在Jetson ORIN NX上安装librealsense2的注意事项
在Jetson ORIN NX平台上安装Intel RealSense深度相机的librealsense2 SDK时,开发者可能会遇到一些特殊问题。本文详细介绍了安装过程中的关键注意事项和解决方案。
安装环境准备
Jetson ORIN NX作为NVIDIA的嵌入式AI计算平台,其ARM架构与普通x86 PC有所不同。在安装librealsense2 SDK前,需要确认系统版本为Ubuntu 20.04或22.04(代号focal或jammy)。
安装过程中的常见问题
1. 密钥验证失败
在添加librealsense软件源后执行apt更新时,可能会出现"NO_PUBKEY C8B3A55A6F3EFCDE"错误。这是因为系统缺少验证软件包所需的公钥。
2. 软件包重复配置
安装过程中可能出现"Target Packages is configured multiple times"警告,这表明软件源被重复添加到了不同的配置文件中。
3. realsense-viewer无法运行
即使安装完成,执行realsense-viewer命令时可能提示"command not found",这是因为安装路径或环境变量设置不正确。
正确的安装方法
针对Jetson平台,必须使用专门的安装指南,而不是通用的Linux安装说明。这是因为:
- Jetson专用的软件包包含了对CUDA的支持,这是标准PC版本所不具备的
- ARM架构需要特定的编译优化
- 与NVIDIA Jetson的硬件加速功能集成更紧密
解决方案
-
清理重复的软件源配置: 检查/etc/apt/sources.list.d/目录,删除重复的librealsense相关配置文件
-
使用Jetson专用安装方法: 遵循Jetson特定的安装指南,包括使用keyserver而非keyrings方式注册公钥
-
验证安装: 安装完成后,建议检查以下软件包是否成功安装:
- librealsense2
- librealsense2-utils
- librealsense2-dev
- librealsense2-dbg
-
环境配置: 确保PATH环境变量包含librealsense2的可执行文件路径
总结
在Jetson ORIN NX等嵌入式平台上安装librealsense2时,必须使用平台特定的安装指南。通用Linux安装方法可能导致功能缺失或兼容性问题。开发者应当特别注意软件源的配置和CUDA支持等关键因素,以确保深度相机能够充分发挥其性能优势。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~044CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0300- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









