Unitree Go1——开发指南

文章目录

  • 一、环境配置
    • 1 连接Go1主控Nano
      • 1.1 连接网络
      • 1.2 远程连接Nano
    • 2 主控Nano环境准备
      • 2.1 换源
      • 2.2 增加网关地址(关机后重置,如需上网需要再次执行)
      • 2.3 更新源
      • 2.4 pip换源
      • 2.5 安装jtop工具
      • 2.6 配置VNC远程桌面(方便图像程序调试)
    • 3 深度学习部署工具安装
      • 3.1 PaddlePaddle部署环境准备
    • 4 CameraSDK准备

一、环境配置

1 连接Go1主控Nano

1.1 连接网络

首先在Go1的主控NanoUSB口连接一个无线网卡,连接Nano的显示器,将Nano和PC机连接在同一个WiFi下,保证Nano能够上网,并与PC在同一网段。

ifconfig

查看wlan0IP,这里为192.168.1.40,即主控Nano的IP地址。

Unitree Go1——开发指南_第1张图片

1.2 远程连接Nano

ssh [email protected]

2 主控Nano环境准备

2.1 换源

sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
sudo vim /etc/apt/sources.list # 连按两下d即可整行删除,然后输入i进行编辑

sources.list中写入国内源,这里选择中科大的镜像源:

deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic main multiverse restricted universe
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-security main multiverse restricted universe
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-updates main multiverse restricted universe
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-backports main multiverse restricted universe
# deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic main multiverse restricted universe
# deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-security main multiverse restricted universe
# deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-updates main multiverse restricted universe
# deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-backports main multiverse restricted universe

Unitree Go1——开发指南_第2张图片

2.2 增加网关地址(关机后重置,如需上网需要再次执行)

因为我们的WiFi是在192.168.1.xxx下,所以我们给Nano加一个192.168.1.1网关,让Nano得以正常上网:(如果你的WiFi是在192.168.65网段,则Nano就加入192.168.65.1的网关)

sudo route add default gw 192.168.1.1

2.3 更新源

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

如果有选项,默认即可。

2.4 pip换源

mkdir ~/.pip
vim ~/.pip/pip.conf

写入:

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
[install]
trusted-host = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

2.5 安装jtop工具

安装:

sudo -H python3 -m pip install jetson-stats

运行:

jtop

2.6 配置VNC远程桌面(方便图像程序调试)

sudo apt install vino

设置VINO登录选项:

gsettings set org.gnome.Vino prompt-enabled false
gsettings set org.gnome.Vino require-encryption false

将网卡加入VINO服务:
执行,查看网卡UUID:

nmcli connection show

显示如下,我们使用的是无线网络,因此拷贝第一行wifi的UUID:
【图片】

将UUID拷贝粘贴到如下命令的单引号[‘your UUID’]之间,并执行

dconf write /org/gnome/settings-daemon/plugins/sharing/vino-server/enabled-connections "['your UUID']"
export DISPLAY=:0

在Nano上启动vino-server:

/usr/lib/vino/vino-server

3 深度学习部署工具安装

3.1 PaddlePaddle部署环境准备

Jetson系列——基于python API部署Paddle Inference GPU预测库(2.1.1)

4 CameraSDK准备

git clone https://gitee.com/irvingao/guide_dog_go1.git
cd guide_dog_go1

远程传输到Nano端:

scp -r UnitreeCameraSdk/ [email protected]:/home/unitree/Unitree/sdk

写入开机自启动脚本:

  • Ubuntu——编写开机自启动程序
cd /home/unitree/Unitree/sdk/UnitreeCameraSdk
./bins/example_putImagetrans_0 & ./bins/example_putImagetrans_1

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