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从Jetson Nano到JetBot：边缘AI机器人系统架构与实战部署指南

news 2026/7/28 9:03:36

1. 项目概述：从Nano到JetBot的智能小车之旅

如果你手头有一块NVIDIA Jetson Nano 2GB开发者套件，除了跑跑YOLO、玩玩PyTorch，有没有想过把它变成一个能看、能想、能跑的实体机器人？JetBot项目就是为这个想法而生的。它不是一个简单的玩具，而是一个基于Jetson Nano的开源AI机器人平台，旨在为开发者、教育者和爱好者提供一个低成本、高性能的实践环境，用于探索机器人技术、计算机视觉和边缘AI。简单来说，JetBot就是给Jetson Nano装上了轮子、摄像头和“大脑”，让它从一个计算模块变成一个能自主感知和决策的智能体。

我最初接触JetBot，是因为想找一个能直观演示边缘AI推理效果的项目。在云端服务器上跑模型固然方便，但将模型部署到一个小车上，让它实时识别障碍物、跟踪目标或者跟随手势，那种“AI活了”的体验是完全不同的。对于学生和刚入门的开发者而言，JetBot提供了一个绝佳的起点，它将复杂的软件栈（如Ubuntu、ROS、PyTorch、TensorRT）与具体的硬件动作（电机控制、PWM信号）连接起来，让你能亲手搭建并理解一个完整AI系统的闭环。而对于有经验的工程师，JetBot则是一个快速验证视觉算法在移动平台上性能的沙盒。

本系列文章将聚焦于JetBot的“系统”层面。很多人拿到套件后，可能直接按照教程刷机、跑示例，但对整个软件架构、各组件如何协同工作一知半解。我们将深入JetBot的系统构成，从底层的操作系统镜像、驱动，到上层的应用框架和AI工作流，帮你建立起清晰的认知地图。这样，无论是后续的功能扩展、问题排查还是性能优化，你都能做到心中有数。

2. JetBot系统架构深度解析

要玩转JetBot，不能只停留在“跑通Demo”的层面。理解其系统架构，就像拿到了一张机器人的“解剖图”，能让你在出现问题时快速定位，在需要增强功能时知道从哪里下手。JetBot的系统是一个典型的嵌入式Linux系统与机器人中间件、AI框架的混合体，我们可以将其分为四个层次。

2.1 硬件抽象与驱动层

这是最底层，直接与Jetson Nano的硬件打交道。JetBot的核心计算单元是Jetson Nano模组，它运行着定制的Ubuntu Linux系统。对于JetBot套件中的额外硬件，系统需要通过驱动或内核模块来识别和控制。

  • 电机与舵机控制：JetBot通常使用PCA9685 PWM驱动板来控制直流电机或舵机。在Linux系统中，这通过I2C总线进行通信。系统内核需要加载I2C驱动，而用户空间则通过smbus或Adafruit_PCA9685这样的Python库来发送控制指令。这里的关键是确保I2C设备地址正确，并且Python脚本有足够的权限访问/dev/i2c-*设备节点。
  • 摄像头驱动：视觉是JetBot的“眼睛”。无论是官方推荐的Raspberry Pi Camera V2（使用CSI接口），还是USB摄像头，都需要对应的驱动。CSI摄像头依赖Tegra平台的nvargus-daemon和GStreamer管道，能提供极低的延迟。USB摄像头则通用性更强，通过V4L2框架工作。系统镜像通常已预置了这些驱动，但如果你更换了摄像头型号，可能需要手动配置或编译驱动。
  • 传感器接口：一些扩展的JetBot可能会添加超声波测距、IMU等传感器。这些传感器大多通过GPIO、I2C或SPI接口连接。Python的Jetson.GPIO库提供了对Nano GPIO引脚的安全访问，而像Adafruit_CircuitPython系列库则简化了与各种I2C传感器芯片的通信。

