不要因为自己习惯了苟且，就觉得别人没有诗和远方。
Jetson TX1是英伟达公司新出的GPU开发板，拥有世界上先进的嵌入式视觉计算系统，提供高性能、新技术和极佳的开发平台。在进行配置和刷机工作之前，先来一张全家福：
可以看到，Jetson TX1 包含内容为：一块开发板、WIFI天线、AC电源（缺了插座线，需要自己去买）、Micro USB线、USB-OTG线、排线连接器（感觉没什么用）。
Jetson TX1找不到太多的教程，我也只能参考一些CSDN博客，摸索着进行配置刷机工作。
开机并安装驱动
开发板连接好AC电源线，使用HDMI线连接显示器，插好鼠标键盘后，按下power按钮，过一会就回出现Linux终端界面。然后登录系统，用户名和密码都是”ubuntu“，登陆后，系统会提示安装驱动以显示正常的图像界面。按照要求进行操作，3步以后驱动就安好了，然后sudo reboot重启系统，就可以进入ubuntu 14.04系统界面。终端输入sudo lshw就可以查看系统硬件信息，基本可以确定开发板的完好。
配置JetPack2.3
Jetson TX1出厂时默认的系统以及附加包都比较老旧，部署最新的开发包可以充分利用硬件性能，有利于我们进行深度学习开发。Jetpack2.3是Nvidia提供的最新开发包，包含 64bit 的 Ubuntu16.04操作系统，CUDA 8.0，cuDNN 5.1等。类似于刷安卓手机，我们需要在一台装有ubuntu14.04或16.04（博主所用）的电脑上为开发板更新固件。
第一步，下载Jetpack
这需要注册英伟达开发者账号，然后在官方链接进行下载，下载文件名为JetPack-L4T-2.3-Linux-x64.run，然后在home之下新建一个Jetpack文件夹，把程序放进去运行，我们下载和安装的文件也都放在Jatpack文件夹下：
mkdir Jetpack
cp ~/下载/JetPack-L4T-2.3-linux-x64.run ~/Jetpack123123
第二步，安装Jetpack
终端定位到Jetpack文件夹，首先为软件增加执行权限：chmod +x JetPack-L4T-2.3-Linux-x64.run，然后执行软件：./JetPack-L4T-2.3-Linux-x64.run，如果发现权限提示的问题，可以在运行命令前加上sudo。
然后进入了软件界面，全部同意，一路next，在设备选择界面Jetson TX1就行：
第三步，安装所需组件
随后进入了component manager界面，如图所示：
通常选standard，顺便说下，Jalong_Ma博主建议不安装OpenCV，原因是版本比较低；我的看法是opencv即使版本低，也很有必要安装，因为取消opencv安装，会连带取消各种API组件的安装，得不偿失。博主之前昏了头没有安装opencv，后来发现没法使用摄像头，只得乖乖补上，见后文。
事后补充一点： 除非要进行交叉编译，或者有需求，建议大家不要安装带有on host字样的条目，因为这些组件会安装到本机Ubuntu上。会不小心把cuda8.0也安装到电脑，导致caffe无法使用，只能重装了一次cuda7.5才能解决。
设置完后就开始了本机下载和安装过程，大部分组件下载速度还是不错的，但是有几个组件，比如cuda toolkit、cudnn、file system，那下载时断时续，无比坑爹，我反复尝试，持续了大半天才全部下完。因为这些组件只能通过Jetpack安装，所以你也只能失败-重连-失败，如此循环。
值得注意的是，全部下载完后，开始了每一项的安装，此时可能会报出cuda安装失败的错误，此时查看日志文件，多半能找到答案。我的做法是打开终端，运行sudo apt-get -f install命令，补全依赖项，然后就可以顺利安装。
刚才开发板所需组件全部下载并安装后，就可以准备刷机了。
第一步，配置网络
开发板刷机过程中需要全程联网，那么官方推荐的做法就是把电脑与开发板用网线连在同一个路由器下，至于无线连接行不行我没试过，不过为了保证稳定，建议使用网线。那么在弹出的network layout配置中选择路由连接；在network interface中选择以太网端口，不认识的话就用默认选项。
一路next之后，进入了终端窗口，令人激动的时候快要来了。
第二步，开发板连接到电脑，开始刷机 断开电源，保证开发板处于断电关机状态用网线连到路由器上，也可插上鼠标键盘用Micro USB线把开发板连到电脑上（类似于安卓手机连电脑）接通AC电源，按下power键，开机长按rec键不松开，然后点按一下reset键，过2s以后，才松开rec键，此时开发板处于强制恢复模式
完成以上步骤后，我们还要检查开发板有没有和电脑正确连接，终端输入lsusb命令，可以看到一些列表，只要发现其中有Nvidia Corp就说明连接正确。
以上步骤确认无误后，在post installation界面中敲一下enter，就开始了刷机过程，你可以喝杯咖啡。
