Intel RealSense D435i在Jetson Orin Nano上的设备识别问题解决方案
2025-06-29 06:17:16作者:谭伦延
问题背景
在使用Intel RealSense D435i深度相机与Jetson Orin Nano开发套件(运行Jetpack 6和Ubuntu 22.04系统)进行集成时,开发者遇到了设备无法识别的问题。尽管通过lsusb命令可以确认设备已正确连接到USB接口,但运行RealSense相关工具和ROS 2 Humble版本的RealSense ROS Wrapper时,系统提示"未找到RealSense设备"。
环境配置
该问题出现在以下环境中:
- 硬件平台:NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB开发套件
- 操作系统:Ubuntu 22.04 with Jetpack 6
- 内核版本:5.15.122-tegra
- ROS发行版:Humble
- RealSense设备:D435i深度相机
问题分析
开发者最初尝试按照官方文档的Jetson安装指南进行操作,但在遇到问题后转而使用apt包管理器直接安装RealSense ROS Wrapper。安装完成后,虽然ROS 2环境能够正常启动RealSense相关节点,但系统无法识别已连接的D435i设备。
解决方案
经过技术分析,发现问题可能源于安装方法的冲突。开发者同时尝试了两种不同的安装方式:
- 软件包安装方式:通过
sudo apt install ros-humble-realsense2*命令安装预编译的RealSense ROS Wrapper - 源代码编译方式:按照官方文档的Jetson安装指南从源代码构建
这两种安装方式不应同时使用,否则可能导致系统混乱和设备识别失败。
具体解决步骤
-
清理冲突安装:
- 如果之前创建了
/ros2_ws/src工作空间文件夹(源代码编译方式),应完全删除该文件夹以移除源代码安装的Wrapper
- 如果之前创建了
-
重新安装:
- 仅使用一种安装方式(推荐使用apt包管理器安装)
- 确保安装完成后正确source ROS环境
-
验证安装:
- 运行
ros2 launch realsense2_camera rs_launch.py检查设备识别情况 - 使用
rs-enumerate-devices工具确认设备列表
- 运行
技术建议
对于Jetson平台与RealSense设备的集成,建议注意以下几点:
-
安装方式选择:
- 对于大多数用户,使用apt包管理器安装预编译版本更为简单可靠
- 只有在需要特定功能或进行开发时才考虑从源代码构建
-
环境检查:
- 在安装前确认USB连接正常(通过
lsusb命令) - 检查内核版本与RealSense驱动兼容性
- 在安装前确认USB连接正常(通过
-
权限问题:
- 确保当前用户有访问USB设备的权限
- 可能需要将用户添加到
video和plugdev组
通过遵循上述建议和解决方案,大多数情况下可以成功解决RealSense设备在Jetson平台上的识别问题。如果问题仍然存在,可能需要进一步检查硬件连接或考虑更新固件等措施。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
暂无简介
Dart
671
155
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
309
Ascend Extension for PyTorch
Python
221
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.86 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
260
322