注意：硬件层的稳定性是机器人运动的基础。务必确保所有物理连接（杜邦线、排线）牢固，电源（特别是电机驱动部分）独立且充足。电机瞬间启动会产生较大的电流冲击，可能引起Nano核心板电压不稳导致重启，这是新手最常见的问题之一。

2.2 操作系统与核心软件栈

这一层提供了JetBot运行的基础环境。NVIDIA为Jetson系列提供了名为“JetPack”的SDK，它包含了操作系统、CUDA、cuDNN、TensorRT、OpenCV等核心组件。对于JetBot，社区通常维护一个预配置好的系统镜像。

  • JetPack与Ubuntu：JetBot镜像基于某个特定版本的JetPack（例如JetPack 4.6对应Ubuntu 18.04）。这个镜像最大的好处是开箱即用，所有AI和机器人相关的依赖都已安装并配置好环境变量（如PATH,LD_LIBRARY_PATH）。你不需要经历在普通Linux上安装NVIDIA驱动、CUDA时可能遇到的“nvidia-smi has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver”这类令人头疼的问题。
  • 容器化选择：Docker与NVIDIA Container Toolkit：为了环境隔离和可复现性，高级用户可能会选择使用Docker。NVIDIA提供了nvidia-container-toolkit，允许容器内的应用直接调用宿主机的GPU驱动。这意味着你可以在一个干净的容器中开发测试你的JetBot应用，而不会污染宿主系统。这对于同时进行多个不同依赖版本的项目非常有用。
  • 系统服务与管理：JetBot作为一个常驻机器人，可能需要一些后台服务。例如，一个Web服务器（如Flask）用于提供控制界面，或者一个守护进程来管理电池状态监控。这些可以通过systemd来配置成开机自启的服务，确保机器人上电后就能自动进入工作状态。

2.3 机器人中间件与应用框架层

这是承上启下的一层，它将底层的硬件控制封装成易于调用的接口，并为上层的AI应用提供运行框架。虽然简单的JetBot项目可能直接用Python脚本调用硬件库，但为了更好的模块化和可扩展性，引入机器人中间件是更优的选择。

  • ROS (Robot Operating System)：ROS是机器人领域的标准框架，虽然它叫“操作系统”，但实际上是一个运行在Linux之上的分布式通信中间件。在JetBot上使用ROS（通常是ROS Melodic或Noetic），可以将摄像头驱动、图像处理、电机控制、传感器读取等功能封装成独立的“节点”（Node）。节点之间通过“话题”（Topic）或“服务”（Service）进行通信。例如，一个节点发布摄像头图像话题，另一个订阅该话题的节点运行YOLO模型进行检测，再有一个节点根据检测结果发布电机控制指令。这种松耦合的设计使得代码复用和调试变得非常方便。
  • ROS2的考量：ROS2在实时性、跨平台和安全性上更有优势，是未来的趋势。但在资源受限的Jetson Nano 2GB上，ROS2（尤其是带有完整GUI工具的桌面版）可能会显得比较臃肿。对于JetBot这样的教育项目，ROS1由于其成熟的生态和更轻量的资源消耗，目前可能仍是更普遍的选择。
  • 轻量级替代方案：如果觉得ROS学习曲线陡峭，或者项目非常简单，也可以使用基于Python的轻量级框架。例如，使用asyncio进行异步事件循环，结合opencv-python处理图像，用Adafruit_PCA9685控制电机，再搭配一个简单的WebSocket服务器实现远程控制。这需要开发者自己设计消息总线和模块接口。