刷机过程中，会出现提示确认GUI桌面是否安装好，此时用HDMI线缆连到显示器上，如果显示ubuntu桌面，说明系统安装好了，按照提示完成后续安装，这将是一个持续几十分钟的过程。完全安好后，退出Jetpack软件即可。
Jetpack仅安装组件
前面提到，博主是后来才补上opencv、multiAPI等组件的，这就得提到Jetpack的另一个特性：可以不必刷机，单独为Jetson设备安装任何组件。方法其实很简单：
类似上图，把Driver for OS、File System、Flash OS这些关于系统的组件通通置为no action，然后选择需要补充安装的组件，注意它们的依赖关系。选择完毕就点next，会出现如下界面：
这时，启动Jetson TX1，连接好网络，终端输入ifconfig查询IP地址，把这个地址连同TX1的账号密码输入对话框，就可以开始安装了。这里使用的是SSH远程服务，根本不用数据线，等待一会就安装好了，注意安装过程中尽量不要操作开发板。
关于Tegra Ubuntu
初次进入这个定制的ubuntu系统，看起来一切都是那么熟悉，但是仍发现有几点不同：
英文界面，暂时还找不到办法弄成中文版的设置中的软件更新打不开，说明无需自己下载Nvidia驱动（瞎猜的），无法在线更新系统（也没必要），只能随着Jetpack的升级而升级存在两个账户：nvidia和ubuntu，不知道有什么不同（我用的是ubuntu）cpu是arm架构的，所以x86 Ubuntu的软件（其中就有搜狗拼音）都用不了，这。。。
后面我将会记录Jetson TX1安装运行caffe-ssd的过程。
参考文献：http://blog.csdn.net/zyazky/article/details/http://blog.csdn.net/jalong_ma/article/details/
http://docs.nvidia.com/jetpack-l4t/2_1/content/developertools/mobile/jetpack/jetpack_l4t/2.0/jetpack_l4t_install.htm
转载来自：http://blog.csdn.net/jesse_mx/article/details/
以上就是Jetson TX1 开发教程（1）配置与刷机的全文介绍,希望对您学习和使用linux系统开发有所帮助.
阅读(...) 评论()Jetson TK1 四：重新安装系统（刷机）
时间： 19:13:34
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标签：&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&转载：http://blog.sina.com.cn/s/blog_bab3fa.html
Jetson TK1是NVIDIA基于Tegra K1开发的一块低成本开发板，板载一块Tegra K1 32-bit（Logan）芯片，开发板上还有一个HDMI输出，一个以太网口，一个USB 3.0，一个micro USB口，SATA，mini PCIe，SD卡插槽，调试口有串口DB9和JTAG，以及众多的IO接口引出。可以说是麻雀虽小，五脏俱全。
Tegra K1有一颗和桌面GPU同架构的Kepler显示核心，192核架构，峰值浮点运算能力将近是现有最好的单核DSP的数倍到数十倍。开放了移动平台的CUDA接口以后，Tegra K1作为一个性能怪兽，将会在更广阔的市场上有更多更好的应用。
拿到JTK1开发板的时候，应该是默认的L4T（Linux for Tegra），gstreamer 包和CUDA 6.0 SDK都已经安装好了。如果想自己动手重新玩一遍的话，可以参考以下步骤：
1 下载并烧写L4T系统目前发布的最新版本是19.2，本步骤所有操作在Linux机器上完成。
根文件系统包
通过PC将两个tar包下载并放到一个文件夹下，首先解压缩驱动包
sudo tar --numeric-owner -jxpf Tegra124_Linux_R19.2.0_armhf.tbz2注意红色部分，是需要加入的，目前的发行文档里没有给出。如果不加入的话，会导致烧写完成后，系统ubuntu用户权限出现问题。完成后，会在当前目录下生成一个Linux_for_Tegra的文件夹。
cd Linux_for_Tegra/rootfssudo tar --numeric-owner -jxpf ../../Tegra_Linux_Sample-Root-Filesystem_R19.2.0_armhf.tbz2根文件系统包解压缩到驱动包生成的rootfs文件夹中，sudo最好要加上，否则会有warning。
cd ../sudo ./apply_binaries.sh现在用一根micro USB线连接到开发板上，按下RECOVERY键不放开，然后按下RESET键，进入烧写模式，在Linux_for_Tegra目录下
