Ubuntu

Computador Windows

Computador MAC

2. Etapa 2: Substituir arquivos (adaptação para 7DOF)

3. Porta serial

Ubuntu

Computador Windows

Computador MAC

4. Calibração

Computador Ubuntu

Computador Windows

Computador Mac

5. Teleoperação

Computador Ubuntu

Computador Windows

Computador Mac

6. Teleop. e câmera

Computador Ubuntu

Computador Windows

Computador Mac

7. Coleta de dados

Revisar e reproduzir o conjunto de dados

Observações sobre a coleta de dados

Registrar conta no Hugging Face (opcional)

Enviar o conjunto de dados para o HuggingFace (opcional)

Coleta de dados por demonstração-Aperto de mão 200

Coleta de dados por demonstração

8. Treinamento

Configuração do ambiente de treinamento em GPU na nuvem

Comando de treinamento-ACT (recomendado para começar)

Comando de treinamento-Diffusion

Comando de treinamento-pi0.5

Comando de treinamento-pi0 (melhor desempenho)

Comando de treinamento-pi0fast

Comando de treinamento-smolvla (recomendado para avançar)

Enviar o modelo para o HuggingFace (opcional)

Algoritmos de aprendizado por imitação suportados pelo LeRobot

Treinamento local no Ubuntu

Obter o arquivo de pesos do modelo

Sugestões de parâmetros de treinamento

Curvas de treinamento em tempo real no wandb

9. Inferência

Descrição da linha de comando

Comando de inferência-ACT

Comando de inferência-Diffusion

Comando de inferência-pi0.5

Comando de inferência-pi0

Comando de inferência-smolvla

Bugs comuns e soluções

Inferência no NVIDIA DGX Spark

Inferência no D-Robotics RDK S100

Curso SO-ARM101 + AmazingHand

Visão geral do curso

Linux

Etapa 1: Configuração do ambiente (Linux)

Etapa 2: calibração de mão e braços (Linux)

Etapa 3: Teleoperação (Linux)

Etapa 4: Coleta de dados (Linux)

Etapa 5: Treinamento do modelo (Linux)

Etapa 6: implantação do modelo (Linux)

Windows

Etapa 1: Configuração do ambiente (Windows)

Etapa 2: calibração de mão e braços (Windows)

Etapa 3: Teleoperação (Windows)

Etapa 4: Coleta de dados (Windows)

Etapa 5: Treinamento do modelo (Windows)

Etapa 6: implantação do modelo (Windows)

Tutoriais do XLeRobot

Visão geral dos tutoriais

Configuração (macOS)

Configuração (Ubuntu)

Configuração (Windows)

Mover arquivos do XLeRobot

Montagem do kit montado

Montagem do kit em peças

AmazingHand

Controle de Interface da Mão Robótica

AmazingHand Mão hábil — Informações do produto

Tutorial do Exemplo Oficial da Mão Robótica

Tutorial de Depuração da Mão Hábil (servo TTL)

Depuração servo PWM

01-Controle visual por GUI

02-Tutorial de rastreamento de gestos

03-Versão com servomotor PWM-Manual de uso

04-Versão de servomotor serial-Instruções de uso

Rastreamento de gestos

Linux (Ubuntu) implantação e execução com um clique

Implantação e execução com um clique no Windows

Mac implantação e execução com um clique

Lekiwi

Tutorial de Uso do Robô Móvel Lekiwi

Tutorial de Montagem do Robô Móvel Lekiwi

Acessórios

Visão Geral dos Acessórios

Módulo de Reconhecimento de Voz KWS

Início da Série

Comunicação Serial Jetson Nano

Comunicação Serial Jetson

Comunicação Serial PC

Comunicação Serial Raspberry Pi

Visualização ROS2 RViz2

Download e Gravação de Firmware de Palavras de Ativação

Servos Feetech

Tutorial de Depuração STS3215 & SCS0009

Protocolo de Comunicação SCS

Tabela de Memória do Servo STS com Encoder Magnético

Tabela de Memória do Servo SCSCL com Potenciômetro

Tutorial de uso da ferramenta de depuração do servo SCS0009

Módulo de transmissão de vídeo ESP32-NanoCam

Início rápido do ESP32-NanoCam

Especificações de hardware do ESP32-NanoCam

Manual do protocolo serial do ESP32-NanoCam

Tutorial de visão IA (11 capítulos)

Capítulo 1: Configuração do ambiente

Capítulo 2: Início rápido

Capítulo 3: Fundamentos da câmera

Capítulo 4: Detecção de rosto

Capítulo 5: Detecção de rosto de gato

Capítulo 6: Reconhecimento de cores

Capítulo 7: Leitura de código QR

Capítulo 8: Reconhecimento facial

Capítulo 9: Conversa por voz

Capítulo 10: Compreensão visual por IA

Capítulo 11: Controle por voz do ESP-Claw

Tutoriais da câmera CSI

Configuração da câmera CSI no Jetson

Uso da câmera com autofoco

Uso do Jupyter Lab

Uso do JetCam

IMX219 no Raspberry Pi

Módulo de interação por voz IA

Início rápido

Informações do produto

Gravação do firmware do módulo

Modificar a palavra de ativação e as palavras de comando

Criação de entradas de protocolo personalizadas

Interação de voz ROS1

Interação de voz ROS2

Protocolo da porta serial

Protocolo IIC

Comunicação com PC

Arduino: Comunicação por porta serial

Arduino: Comunicação IIC

Jetson: Comunicação por porta serial

Jetson: Comunicação IIC

RDK: Comunicação por porta serial

RDK: Comunicação IIC

Raspberry Pi: Comunicação por porta serial

Raspberry Pi: Comunicação IIC

Outros Acessórios

Câmera USB com Foco Automático

Câmera CSI Jetson

Gimbal de Câmera 2-DOF

Sensor de Frequência Cardíaca e SpO2

Tela OLED de 0,91"

Captura HDMI 4K

Chaveador KVM

Placa de Som USB sem Driver

Sensores

Visão Geral dos Sensores

Módulo de Navegação Inercial IMU

Informações do Produto

Calibração IMU

Transferência remota de arquivos

Transferência de arquivos via SSH

Exemplos Multi-Placa

Visão Geral dos Casos Multi-Host

Comunicação PC

Comunicação I2C

Arduino

Jetson

Raspberry Pi

RDK

STM32

Comunicação Serial

Arduino

Jetson

Raspberry Pi

RDK

STM32

Exemplos ROS

Aplicação ROS1

Aplicação ROS2

Módulo GPS e BeiDou

Informações do módulo

51 MCU: análise GPS

Arduino: leitura de posição

Arduino: análise de posição

STM32F103: saída de análise GPS

Jetson: análise GPS

Jetson: posicionamento AGNSS

Jetson: API do Baidu Maps

Raspberry Pi: análise GPS

Raspberry Pi: posicionamento AGNSS

Raspberry Pi: API do Baidu Maps

ROS: preparação

ROS: leitura de dados GPS

ROS: desenhar trajeto GPS

Erro de localização no mapa

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Curvas de treinamento em tempo real no wandb

Obter o link do wandb

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Visualizar as curvas de treinamento em tempo real

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Última atualização (UTC):

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PróximoDescrição da linha de comando

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