2.4 AI推理与视觉应用层

这是最上层，体现了JetBot的“智能”。这一层利用Jetson Nano的GPU进行实时AI推理，将视觉感知转化为决策。

  • 模型部署流水线：典型的流程是：在PC上使用PyTorch或TensorFlow训练一个模型（如目标检测、图像分类）-> 将模型转换为ONNX格式 -> 在Jetson Nano上使用TensorRT进行优化和推理加速。TensorRT是NVIDIA的高性能深度学习推理SDK，它能针对Nano的GPU架构进行算子融合、精度校准（INT8/FP16），显著提升推理速度并降低延迟。对于JetBot的实时避障、目标跟踪等任务，高FPS至关重要。
  • JetBot官方AI示例：NVIDIA官方和社区提供了丰富的JetBot AI示例代码，这些都是极佳的学习起点：
    • 避障：使用一个简单的CNN模型，根据摄像头画面判断前方是“自由空间”还是“障碍物”，从而控制转向。
    • 目标跟踪：使用目标检测模型（如SSD-Mobilenet）识别特定物体（如人、球），并计算出物体在图像中的位置，通过PID控制算法让JetBot始终将物体保持在画面中央。
    • 道路跟随：使用语义分割或传统图像处理技术识别车道线，控制小车沿路线行驶。
  • 性能优化技巧：在2GB内存的Nano上运行AI模型，资源管理是关键。
    1. 模型选择：优先选择轻量级网络，如MobileNetV2、SSD-Mobilenet、YOLOv5s/v8n。像YOLOv11或更大型的模型，未经深度优化可能难以流畅运行。
    2. TensorRT优化：务必使用TensorRT部署。除了FP32，可以尝试FP16甚至INT8量化，这能大幅提升速度，但可能会带来轻微的精度损失，需要在真实场景中测试验证。
    3. 图像预处理：将摄像头分辨率从默认的1080p降低到640x480或320x240，能极大减少数据传输和预处理的开销。
    4. 内存管理：使用Python的del及时释放不再使用的大型变量（如图像张量），并调用torch.cuda.empty_cache()清理GPU缓存，防止内存泄漏导致系统卡死。

3. 从零搭建JetBot系统实操指南

理论说得再多，不如动手做一遍。下面我将以一个典型的基于ROS Melodic和CSI摄像头的JetBot为例，详细拆解从烧录系统到跑起第一个AI Demo的全过程。这个过程会涉及很多细节，正是这些细节决定了项目的成败。

3.1 系统镜像准备与烧录

首先，你需要为你的Jetson Nano 2GB准备一个合适的系统镜像。虽然可以手动安装Ubuntu和JetPack，但使用社区维护的预装镜像是最快最稳的方式。

  1. 选择镜像：访问JetBot的官方GitHub仓库（github.com/NVIDIA-AI-IOT/jetbot），在Wiki或Release页面找到为Jetson Nano 2GB推荐的镜像文件（通常是.img格式）。这个镜像已经包含了适配JetBot硬件的内核、驱动、ROS Melodic基础版、Python环境以及必要的AI库。
  2. 烧录到SD卡：你需要一张至少32GB的高速Micro SD卡（建议UHS-I速度等级以上）。使用工具如balenaEtcher或Raspberry Pi Imager将下载的.img文件烧录到SD卡中。这个过程会格式化SD卡，请提前备份数据。
  3. 首次启动与基础配置：将烧录好的SD卡插入Nano，连接显示器、键盘鼠标和电源。首次启动会进行系统扩展和初始化，耗时可能较长。完成后，进行基础配置：
    • 连接Wi-Fi网络。
    • 打开终端，首先更新软件源并升级现有包：sudo apt update && sudo apt upgrade -y。
    • （可选但推荐）扩展根文件系统以充分利用SD卡空间：可以使用sudo jetson_clocks相关工具或sudo apt install jetson-io来配置，具体命令取决于镜像版本。

3.2 硬件连接与驱动验证

系统启动后，接下来是连接和验证JetBot的硬件组件。

  1. 组装硬件：按照JetBot的机械结构图，将电机、轮子、PCA9685驱动板、摄像头等组装到底盘上。确保电机线与驱动板连接正确（左右电机通道对应），驱动板通过I2C连接到Nano的对应引脚（通常是I2C总线1）。
  2. 验证I2C设备：在终端输入i2cdetect -r -y 1（数字1代表I2C总线1）。如果PCA9685连接正常，你应该能看到一个设备地址（通常是0x40）出现在输出表格中。如果看不到，检查接线和电源。
  3. 验证摄像头：对于CSI摄像头，使用NVIDIA提供的nvgstcapture-1.0命令进行测试：nvgstcapture-1.0 --orientation=2。如果能看到摄像头画面，说明驱动正常。对于USB摄像头，可以使用cheese或fswebcam命令测试。