sudo ./flash.sh -S 8GiB jetson-tk1 mmcblk0p1耐心等待烧写完成，重启开发板，就可以进入ubuntu桌面环境了，默认的用户名是ubuntu，密码ubuntu。相应的L4T文档和源代码包，可以在这里找到。
2 下载并安装CUDA SDK for Tegra如果你重新烧写了系统，那么目前这一步你需要找一个USB网卡连接到JTK1开发板上。因为重新烧写系统后，通过板载网卡联网的话，DNS解析有问题，无法解析域名，只能通过ip地址访问网络。可以在开发板上直接访问这里 或者在PC上下载CUDA SDK for Tegra，然后再copy到开发板。但是需要先注册好NV developer账号，并申请了tegra和cuda的开发，都是免费的。我下载的文件是cuda-l4t-r19.2_6.0-42_armhf.deb，在开发板上执行：
$ sudo dpkg -i cuda-l4t-r19.2_6.0-42_armhf.deb$ sudo apt-get update$ sudo apt-get install cuda-toolkit-6-0$ sudo usermod -a -G video ubuntu完成后，将/usr/local/cuda-6.0/bin路径加入到PATH中，将/usr/local/cuda-6.0/lib路径加入到LD_LIBRARY_PATH中或者配置pkgconfig。
下面就可以编译CUDA的示例程序了，
$ cuda-install-samples-6.0.sh
如果之前的环境都已经设置成功，那么进入生成的文件夹，make就可以了。
3 测试视频编解码器L4T使用标准的gstreamer作为编解码器框架，同时提供了NV硬件加速的插件，下面是几个例子
gst-launch-0.10 filesrc location= ! videoparse width=640 height=480 format=1 framerate=30/1 ! nv_omx_h264enc ! qtmux ! filesink location= -v播放
nvgstplayer -I
标签：&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&原文：http://www.cnblogs.com/cj2014/p/4326764.html
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鲁ICP备号-4
打开技术之扣，分享程序人生！TX2入门教程基础篇-JETPACK自动刷机
介绍如何在Ubuntu主机上安装JetPack
也适用于虚拟机，但官方推荐使用独立的Ubuntu主机。
TX2与TX1安装过程类似
JetPack 3.0是为Jetson开发套件安装软件工具和操作系统的工具。
JetPack 3.0可用于将开发工具安装在Jetson开发套件（Jetson TX2,Jetson TX1或Jetson TK1）上
列出了所有系统要求以及可安装的不同工具
只需确保选择“TX2”作为要烧录的设备类型
除了Jetson TX2之外，您还需要另一台带有Intel或AMD x86处理器的台式机或笔记本电脑。
这些类型的机器通常被称为PC的个人电脑。该计算机被称为烧录过程的主机。
JetPack是一个x86二进制文件，不能在基于ARM的机器上运行。
注册帐号：
要官方下载JetPack，需要先注册一个帐号。
进入https://developer.nvidia.com网站完成帐号注册并登录。
JetPack安装
首先在Ubuntu Host上下载最新的JetPack TX2最新的安装文件：JetPack-.run
其中对应的是相应的版本，目前最新版本：jetpack-l4t-3_
JetPack介绍页面和下载地址：
https://developer.nvidia.com/embedded/jetpack
历史版本：
https://developer.nvidia.com/embedded/jetpack-archive
现在到软件包在上传的Ubuntu主机
更改执行权限：
$ chmod +x JetPack-L4T-3.0-linux-x64.run
$ sudo ./JetPack-L4T-3.0-linux-x64.run
首先是安装包选择界面，一般默认即可。
检查下是否选择上了CUDA Toolkit和OpenCV for Tegra，这两个包一定要装
等待主机安装完成
输入用户名和密码，默认都是Ubuntu。
IP的话如果不填，之后程序会自动计算出，请确保此时你有一根网线和你的宿主机相连，或者他们两者连接在同一个路由器上。
如果你是直接用网线连接的Jetson，那么选择第二个选项。
这一步只有在需要刷系统的时候才会出现
如果选择通过路由或交换器，要求填写网卡接口
如果选择通过DHCP服务器,需添加互联网接口和目标接口
这里系统会自动帮你计算出Jetson的IP地址，但是可能时间比较长。
接下来会有提示将Tk1接入Recovery模式，首先对TX1上电，之后按住Recovery按键三秒以上，这时按一下Reset按键，再松开Recovery，Jetson就自动进入了Recovery模式。
