Jetbot 是 NVIDIA 推出的一款基于 Jetson Nano 开发板的开源机器人，是一款成本低廉、易于入门的智能机器人系统。它适用于机器人爱好者、机器学习爱好者和教育机构等不同群体，可以在这些群体中得到广泛应用。
一、搭建 Jetbot
Jetbot 的搭建和配置非常容易，下面我们来看看如何操作。
1、首先，需要准备一些硬件设备，如 Jetson Nano 开发板、电机和电调、麦克纳姆轮、CSI 摄像头等。
2、安装 Jetpack 系统镜像，这可以通过官网下载镜像文件并在 SD 卡上直接刷写到 Jetson Nano 上，也可以使用 NVIDIA 官方提供的运行在主机上的安装程序将镜像安装到 Jetson Nano 开发板上。
sudo apt-get install python3 python3-pip python3-pil python3-pil.imagetk sudo pip3 install adafruit-pca9685 sudo apt-get install libcanberra-gtk-module sudo apt-get install python3-matplotlib git clone https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/jetbot.git
3、在 Jetson Nano 上运行以下命令以启动机器人。
cd jetbot sudo python3 examples/motor_control.py # 摇杆、键盘与浏览器三种方式控制机器人
二、机器学习
机器人的神经网络使用深度学习，并针对 TensorFlow 进行了量身定制。神经网络支持基于可视化和机器学习的交互，将利用这些工具进行自我学习和改进性能，使 JetBot 能够在更加智能化的水平上运行。
1、机器人视觉识别的训练，以下是一个机器人使用迁移学习识别 COCO 数据集中30个对象的例子。
# 从 PyTorch 下载预训练模型 import torchvision model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
2、使用网络进行控制解释，以下是一个使用深度学习神经网络控制 JetBot 行驶的例子。
import torch
import torchvision
model = torchvision.models.alexnet(pretrained=True)
data = torch.rand(1, 3, 224, 224)
model = model.eval()
traced_model = torch.jit.trace(model, data)
traced_model.save('alexnet_model_traced.pt')
三、JetBot 的应用场景
JetBot 可以应用在很多领域，涉及以下方面。
1、个人机器人。
2、机器人教育。
3、室内环境建图。
4、机器人链接 PC 和 IOT 设备等。
四、JetBot 的优劣势
JetBot 有以下优点。
1、易用。JetBot 设计使得一个没有太多技术背景的用户也能在几个小时内构建一个机器人，启动并走到室内环境里，并且通过遥控器或者键盘控制。
2、低成本。机器人成本低廉，适合学生、独立开发者和小公司使用。
但 JetBot 也有以下缺点。
1、限制。由于 JetBot 硬件限制，机器人的感知能力和决策能力受到一定限制，机器人的反应能力和中央控制能力较弱。
2、功能。JetBot 主要用于机器人的自动驾驶与遥控控制，但并不能如同人类一样进行更为复杂的环境感知和任务执行。
五、总结
本篇文章介绍了 Jetbot 的基础搭建、机器学习及其应用场景，JetBot 的可穿戴设备、人工智能和较低成本的开发板，使得 JetBot 技术得以让用户更容易地进入人工智能和机器人的领域。JetBot 也有其限制，需要在使用过程中谨慎评估其用途，为您的适用环境选择适合的硬件和软件工具。