3.3 ROS环境配置与JetBot功能包安装

如果你的镜像已预装ROS，这一步主要是配置工作空间和获取JetBot专用的ROS功能包。

  1. 初始化ROS工作空间：
    mkdir -p ~/catkin_ws/src cd ~/catkin_ws/ catkin_make source devel/setup.bash echo "source ~/catkin_ws/devel/setup.bash" >> ~/.bashrc # 永久生效
  2. 获取JetBot ROS驱动包：通常你需要从GitHub克隆包含电机驱动、摄像头驱动等功能的ROS包到你的src目录。
    cd ~/catkin_ws/src git clone https://github.com/dusty-nv/jetbot_ros # 可能还需要克隆其他依赖包，具体请参考所选用ROS包的README
  3. 安装依赖并编译：
    cd ~/catkin_ws rosdep install --from-paths src --ignore-src -r -y catkin_make
    如果rosdep安装失败，通常是因为缺少某些系统的依赖包，根据错误提示使用apt手动安装即可。

3.4 基础运动与视觉功能测试

在运行复杂的AI之前，先确保基础的控制和感知是正常的。

  1. 启动底盘控制节点：运行电机驱动节点，这个节点会订阅一个控制话题（如/cmd_vel），并将速度指令转化为PCA9685的PWM信号。

    roslaunch jetbot_ros jetbot_base.launch

    在另一个终端，你可以通过ROS命令行工具发布速度消息来测试小车运动：

    rostopic pub /cmd_vel geometry_msgs/Twist "linear: x: 0.1 y: 0.0 z: 0.0 angular: x: 0.0 y: 0.0 z: 0.0" -r 10