为了判断是否成功进入Recovery模式，可以使用lsusb命令查看是否有“NVIDIA Corpration”的设备。
然后在Post Installation窗口按下Enter键即进入安装，安装过程根据网络状况不同时间不一
下面是安装确认界面，确认无误后，点击“Next”即可
Post Installation完成之后，显示删除下载文件
问题：进入安装过程中，因为一些包的原因到导致失败，要求先在设备上安装相应的包，才按Enter键盘两次继续。
修复：按照提示文字操作即可。
问题：连接ports.ubuntu.com太慢，在安装好系统之后，远程登录TX2，更换源，参考
修复：ports.ubuntu.com本人测试在凌晨5-8点间速度最快
http://docs.nvidia.com/jetpack-l4t/#developertools/mobile/jetpack/l4t/3.0/jetpack_l4t_install.htm
http://www.jetsonhacks.com//jetpack-2-0-nvidia-jetson-development-pack-jetson-tk1/
http://blog.csdn.net/zyazky/article/details/
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本篇主要包含以下内容：
配置 NVIDIA 最新的 JetPack 2.3 开发包
Jetson TX 1 上编译 OpenCV 3.1
配置 Caffe 开发环境
配置 JetPack 2.3
JetPack 2.3 是NVIDIA最新发布的用于在Jetson系列嵌入式平台上部署开发环境的开发包，它包含 64bit 的 Ubuntu16.04 操作系统，CUDA 8.0，cuDNN 5.1，以及用来加速CNN推断速度的TensorRT. 对于JetPack 2.3更详细的介绍参见
配置 JetPack 2.3 需要：
一台装有 Ubuntu 64位操作系统的主机：由于 JetPack 是先在主机上下载并安装相关的包，然后刷到 TX 1上，所以需要一台主机。本人在14.04上测试没有问题，其它系统没有测试。
一根网线：连接 TX 1 与路由器
显示器，键鼠 等
1. 下载 JetPack 2.3
在主机上通过 下载 JetPack 2.3，并新建一个文件夹存放下载下来的文件，文件名大概为 JetPack-L4T-2.3-linux-x64.run
在/home/usrname/目录下新建文件夹，可以命名为 JetPack :
mkdir JetPack
cp ~/Downloads/JetPack-L4T-2.3-linux-x64.run ~/JetPack
2. 安装 JetPack 2.3
2.1 为 JetPack-L4T-2.3-linux-x64.run 增加执行权限
cd ~/JetPack
chmod +x JetPack-L4T-2.3-linux-x64.run
2.2 执行 JetPack-L4T-2.3-linux-x64.run ，点击 Next
./JetPack-L4T-2.3-linux-x64.run
2.3 指明安装路径后选择部署的开发平台
此处我们选择 Jetson TX1，同样也支持 TK 1的部署
2.4 弹出 JetPack L4T Component Manager 对话框
由于我已经安装好了所有的包，所以这边的Action一栏是no action，如果没有安装过的话，会显示install xxx。
这里点击Next后，接受所有的申明，就开始了漫长的下载与安装…（我等了10多个小时）
这里大家可以选择不安装OpenCV for Tegra，因为这个版本是2.4.13，对于USB摄像头的读取支持不是很好，另外对于CUDA静态库的读取也有些问题，所以不推荐安装，稍后会提示大家安装 OpenCV 3.1
2.5 网络配置和端口选择
安装完成后进入网络配置选项，选择通过路由器连接互联网，同时将TX1连接到与主机同一个路由器上
选择eth0端口，点击Next
2.6 设置 TX 1 为 Force USB Recovery Mode (强制USB恢复模式)
弹出如图所示终端窗口：
按照提示，将TX1设置为强制USB恢复模式
关闭设备，移除电源适配器
用自带的Micro USB 转 USB 数据线连接主机与TX1
连接电源适配器
按下POWER按钮
按住FORCE RECOVERY 按钮不放开，同时按一下RESET按钮，等待两秒钟，松开FORCE RECOVERY 按钮
完成上述步骤后，可以在主机上通过 lsusb命令查看是否含有Nvidia Corp设备，确认存在后敲击Enter，开始将操作系统以及开发包拷贝到TX1，中途连接TX1的显示器会显示Ubuntu 16.04 桌面系统
