엔비디아 플랫폼3 [jetson nano] 젯슨나노 GPIO 이용 서보 모터 구동 젯슨나노 보드(B01)의 GPIO를 이용해 서보 모터 구동을 해보겠습니다. 젯슨 나노 보드에 PWM generator가 가능해서 PIN 설정한 뒤, PWM 신호로 서보모터를 구동해보겠습니다. 필요한 것 서보모터 (SG-90사용) M-F 점퍼선 (Male-Female Jumper Wires) PWM이란 Pulse Width Modulation의 약자로 일정한 주기 내에서 Duty비를 변화(펄스폭 조절)시켜서 평균 전압을 제어하는 방법입니다. 일반적으로 MCU 내부의 내장 타이머 카운트를 이용해 제어합니다. PWM을 이용하면 디지털신호로 아날로그 신호와 유사한 효과를 나타낼 수 있고, PWM 출력을 통해 조명의 밝기 제어, 모터의 속도 제어 등에 이용됩니다. Duty 비(Duty ratio)는 주기 당 펄스.. 2022. 2. 15. [Jetson nano] 젯슨나노 GPIO 이용 LED 출력 젯슨나노는 Nvidia의 GPU 연산이 가능한 싱글보드입니다. 구입 목적은 CUDA를 활용하여 이미지 프로세싱과 딥러닝을 수행하기 위해서 구입하였습니다. 제가 구매한 젯슨나노 키트는 메모리가 4G인 B01을 구매하였습니다. (메모리 2G인 버전도 있지만 해당 모델은 메모리가 상당히 적은 것 같습니다) 초기 OS 설치와 jetpack설치, 환경설정은 다른 사이트에 많으니 참고하시면 될 것 같습니다. 저는 젯슨나노 보드를 이용해 개발 목표인 싱글보드상에서 딥러닝처리, 최적화와 표지판 딥러닝 학습 등 이미지 처리와 관련된 활동들을 정리하겠습니다. 우선 젯슨 나노 GPIO를 이용해 LED On/Off, 서보모터 제어를 진행해보겠습니다. 필요한 것 브레드보드 Led 200옴 저항 M-F 점퍼선 (Male-Fema.. 2022. 2. 14. CUDA CUDA란? CUDA는 Nvidia가 만든 병렬 컴퓨팅 플랫폼 및 API 모델 소프트웨어 개발자들은 CUDA를 사용하여 병렬 처리 연산과 가상 명령어셋을 사용할 수 있음 CUDA가 적용된 딥러닝 라이브러리 cuDNN(CUDA® Deep Neural Network library) : cuDNN은 엔비디아 CUDA 딥 뉴럴 네트워크 라이브러리, 즉 딥 뉴럴 네트워크를 위한 GPU 가속화 라이브러리의 기초 요소로 컨볼루션(Convolution), 풀링(Pooling), 표준화(Nomarlization), 활성화(Activation)와 같은 일반적인 루틴을 빠르게 이행할 수 있도록 하는 라이브러리 딥 러닝 추론 엔진(TensorRT) : TensorRT는 딥 러닝 애플리케이션의 배포를 위한 고성능 뉴럴 네트워크.. 2022. 2. 4. 이전 1 다음