    这会让小车以0.1米/秒的速度直线前进。观察小车是否正常运动。

  2. 启动摄像头节点：运行摄像头驱动节点，它将摄像头图像发布到一个ROS图像话题（如/camera/image_raw）。

    roslaunch jetbot_ros camera.launch

    在另一个终端，使用rqt_image_view工具查看图像：

    rqt_image_view

    在弹出的界面中选择/camera/image_raw话题，应该能看到实时摄像头画面。

3.5 部署并运行AI避障示例

当基础功能验证通过后，就可以加载AI大脑了。我们以经典的避障为例。

  1. 准备AI模型：从JetBot官方示例中下载预训练好的避障CNN模型（通常是一个.pth或.onnx文件）。这个模型输入是一张图像，输出是“左转”、“直行”、“右转”的概率。
  2. 创建推理节点：你需要编写一个ROS节点（Python脚本）。这个节点的主要工作是：
    • 订阅/camera/image_raw话题，获取图像。
    • 对图像进行预处理（缩放、归一化、转换为Tensor）。
    • 加载训练好的模型，并在GPU上进行推理。
    • 根据模型输出的概率，生成相应的速度指令（geometry_msgs/Twist消息）。
    • 将速度指令发布到/cmd_vel话题，控制小车运动。
  3. 关键代码片段解析：
    # 伪代码示例，展示核心逻辑 import rospy from sensor_msgs.msg import Image from geometry_msgs.msg import Twist import cv2 from cv_bridge import CvBridge import torch import torchvision.transforms as transforms class AvoidanceNode: def __init__(self): self.bridge = CvBridge() # 加载模型，设置为评估模式 self.model = torch.load('avoidance_model.pth').eval().cuda() # 图像预处理 self.transform = transforms.Compose([ transforms.ToPILImage(), transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 订阅者和发布者 self.image_sub = rospy.Subscriber('/camera/image_raw', Image, self.image_callback) self.cmd_pub = rospy.Publisher('/cmd_vel', Twist, queue_size=1) def image_callback(self, msg): try: # 将ROS图像消息转换为OpenCV格式 cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(msg, "bgr8") # 预处理 input_tensor = self.transform(cv_image).unsqueeze(0).cuda() # 推理 with torch.no_grad(): outputs = self.model(input_tensor) probabilities = torch.nn.functional.softmax(outputs, dim=1) # 决策：选择概率最高的动作 action_idx = torch.argmax(probabilities).item() # 根据动作生成速度指令 cmd_msg = Twist() if action_idx == 0: # 左转 cmd_msg.angular.z = 0.5 elif action_idx == 1: # 直行 cmd_msg.linear.x = 0.15 else: # 右转 cmd_msg.angular.z = -0.5 # 发布指令 self.cmd_pub.publish(cmd_msg) except Exception as e: rospy.logerr("Error in image callback: %s" % str(e)) if __name__ == '__main__': rospy.init_node('avoidance_node') node = AvoidanceNode() rospy.spin()
  4. 运行与测试：确保jetbot_base.launch和camera.launch正在运行。然后运行你的避障节点：python avoidance_node.py。将JetBot放在一个有障碍物的环境中，观察它是否能自主绕开。

4. 常见问题排查与性能优化实录

在实际操作中，你几乎一定会遇到各种问题。下面是我在多个JetBot项目中总结的常见“坑”及其解决方案，以及一些提升性能的实战技巧。

4.1 硬件与驱动类问题

问题1：电机不转或抽搐

  • 现象：发送速度指令后，电机不动，或只振动不旋转。
  • 排查：
    1. 电源：这是首要怀疑对象。确保电机驱动板有独立的电源供电（如3节AA电池盒），且电压电流足够。用万用表测量驱动板电源输入端的电压。
    2. 接线：检查电机线是否牢固连接在驱动板的电机输出端，以及驱动板的信号线（SDA, SCL, VCC, GND）是否正确连接到Jetson Nano的GPIO引脚。
    3. I2C地址：确认代码中使用的PCA9685的I2C地址与i2cdetect检测到的地址一致。默认是0x40，但有些板子可能是0x41。
    4. PWM频率：直流电机有适用的PWM频率范围（通常50-100Hz）。检查代码中初始化PCA9685时设置的频率是否合适（例如pwm.set_pwm_freq(60)）。

问题2：CSI摄像头无画面或报错

  • 现象：运行nvgstcapture-1.0或ROS摄像头节点时，黑屏或报错“ERROR: cannot open camera”。
  • 排查：
    1. 物理连接：CSI排线非常脆弱。确保排线已完全插入Nano和摄像头板的卡槽，并且卡扣已锁紧。可以尝试重新拔插。
    2. 摄像头使能：某些硬件设计需要通过软件使能摄像头。运行命令sudo /opt/nvidia/jetson-io/jetson-io.py，在图形化界面中确认摄像头已启用。
    3. 资源冲突：检查是否有其他进程占用了摄像头。使用ps aux | grep gst查看并结束相关的GStreamer进程。

4.2 软件与系统类问题

问题3：ImportError或ModuleNotFoundError

  • 现象：运行Python脚本时，提示找不到torch、cv2、rospy等模块。
  • 排查：
    1. Python环境：确认你使用的Python版本（python --version）和安装包的版本匹配。JetPack镜像通常预置了多个Python环境（如python3是系统默认，可能还有虚拟环境）。
    2. 虚拟环境：如果你使用了virtualenv或conda，确保你已经激活了正确的环境。
    3. ROS环境：对于rospy，确保你已经执行了source /opt/ros/melodic/setup.bash和source ~/catkin_ws/devel/setup.bash。最好将这些source命令添加到~/.bashrc中。
    4. 手动安装：使用pip list | grep torch检查包是否存在。如果缺失，使用pip install安装，注意Jetson平台需要安装NVIDIA官方提供的、与JetPack CUDA版本兼容的PyTorch wheel包，而不是直接从PyPI安装。