待安装部署完成后，在主机上退出 JetPack L4T 即可，这样就完成了 JetPack 2.3 的配置
2.7 运行示例
我们可以在TX1上运行几个示例，验证下 CUDA 8.0 是否安装成功
./NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/bin/aarch64/linux/release/smokeParticles
配置 OpenCV 3.1
OpenCV 3.1 是目前较为稳定的版本，因此推荐大家在TX1上安装OpenCV 3.1
1. 下载 OpenCV 3.1
2. 安装依赖库
sudo apt-add-repository universe
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y build-essential make cmake cmake-curses-gui g++
sudo apt-get install -y libavformat-dev libavutil-dev libswscale-dev
sudo apt-get install -y libv4l-dev libeigen3-dev libglew1.6-dev libgtk2.0-dev
3. 编译安装OpenCV 3.1
unzip opencv-3.1.0.zip
cd opencv-3.1.0
mkdir build
cmake -DWITH_CUDA=ON -DCUDA_ARCH_BIN="5.3" -DCUDA_ARCH_PTX="" -DBUILD_TESTS=OFF -DBUILD_PERF_TESTS=OFF -DCUDA_FAST_MATH=ON ..
sudo make -j4 install
编译好的OpenCV库会默认安装到 /usr/local/文件夹下
由于CUDA 8.0不支持OpenCV的 GraphCut 算法，可能出现以下错误：
/home/usrname/opencv-3.1.0/modules/cudalegacy/src/graphcuts.cpp:120:54: error: ‘NppiGraphcutState’ has not been declared
typedef NppStatus (*init_func_t)(NppiSize oSize, NppiGraphcutState** ppStat
/home/usrname/opencv-3.1.0/modules/cudalegacy/src/graphcuts.cpp:135:18: error: ‘NppiGraphcutState’ does not name a type
operator NppiGraphcutState*()
/home/usrname/opencv-3.1.0/modules/cudalegacy/src/graphcuts.cpp:141:9: error: ‘NppiGraphcutState’ does not name a type
NppiGraphcutState* pS
此时需要修改OpenCV源码，使其不编译graphcuts.cpp 即可
进入opencv-3.1.0/modules/cudalegacy/src/目录，修改graphcuts.cpp文件，将：
#include "precomp.hpp"
#if !defined (HAVE_CUDA) || defined (CUDA_DISABLER)
#include "precomp.hpp"
#if !defined (HAVE_CUDA) || defined (CUDA_DISABLER)
|| (CUDART_VERSION &= 8000)
重新编译即可
配置 Caffe 开发环境
有很详细的指导，复制过来
1. 安装依赖库
sudo add-apt-repository universe
sudo apt-get update -y
sudo apt-get install cmake -y
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev \
libhdf5-serial-dev protobuf-compiler -y
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev -y
sudo apt-get install libatlas-base-dev -y
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev -y
sudo apt-get install python-dev python-numpy -y
2. 编译 Caffe
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
cp Makefile.config.example Makefile.config
修改Makefile.config:
