jetbot：全面認識入門指南

Jetbot 是 NVIDIA 推出的一款基於 Jetson Nano 開發板的開源機器人，是一款成本低廉、易於入門的智能機器人系統。它適用於機器人愛好者、機器學習愛好者和教育機構等不同群體，可以在這些群體中得到廣泛應用。

一、搭建 Jetbot

Jetbot 的搭建和配置非常容易，下面我們來看看如何操作。

1、首先，需要準備一些硬件設備，如 Jetson Nano 開發板、電機和電調、麥克納姆輪、CSI 攝像頭等。

2、安裝 Jetpack 系統鏡像，這可以通過官網下載鏡像文件並在 SD 卡上直接刷寫到 Jetson Nano 上，也可以使用 NVIDIA 官方提供的運行在主機上的安裝程序將鏡像安裝到 Jetson Nano 開發板上。

sudo apt-get install python3 python3-pip python3-pil python3-pil.imagetk
sudo pip3 install adafruit-pca9685
sudo apt-get install libcanberra-gtk-module
sudo apt-get install python3-matplotlib
git clone https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/jetbot.git

3、在 Jetson Nano 上運行以下命令以啟動機器人。

cd jetbot
sudo python3 examples/motor_control.py # 搖桿、鍵盤與瀏覽器三種方式控制機器人

二、機器學習

機器人的神經網絡使用深度學習，並針對 TensorFlow 進行了量身定製。神經網絡支持基於可視化和機器學習的交互，將利用這些工具進行自我學習和改進性能，使 JetBot 能夠在更加智能化的水平上運行。

1、機器人視覺識別的訓練，以下是一個機器人使用遷移學習識別 COCO 數據集中30個對象的例子。

# 從 PyTorch 下載預訓練模型
import torchvision
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)

2、使用網絡進行控制解釋，以下是一個使用深度學習神經網絡控制 JetBot 行駛的例子。

import torch
import torchvision
 
model = torchvision.models.alexnet(pretrained=True)
 
data = torch.rand(1, 3, 224, 224)
 
model = model.eval()
 
traced_model = torch.jit.trace(model, data)
 
traced_model.save('alexnet_model_traced.pt')

三、JetBot 的應用場景

JetBot 可以應用在很多領域，涉及以下方面。

1、個人機器人。

2、機器人教育。

3、室內環境建圖。

4、機器人鏈接 PC 和 IOT 設備等。

四、JetBot 的優劣勢

JetBot 有以下優點。

1、易用。JetBot 設計使得一個沒有太多技術背景的用戶也能在幾個小時內構建一個機器人，啟動並走到室內環境里，並且通過遙控器或者鍵盤控制。

2、低成本。機器人成本低廉，適合學生、獨立開發者和小公司使用。

但 JetBot 也有以下缺點。

1、限制。由於 JetBot 硬件限制，機器人的感知能力和決策能力受到一定限制，機器人的反應能力和中央控制能力較弱。

2、功能。JetBot 主要用於機器人的自動駕駛與遙控控制，但並不能如同人類一樣進行更為複雜的環境感知和任務執行。

五、總結

本篇文章介紹了 Jetbot 的基礎搭建、機器學習及其應用場景，JetBot 的可穿戴設備、人工智能和較低成本的開發板，使得 JetBot 技術得以讓用戶更容易地進入人工智能和機器人的領域。JetBot 也有其限制，需要在使用過程中謹慎評估其用途，為您的適用環境選擇適合的硬件和軟件工具。