2020/08/17 Meeting（ソフトウェア班）

Tensorflowをインストールする

前回試した時にあった問題点にある通り

• TensorflowがCUDA10.0までしか対応していない。
• JetPack4.4はCUDA10.2が標準で10.0がない。
• Tensorflowが使えない

という状況になっている。
今回は下記の理由の通りJetPack4.3を使用する

CUDA 10.0を使うには

• CUDA 10.0はJetPack4.3以下でないと使えない
  http://www.neko.ne.jp/~freewing/raspberry_pi/nvidia_jetson_nano_2020_jetpack_44/
• （無理やり古いバージョンから持ってくれば4.4でも使えるかも）
  https://dev.classmethod.jp/articles/jetson-xavier-nxでcuda10-0を動かす/
• 仕方ないので古いバージョンのJetPackを使用する

ちなみにaptのcuda関係のsourceはローカル(/var/cuda*)のリポジトリなのでインターネットからの参照を追加するという技は使えない。

• 無理やりライブラリをlnで作るとうまくいく
  ln -s libcudart.so libcudart.so.10.0
  (LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda/lib64も設定が必要。)
  システムのファイルを直接いじる上、無理やりバージョンを騙しているため互換性に疑問があり、できれば避けるべき。

Donkeycarを実行する

Overdriveの用意

高梨先生のリポジトリにOverdriveについてのREADMEがあるのでそれを元にOverdriveに書き込む。
Overdrive用のDonkeycarのセットアップについても書いてあるのでそれも参考にする。
(専用のバージョンのDonkeycarでセットアップする感じ)

Donkeycarのセットアップ

• 主に公式の手順に従った
• 謎のエラーが出たのでそこはSOVOのドキュメントに従った。pip install -e .[nano]の前に
  • pip3 install cython
  • pip3 install pandas --no-use-pep517
  • pip install --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v42 tensorflow-gpu==1.13.1+nv19.3

カメラのセットアップ

SOVOのドキュメント通り

• cp /usr/lib/python3.6/dist-packages/cv2/python-3.6/cv2.cpython-36m-aarch64-linux-gnu.so ~/env/your_project_name/lib/python3.6/site-packages/
• mv ~/env/your_project_name/lib/python3.6/site-packages/cv2.cpython-36m-aarch64-linux-gnu.so ~/env/your_project_name/lib/python3.6/site-packages/cv2.so

MPU9250の動作確認

1. sudo apt install python-smbus
2. sudo pip install FaBo9Axis_MPU9250
3. FaBo9Axis_MPU9250のコードを編集(mainの部分を修正)

import FaBo9Axis_MPU9250
import time

mpu9250 = FaBo9Axis_MPU9250.MPU9250()

while True:
  accel = mpu9250.readAccel()
  print("accel X: " + str(accel['x']))
  time.sleep(0.1)

で、MPUの動作確認ができた。

Donkey Carへのセットアップは公式ドキュメントを参照すること。
https://docs.donkeycar.com/parts/imu/

TODO

• セットアップに使用したコマンドをまとめる。
• MPUを使えるようにする。