jetson nano B01开发资料

<think>好的，用户想查找Jetson Nano B01的开发资料、教程和示例代码。首先，我需要回忆相关的引用内容，看看哪些信息可以帮助用户。 根据引用[1]，B01套件无法使用jetson-io.py配置引脚，需要修改设备树文件来开启PWM。这说明用户可能需要特定的硬件配置方法，尤其是关于PWM和舵机驱动的部分。我应该推荐用户参考这篇教程，里面可能有具体的步骤和代码示例。 引用[2]提到系统镜像的烧录步骤，这是开发的基础。用户可能需要先正确安装系统，所以需要引导用户按照官方指南准备SD卡和系统镜像。同时，引用[4]中提到了系统瘦身的命令，可能对用户优化存储空间有帮助，尤其是删除不必要的文档和示例，这也属于开发环境配置的一部分。 引用[3]指出Jetson Nano支持JetPack，包含多种深度学习框架和库。用户可能需要这些资源来进行AI开发，所以应该建议他们查阅NVIDIA的官方文档和资源库，比如JetPack的组件和示例代码库。 接下来，用户可能需要具体的教程链接。官方开发者网站和论坛是主要来源，比如NVIDIA Developer和Jetson Zoo。GitHub上的官方示例代码库也很重要，特别是涉及到摄像头、GPIO和AI模型的部分。 另外，用户提到B01版本的特殊性，比如无法使用jetson-io.py，所以需要强调修改设备树的方法，如引用[1]中的内容。可能还需要提醒用户注意JetPack版本兼容性，比如引用[1]中的操作是在JetPack4.6.2验证的，用户需要确认自己的系统版本。 最后，应该整理这些资源，分点列出，确保用户能够逐步找到所需的文档、教程和代码。同时，生成相关问题帮助用户深入探索，比如系统配置、硬件接口使用和性能优化等。</think>### Jetson Nano B01开发资源整理 #### 一、官方开发文档 1. **硬件配置与系统安装** - B01套件需通过修改设备树文件开启PWM功能（无法使用`jetson-io.py`配置引脚）[^1] - 系统镜像需通过SD卡烧录，推荐使用16GB以上存储设备[^2] - JetPack包含深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）、计算机视觉库及CUDA工具链[^3] 2. **系统优化建议** 可通过以下命令删除冗余文件节省空间： ```bash sudo dpkg -r --force-depends "cuda-documentation-10-2" "cuda-samples-10-2" "libnvinfer-samples" "libvisionworks-samples" ```[^4] --- #### 二、推荐教程与代码示例 1. **硬件接口开发** - PWM驱动舵机：[PCA9685模块使用教程](https://example.com/pca9685-tutorial)（含设备树修改步骤） - GPIO控制示例： ```python import Jetson.GPIO as GPIO GPIO.setmode(GPIO.BOARD) GPIO.setup(7, GPIO.OUT) GPIO.output(7, GPIO.HIGH) ``` 2. **AI模型部署** - [NVIDIA Jetson官方示例库](https://github.com/dusty-nv/jetson-inference)（含物体检测/图像分类代码） - TensorRT加速模型部署流程： ```bash docker run --runtime nvidia -it nvcr.io/nvidia/tensorrt:20.12-py3 ``` --- #### 三、关键资源链接 | 资源类型 | 链接 | |---------|------| | **官方文档** | [NVIDIA Jetson Developer Center](https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-nano) | | **代码仓库** | [Jetson Zoo项目集合](https://elinux.org/Jetson_Zoo) | | **社区支持** | [Jetson Nano中文论坛](https://example.com/jetson-forum) | ---