# cuDNN acceleration switch (uncomment to build with cuDNN).
USE_CUDNN := 1
# Uncomment if you're using OpenCV 3
OPENCV_VERSION := 3
# Uncomment to support layers written in Python (will link against Python libs)
WITH_PYTHON_LAYER := 1
由于hdf5库目录更改，所以需要单独添加：
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial/
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/aarch64-linux-gnu/hdf5/serial/
之后编辑即可
make -j4 all
make -j4 runtest
为了更好地使用pycaffe ，建议安装：
sudo apt-get install python-numpy python-setuptools python-pip cython python-skimage python-protobuf
make pycaffe
到这里Caffe开发环境就配置好了！
可以测试一下，输出AlexNet的时间测试结果：
cd ~/caffe
./build/tools/caffe time --gpu 0 --model ./models/bvlc_alexnet/deploy.prototxt
Jetson TX1 开发教程（2）--系统优化
上次博主使用Jetpack2.3工具为Jetson TX1重刷了系统，目前开发板上搭载的是Tegra Ubuntu16.04，附加CUDA8.0、CUDNN5.1等工具。准备进行开发前，个人感觉这个定...
Jetson TX1 开发教程（1）--配置与刷机
开箱Jetson TX1是英伟达公司新出的GPU开发板，拥有世界上先进的嵌入式视觉计算系统，提供高性能、新技术和极佳的开发平台。在进行配置和刷机工作之前，先来一张全家福：可以看到，Jetson TX1...
Jetson TX1刷机历险记
Author: cjh
Theme: Jetson TX1 Brush
这两天刚到了英伟达的jetson tx1 开发板，之前也看了写资料，感觉应该很充分刷机应...
Jetson TX1开发笔记(二)：TX1开发前必做的几件事
转载请注明作者和出处： http://blog.csdn.net/c
嵌入式平台： Jeston TX1
NVIDIA Jetson TX1 系列开发教程之二：刷机与开发前准备
NVIDIA Jetson TX1 系列开发教程之二：刷机与开发前准备
转载请注明作者和出处：http://blog.csdn.net/u
嵌入式平台：NVIDIA Jetson T...
Jetson TX2 开发记录
一. 开箱，刷机https://github.com/dusty-nv/jetson-inference#building-from-source-on-jetson (官方教程)http://v.y...
Nvidia Jetson TX2刷机过程
近来，项目需要，实验室配置了TX2，有幸能够接触使用，下面简单介绍刷机过程。
a、使用VM虚拟机Ubuntu14.04成功刷机，不过听说有的会出现连接不稳定的情况，我没遇到。
4、TX2学习笔记--新手上手NVIDIA Jetson TX2 精贴（jetpack）
一、开箱验货1、本人作为NVIDIA Jetson TX2新手，刚拿到开发板的时候，很是惊喜，毕竟这么高配置的板子以前没接触过，当然开始比较束手束脚，怕一不好，闹坏了，不过这板子质量还是很好的，按照教...
一、准备工作1、在官网下载最新的kernel源代码：https://developer.nvidia.com/embedded/downloads#?tx=$software,l4t-tx12、ubu...
没有更多推荐了，
(window.slotbydup=window.slotbydup || []).push({
id: "5865577",
container: s,
size: "300,250",
display: "inlay-fix"当前位置：&>&&>&
jetson tx1安装ros Jetson tk1刷机后要做的几件事
发布时间：
来源：服务器之家
参考简书文章：
1. 查看Jetson TK1 L4T版本
head -n 1 /etc/nv_tegra_release
2. 查看系统位数（32/64）,当然是32位的了
3. 修改密码（ubuntu太长了）
sudo passwd ubuntu(root或对应的用户名)
4. 按照上一篇教程，更新软件源
&& 参考上一篇博客
5. 安装git
sudo apt-get update
sudo apt-get install git
6. 配置postFlash脚本：
cd postFlash
./configureSystem.sh
这个脚本主要帮我们完成了一下一些事：
Chromium is installed as a browser. Firefox has issues downloading .zip files, so Chromium is a good alternative. Two other applications are also installed, aptitude
USB 3.0 is enabled. The default is USB 2.0, /boot/extlinux/extlinux.conf must be modified to enable USB 3.0.
Two scripts are installed in /usr/local/bin. To conserve power, by default the Jetson suspends power to the USB ports when they are not in use. In a desktop environment, this can lead to issues with devices such as cameras and webcams. The first script disables USB autosuspend.
Also to conserve power, the Jetson manipulates the CPU cores and GPU clock speeds. The second script sets everything up for maximum performance.
