[참고=]당신은 더 나은 제트 레이서를 조립하기 전에 제트 레이서를 다운로드 제트 카드 SD 카드 이미지 jetcard_v0p0p0.img 윈도우, 리눅스 또는 맥 데스크톱 머신 JetRacer는 엔비디아 제트슨 나노를 사용하여 자율 AI 경주용 자동차입니다. JetRacer와 함께 당신은 이 예에서 당신은 당신의 웹 브라우저에서 프로그래밍 방식으로 progam 제트 레이서를 배울 것입니다. 예제 설명서에서 자세히 알아보십시오. 당신이 구축 할 수있는 두 가지 제트 레이서 자동차가 있습니다. 그들은 주로 크기와 속도가 다릅니다. JetRacer를 구축하고 실험하여 빠른 AI 파이프라인을 만들고 속도의 한계를 뛰어넘을 수 있도록 사용 사례에 따라 선택할 수 있습니다. JetPack SDK는 AI 애플리케이션을 구축하기 위한 가장 포괄적인 솔루션이며 AI 소프트웨어를 교육하고 배포하기 위한 NVIDIA의 세계적인 AI 플랫폼과 완벽하게 호환됩니다. Jetson Nano 개발자 키트용 소프트웨어로 최신 SD 카드 이미지를 다운로드하고, 선택적으로 Linux 호스트 컴퓨터에 개발자 도구를 설치하고, JetPack 라이브러리 및 API에 대한 샘플 및 설명서를 사용하여 개발을 시작하십시오. JetRacer는 당신을 시작하고 실행하는 몇 가지 예와 함께 제공됩니다. 예제는 텍스트, 코드 및 시각화를 결합한 대화형 문서인 Jupyter 노트북 의 형식입니다. 노트북을 완성하고 나면, 노트북을 조정하여 자신만의 레이싱 소프트웨어를 만들기 시작하세요! [참고]▶ 아이콘을 클릭하여 코드를 실행하거나 선택 셀 실행을 선택할 수 있습니다.
JetRacer가 실행하기에 충분한 공간이 있는지 확인합니다. 모든 예는 WIFI를 사용, 우리는 먼저 무선 랜에 제트 레이서를 연결해야합니다. 제트봇, 헬로 AI 월드, 제트레이서 등을 포함하여 엔비디아와 커뮤니티가 만든 Jetson 프로젝트를 살펴보고 배웁니다. GitHub의 모든 다른 프로젝트와 코드를 확인하십시오. 이 단계를 완료한 후 JetRacer를 프로그래밍하도록 설정됩니다. 작업이 완료되면 예제를 실행합니다. BTW, JetRacer의 전원은 전체 시스템의 전압이 9V와 유사할 때 다운 (그것은 정확하지 않습니다), 표시된 전압이 10V보다 낮은 경우 배터리를 충전하는 것이 좋습니다. 우리는 당신이 Sanyo 또는 파나소닉 같은 고품질의 배터리를 사용하는 것이 좋습니다. 이 예제에서는 JetRacer에게 AI를 사용하여 도로를 따라가는 방법을 가르쳐 보겠습니다. 대화형 교육 노트북을 사용하여 신경망을 학습한 후에는 NVIDIA TensorRT를 사용하여 모델을 최적화하고 라이브 데모에 배포합니다. 예제에서 자세히 알아보십시오. 엔비디아 제트슨 나노를 사용하는 자율 AI 경주용 자동차.
JetRacer를 사용하면 빠른 이동 – 고속으로 이동하는 높은 프레임 속도에 최적화 재미가 – 당신이 빠른 AI 파이프 라인을 만들고 속도의 경계를 밀어 JetRacer를 구축하고 실험하여 브라우저에서 대화 형 예제와 프로그램을 따르십시오.