TX2刷机(ubuntu18.04，JetPack4.6.2)+ ZED SDK+ROS Melodic + YOLOv4_nvidia tx2 刷机 jetpack 4.6.2

准备工作

首先在虚拟机上安装一个新的ubuntu18.04
iso下载地址Ubuntu 18.04.6 LTS （仿生海狸）

下载后即可安装，安装方式参考这篇文章  复制如下：

参考这篇文章可以实现ubunt和Win的双向复制功能：
VMware上面实现Ubuntu和Windows文件的复制粘贴功能

 开始刷机

 tx2模块简介

首先下载NVIDIA SDK Manager 英伟达 SDK 管理器|英伟达开发者 (nvidia.com)

打开终端执行

sudo apt install ./sdkmanager_1.8.1-10392_amd64.deb 
sdkmanager
 
#卸载命令（不执行）
sudo apt-get --purge remove sdkmanager 

 点击LOGIN，注册账号后选择JetPack4.x版本 

先进入TX2恢复模式（先关机，再点按开机键S4,按住S3，点按S1，松开S3即可）

 选中红圈部分，并输入虚拟机密码

 选择Manual setup  账户密码为你想新创立的账户密码

​

 在下面那条进度线快到50%的时候，显示屏会亮，设置用户名和密码，同时主机端也会跳出一个窗口，要求输入用户名和密码，此时记得将tx2连接到与主机的同一个网路上。

 然后慢慢等待安装即可 （注：host端的CUDA安装失败没有关系）

安装ZED

首先在ZED官网下载ZED SDK

chmod +x ZED_SDK_Tegra_L4T32.7_v3.7.6.run
./ZED_SDK_Tegra_L4T32.7_v3.7.6.run

先输入q再一路输入y。

cd /usr/local/zed/tools/
#Explorer模式
./"ZED Explorer"
#深度模式
./"ZED Depth Viewer"

安装ros 

参考这篇文章

step1：添加源

sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'

 step2：设置秘钥

sudo apt-key adv --keyserver 'hkp://keyserver.ubuntu.com:80' --recv-key C1CF6E31E6BADE8868B172B4F42ED6FBAB17C654

step3：更新并安装

sudo apt update
 
sudo apt install ros-melodic-desktop-full

step4：初始化rosdep

sudo apt install python-rosdep
sudo rosdep init
rosdep update

step5：环境配置

echo "source /opt/ros/melodic/setup.bash" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
 
source /opt/ros/melodic/setup.bash

step6：添加一些依赖

sudo apt install python-rosinstall python-rosinstall-generator python-wstool build-essential

step7：运行检查

roscore
rosrun turtlesim turtlesim_node 
rosrun turtlesim turtle_teleop_key

YOLOv4安装与使用

step1：下载

git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git yolo4

 step2：配置makefile文件

注意：配置ARCH时可以先去NVIDIA官网查看TX2算力，TX2算力如下：

GPU=1
CUDNN=1
CUDNN_HALF=0
OPENCV=1
AVX=0
OPENMP=0
LIBSO=1
ZED_CAMERA=1
ZED_CAMERA_v2_8=0
 

#找ARCH，修改如下

ARCH= -gencode arch=compute_62,code=[sm_62,compute_62]

#找NVCC，修改如下

NVCC=/usr/local/cuda-10.2/bin/nvcc

 step3：编译

sudo make -j8

  step4：在主目录下下载权重文件

https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/darknet_yolo_v4_pre/yolov4-tiny.weights
https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/darknet_yolo_v4_pre/yolov4.weights

#yolov4-tiny.weights
wget https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/darknet_yolo_v4_pre/yolov4-tiny.weights
#yolov4.weights
wget https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/darknet_yolo_v4_pre/yolov4.weights

  step5：测试 

#图片
./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov4-tiny.cfg yolov4-tiny.weights data/dog.jpg 
./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights data/dog.jpg 
 
#视频
./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4-tiny.cfg yolov4-tiny.weights data/sample.mp4
./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4-tiny.cfg yolov4-tiny.weights data/sample.mp4
 
#实时测试板载摄像头 (CSI摄像头实时检测)
 
./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4-tiny.cfg yolov4-tiny.weights "nvarguscamerasrc ! video/x-raw(memory:NVMM), width=1280, height=720, format=NV12, framerate=30/1 ! nvvidconv flip-method=0 ! video/x-raw, width=1280, height=720, format=BGRx ! videoconvert ! video/x-raw, format=BGR ! appsink"
 
 
./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights "nvarguscamerasrc ! video/x-raw(memory:NVMM), width=1280, height=720, format=NV12, framerate=30/1 ! nvvidconv flip-method=0 ! video/x-raw, width=1280, height=720, format=BGRx ! videoconvert ! video/x-raw, format=BGR ! appsink"
 
#实时检测usb摄像头
./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4-tiny.cfg yolov4-tiny.weights  -c 1
./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights  -c 1

附录：

• TX2常用命令

查看opencv版本：

pkg-config --modversion opencv

 查看CUDA安装位置：

sudo find /usr -iname "nvcc"

查看CUDA版本：

cat /usr/local/cuda/version.txt

查看CUDNN版本：

cat /usr/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

查看以及切换python版本 ：

 TX2配套安装了python2和python3

python --version

默认为python2，可切换为python3

sudo echo alias python=python3 >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

还可切换回python2

sudo echo alias python=python2 >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

 查看numpy版本： 

python
import numpy
print(numpy.__version__)

• 解决风扇不转问题

 step1：安装jetson-stats

 sudo -H pip install jetson-stats 

step2：启动jetson-stats 

sudo jtop

 可以看到按2 3 4 可以查看GPU CPU CTRL

step3：设置开机启动风扇 

按数字键5进入CTRL界面 ，并按S和E，设置jetson_clocks Running和boot Enable，如图所示：

最后按q推出当前界面，重启设备即可 

• TX2模式设置

参考：Jetson TX2 power mode功耗模式
TX2有4种模式，可以用nvpmodel命令工具进行设置

 

 设置为10w模式（高功耗模式，用6个CPU）

sudo nvpmodel -m 0

设置为5w模式（只用4个CPU）

sudo nvpmodel -m 1

开启风扇，开启最大clock时钟

sudo /usr/bin/jetson_clocks

还可以查看当前功耗模式

sudo nvpmodel -q verbose

• TX2创建虚拟内存

可以参考这篇文章：Jetson TX2 创建虚拟内存_fzu_zhengbinchen的博客-CSDN博客