■必要なもの
- Jetson Nano Developent Kit(Jetson開発ボード)+USBケーブル
- 5V2A以上を出力するUSB ACアダプタ
- インターネット接続可能なAterm MR05LN+USBケーブル
- HDMIモニタ+HDMIケーブル
- USB日本語キーボード
- USBマウス
- SDカード
■セットアップ手順
- https://developer.nvidia.com/embedded/learn/get-started-jetson-nano-devkit#write にある「Jetson Nano Development Kit SD Card Image」のリンクを選択して圧縮ファイルをダウンロード
- ダウンロードしたファイルからisoイメージファイルを展開
- SDカードをフォーマット
- Echer https://www.balena.io/etcher をダウンロード
- Echerを実行し、isoイメージファイルをSDカードへ書き込み（書き込み完了すると大量のダイアログが出るが、すべて閉じる）
- SDカードを取り出し
- Jetson NanoにUSBキーボード（日本語）、モニタ(HDMI)、USBマウスを接続
- Jetson Nanoのmicro-USBコネクタとACアダプタ(5V2A)をつなぐ
- ライセンスを了承する場合、チェックボックスにチェックを入れContinueボタン押下
- 日本語を選択し次へ
- キーボードは日本語・日本を選択し次へ
- ユーザ情報sudo可能アカウント情報を入力し次へ
- 変更せず次へ
- セットアップを実行
- 完了したらウィザードの右上ボタンを押し、ウィザードを終了させる
- 左上のUbuntuボタンを押し、検索フィールドに「term」といれ、最初のアイコンを選択
- sudo fallocate -l 4G /var/swapfile
- sudo chmod 600 /var/swapfile
- sudo mkswap /var/swapfile
- sudo swapon /var/swapfile
- sudo bash -c 'echo "/var/swapfile swap swap defaults 0 0" >> /etc/fstab'
- sudo shutdown -h now
- ACアダプタを抜く
- Aterm MR05LNの電源を入れる
- Aterm MR05LNをJetson NanoのUSBコネクタに接続
- ACアダプタをコンセントに接続
- 起動したら先程のユーザ情報を入れログイン
- 左上のUbuntuボタンを押し、最初のアイコンを選択
- sudo apt update
- sudo apt upgrade -y
- sudo apt install build-essential python3 python3-dev python3-pip libhdf5-serial-dev hdf5-tools nano ntp -y
- sudo apt install cmake unzip pkg-config -y
- sudo apt install libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev -y
- sudo apt install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev -y
- sudo apt install libxvidcore-dev libx264-dev -y
- sudo apt install libgtk-3-dev -y
- sudo apt install libatlas-base-dev gfortran -y
- sudo apt install python3-numpy -y
- cd ~/
- pip3 install virtualenv
python3 -m virtualenv -p python3 env --system-site-packages && echo "source env/bin/activate" >> ~/.bashrc && source ~/.bashrc
- mkdir projects/cv2
- cd ~/projects/cv2
- wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/4.1.0.zip
- wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.1.0.zip
- unzip opencv.zip
- unzip opencv_contrib.zip
- mv opencv-4.1.0 opencv
- mv opencv_contrib-4.1.0 opencv_contrib
- cd opencv
- mkdir build
- cd build
- cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/projects/cv2/opencv_contrib/modules -D PYTHON_EXECUTABLE=~/env/bin/python -D BUILD_EXAMPLES=ON ../
- make -j2
- sudo make install
- sudo ldconfig
- cd /usr/local/lib/python3.6/site-packages/cv2/python-3.6
- ls cv2.cpython-36m-* （ファイル名の確認）
- mv cv2.cpython-36m-xxx-linux-gnu.so cv2.so (xxxは環境によってかわる)
- cd ~/env/lib/python3.6/site-packages/
- ln -s /usr/local/lib/python3.6/site-packages/cv2/python-3.6/cv2.so cv2.so
- cd ~/projects
- git clone https://github.com/autorope/donkeycar
- cd donkeycar
- git checkout master
- pip install -e .[nano]
- pip install --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v42 tensorflow-gpu==1.13.1+nv19.3
- donkey createcar --path ~/mycar
- cp /usr/lib/python3.6/dist-packages/cv2.cpython-36m-aarch64-linux-gnu.so ~/mycar/
numpyはエラーになるので、pipではなくapt管理のパッケージをインストールする
make -js は思っている以上に時間がかかる
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