7. 安装Grinch Kernel （本人未安装）
这一部分主要参考了以下这篇博客：
Install Grinch Kernel for L4T 21.3 on NVIDIA Jetson TK1
以及以下git中的代码：
关于Grinch是什么，为什么Nvidia没有默认安装Grinch：
Many people, especially those coming from desktop platforms, wonder why the Jetson lacks initial support for a wide variety of external peripherals when removed from the box. The reason is that the Jetson is an embedded development kit, which means its main initial intent was to help developers build devices that include the Tegra K1 chip. If you think about it from that perspective, it wouldn’t make much sense to have extra drivers and cruft installed that a device doesn’t use. For example, if you were building a phone, it doesn’t make sense to have drivers for 20 different wireless cards that the phone doesn’t contain.
However, the Jetson is also powerful enough to be a general purpose desktop computer. Desktop computer users have certain expectations, including being able to add devices and drivers, or have support for common devices available. Fortunately the Jetson community, led by user Santyago built a new Linux kernel named Grinch which includes a lot of the features to which most desktop users are accustomed.
安装方式如下：
cd installGrinch
./installGrinch.sh
8. 安装ROS Indigo
这一部分主要参考了以下几篇文章：
Nvidia Jetson TK1 ROS wiki
Ubuntu ARM install of ROS Indigo
Robot Operating System (ROS) on NVIDIA Jetson TK1
cd installROS
& 设置Rviz。至于安装脚本为什么没有默认设置RVIZ，我们可以参考官方wiki上的说明：
It is not recommended to run rviz on most ARM-based CPUs. They're generally too slow, and the version of OpenGL that is provided by the software (mesa) libraries it not new enough to start rviz.
'IF' you have a powerful board with a GPU and vendor-supplied OpenGL libraries, it might be possible to run rviz. The IFC6410 and the NVidia Jetson TK1 are two such boards where rviz will run, although neither is fast enough for graphics-heavy tasks such as displaying pointclouds.
Note that rviz will segfault if you have the GTK_IM_MODULE environment variable set, so it's best to unset it in your~/.bashrc:
unset GTK_IM_MODULE
根据官方wiki，设置RVIZ的方式很简单，我们只需在installROS.sh文件中加入如图所示的代码即可：
最后，在Terminal 中运行：
&& 等待一段时间，ROS Indigo就应该安装好了，可以运行 roscore 检查是否安装成功。
9. 安装g++编译器
没有 g++ 编译器，ROS没法跑：
10. Hacking for OpenCV（还没做）
这一部分主要参考了以下几篇文章：
ROS, OpenCV and OpenCV4Tegra on the NVIDIA Jetson TK1
需要修改的文件如下:
/opt/ros/&ros-version&/lib/pkgconfig/cv_bridge.pc
/opt/ros/&ros-version&/lib/pkgconfig/image_geometry.pc
/opt/ros/&ros-version&/share/cv_bridge/cmake/cv_bridgeConfig.cmake
/opt/ros/&ros-version&/share/image_geometry/cmake/image_geometryConfig.cmake
sudo cp /opt/ros/indigo/lib/pkgconfig/cv_bridge.pc /opt/ros/indigo/lib/pkgconfig/cv_bridge.pc-bak
sudo cp /opt/ros/indigo/lib/pkgconfig/image_geometry.pc /opt/ros/indigo/lib/pkgconfig/image_geometry.pc-bak
sudo cp /opt/ros/indigo/share/cv_bridge/cmake/cv_bridgeConfig.cmake /opt/ros/indigo/share/cv_bridge/cmake/cv_bridgeConfig.cmake-bak
sudo cp /opt/ros/indigo/share/image_geometry/cmake/image_geometryConfig.cmake /opt/ros/indigo/share/image_geometry/cmake/image_geometryConfig.cmake-bak
&对以上每个文件做如下修改:
remove each instance /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libopencv_ocl.so.2.4.8;
replace each instance of /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/ with /usr/lib；
replace each instance of 2.4.8 with 2.4.12 (or the current version of OpenCV in opencv4tegra package)
sudo gedit /opt/ros/indigo/lib/pkgconfig/cv_bridge.pc &
sudo gedit /opt/ros/indigo/lib/pkgconfig/image_geometry.pc &
sudo gedit /opt/ros/indigo/share/cv_bridge/cmake/cv_bridgeConfig.cmake &
sudo gedit /opt/ros/indigo/share/image_geometry/cmake/image_geometryConfig.cmake &
安装Kinect Driver等后续工作可以参考:
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