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合众恒跃具身机器人嵌入式AI解决方案高端算力：复杂训练+多模态大模型+高级导航场景适配设备：Jetson AGX Thor、AGX Orin全系列

Jetson Orin 启动链Jetson Orin采用「片内固化ROM + QSPI NOR Flash多级Bootloader + UEFI标准引导」的分层启动架构，核心规则：

一句话指挥两轮机器人？Jetson 跑通视觉语言导航（VLN）× MuJoCo 数字孪生闭环以上是我们正在制作开源底盘课程在英伟达 Jetson 上跑 VLN 仿真的效果。如果你感兴趣，麻烦点个start 底盘课程，会给我们莫大的动了！指令是 Locate the refrigerator in the room and stop beside it。我们的底盘小车在 MuJoCo 里走走停停，每停一次就向模型要下一段路，哈哈哈。

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面向虚拟电厂协调控制：RK3588+FPGA+AI边缘控制器设计思路与算力评估摘要：虚拟电厂（VPP）核心价值在于聚合分布式光伏、储能、可调负荷、充电桩等碎片化资源，实现集群协同并网、调峰调频、需求响应与电网支撑。传统VPP控制架构多采用“云端集中调度+本地简单执行”模式，存在调度时延高、实时控制能力弱、现场异常无法自治、海量终端算力瓶颈、故障研判滞后等问题，难以满足新型电力系统秒级调度、毫秒级就地稳压、高频次AGC/AVC调节、多资源协同优化的严苛要求。本文提出一套基于RK3588+FPGA+边缘AI的国产化VPP边缘协调控制器整体方案，采用云边端协同架构，将硬实时控制下沉FPG

头发够用的程序员

TensorRT 自定义算子插件实战（三）：手搓 2×2 最大池化 customMaxpool承接《TensorRT 自定义算子插件实战》系列前两篇：第一篇 customScaledTanh（单输入、逐元素、带参）、第二篇 customGatedTanh（双输入、融合、带参）。本篇实现第三个形态、也是真正拉开差距的一个：customMaxpool——一个 2×2 核、stride=1、无参数的窗口算子。它的难点不再是"多输入"，而是两个全新问题：算子没有参数（参数机制整个被砍掉）、输出尺寸发生变化（不再等于输入）。这三个算子加起来，正好覆盖了自定义插件的三大典型形态。

头发够用的程序员

TensorRT 自定义算子插件实战（一）：从零手写 customScaledTanh但上一篇结尾我特别强调过：这其实只是 “上半场”。导出的那个 custom::xxx 节点只是个 “空壳”——onnxruntime 跑不了，TensorRT 也跑不了，因为 TensorRT 根本不知道这个节点该怎么算。

vLLM大模型推理：Jetson AGX Thor 的 GPU 共享内存清理实战适用设备：NVIDIA Jetson AGX Thor（T5000）实测通过，思路同样适用于 AGX Orin 等采用统一内存架构的 Jetson 设备。

Linux (ARM64 / Jetson) 挂载 exFAT 移动硬盘排障与离线安装指南离线安装 .deb 包时，必须严格匹配系统版本与 CPU 架构，不能跨版本混用：当设备因内网防火墙拦截 HTTP 80 端口导致 apt update 失败时，需使用能上网的电脑/手机直接点击或复制以下完整直链下载：

NVIDIA Jetson Thor 运行 LLM / VLM：模型全整理与 vLLM 实践🚀 核心问题： 120B 大模型能不能放到边缘端本地跑？VLM 能不能直接接入机器人、摄像头和现场设备？

粒子化系统（3D-Particles）THreeJS react「43 粒子化系统（3D-Particles）THreeJS react」 /~c6543YtecB~:/ 链接：https://pan.quark.cn/s/2f52d8917412

Jetson_Pixhawk局域网UDP连接QGC规则： udp://:本地监听端口@ :14555：Jetson 本机监听 14555，QGC 主动连 JetsonIP:14555 @后面空：收到 QGC 数据包后自动记录对方 IP，双向互通（解决只能收不能下发指令）

jetson主板引导烧录+镜像安装「烧录jetson 纯净系统」 /~71733Ym08i~:/ 链接：https://pan.quark.cn/s/c989017bfc73

机器人小白614

2026 Jetson AGX Orin安装Isaac ROS指南本文目的是给Jetson Agx Orin开发套件安装对应版本Isaac ROS（release-3.2），采用Docker Dev镜像方式

头发够用的程序员

从滑动窗口到矩阵运算：img2col算法基本原理卷积神经网络中，滑动窗口卷积是其特征提取的核心操作。传统卷积依靠多层嵌套循环，逐行、逐列滑动卷积核，与局部感受野内的特征元素依次完成乘加运算。再结合激活函数的非线性运算，以一种简洁的方式，诠释着自己对于这个世界的独特理解。这种朴素的串行遍历思想，完全贴合卷积的数学定义与直观理解，但却忽略了现代计算机体系结构的底层特性：CPU、GPU 均以矩阵运算、批量计算、高速缓存、SIMD / 并行计算为性能优势，嵌套循环的零散访存、频繁的内存跳转、碎片化计算，会造成计算资源利用率低下、缓存命中率不足，成为卷积推理与

亚博的super镜像的vnc一直不好用，今天来解决一下首先是Ubuntu22.04，离开了方便快捷的树莓派，要开始玩jetson orin nano了，然而自带的nvc是不好用的，我又不想直接用屏幕连着小车调试，太费劲。所以来鼓捣一下vnc顺便记录下写写文档。

明月醉窗台

[jetson] AGX Xavier 安装Ubuntu18.04及jetpack4.5以下是详细的操作步骤：主机 (Host PC)：一台安装了 Ubuntu 18.04 或 20.04 的台式机或虚拟机（建议实体机，更稳定)，

明月醉窗台

[Jetson] NVIDIA Jetson 全系列边缘计算芯片进阶指南这是英伟达目前最顶尖的系列，专为具身智能（Humanoid Robotics）和生成式 AI 设计。上市年份： 2024年发布（2025年量产）。

明月醉窗台

[Jetson] 在Jetson Xavier AGX编译opencv+cuda准备工作：安装依赖包：执行编译：https://blog.csdn.net/yohnyang/article/details/129893542

将你的 Jetson 变为全功能公网服务器——使用Cloudflare_Tunnel方式实现你的 Jetson 不仅能跑 YOLO 做推理，它本质上就是一台拥有强大性能的 ARM 计算机。把它做成一台 24 小时运行的“小型边缘服务器”有无数的玩法：

jetson设备上自己手动编译适配版本的pytorch全过程，及报错的解决方法在jetson设备上不可以直接用pip install torch来安装pytorch，必须要去nvidia官网下载编译好的whl文件进行pip install，这有更直接一点的地址来安装jetpack对应的whl，很可惜最高只支持jetpack6.1，这意味着超过6.1版本的必须自己从pytorch官网进行来下载源码编译，那么就开始正题。首先获取源码：