问题4：系统卡顿、反应迟钝

  • 现象：JetBot运动不连贯，摄像头画面延迟高，或者系统时不时无响应。
  • 排查与优化：
    1. 内存与交换空间：Jetson Nano 2GB内存很小。使用htop或tegrastats命令实时监控内存和CPU使用率。如果内存经常占满，可以尝试增加交换空间（Swap）：
      sudo fallocate -l 2G /swapfile # 创建2GB交换文件 sudo chmod 600 /swapfile sudo mkswap /swapfile sudo swapon /swapfile # 永久生效，编辑 /etc/fstab，添加一行：/swapfile none swap sw 0 0
    2. CPU/GPU频率：默认模式下，Nano的CPU和GPU可能运行在节能频率。使用sudo jetson_clocks命令可以将其锁定在最高性能模式（注意功耗和发热会增加）。
    3. 关闭图形界面：如果你通过SSH远程操作，不需要本地显示，可以关闭桌面环境以节省大量资源：
      sudo systemctl set-default multi-user.target # 设置默认启动到命令行 sudo reboot
    4. 优化推理代码：
      • 批处理：即使批大小为1，确保数据加载和预处理是高效的。
      • 异步处理：考虑使用多线程或异步IO，让图像采集、推理、控制指令发布在不同的线程中进行，避免阻塞。
      • 降低分辨率：这是提升帧率最有效的方法之一。将摄像头采集分辨率从1920x1080降至640x480，对避障等任务可能完全够用，却能减轻数倍的计算和传输压力。

4.3 AI模型部署类问题

问题5：TensorRT模型转换失败或推理出错

  • 现象：将PyTorch或ONNX模型转换为TensorRT引擎（.engine文件）时失败，或者加载引擎后推理结果异常。
  • 排查：
    1. 版本兼容性：确保你使用的TensorRT版本与JetPack中的CUDA、cuDNN版本完全匹配。这是最常见的问题根源。
    2. ONNX算子支持：并非所有PyTorch算子都能被TensorRT支持。在导出ONNX时，使用opset_version参数，并尝试简化模型结构。遇到不支持的算子，可能需要自定义插件或寻找替代实现。
    3. 动态形状：如果你的模型需要处理可变尺寸的输入，在转换时需要明确指定最小、最优、最大尺寸范围。例如：trt_builder.build_engine(network, config)之前，需要设置config.set_shape_input。
    4. 精度问题：使用FP16或INT8量化时，如果校准集不具有代表性，或者模型本身对精度敏感，可能导致推理结果偏差大。尝试先用FP32模式验证正确性，再逐步尝试低精度。

问题6：模型推理速度慢，达不到实时要求

  • 现象：FPS低于10，导致机器人动作滞后。
  • 优化：
    1. 使用TensorRT：这是必须的。对比PyTorch原生推理，TensorRT通常能有数倍提升。
    2. 启用FP16：在TensorRT builder配置中设置：config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)。对于Nano的GPU，FP16能带来显著加速且精度损失通常可接受。
    3. INT8量化：进一步提速，但需要准备一个校准数据集，并可能带来精度下降。使用trt.BuilderFlag.INT8并实现校准器接口。
    4. 分析瓶颈：使用nvprof或Nsight Systems进行性能剖析，查看时间是花在了数据拷贝、预处理还是模型计算上。有时候瓶颈不在GPU，而在CPU的数据准备环节。

5. 进阶扩展与项目构思

当你成功运行了基础示例后，就可以开始思考如何定制和扩展你的JetBot了。这里提供几个方向：

1. 集成更多传感器

  • 激光雷达：接入RPLidar A1等低成本激光雷达，实现更精确的SLAM（同步定位与建图）和导航。这需要集成ros-slam相关的功能包，如gmapping、cartographer。
  • 惯性测量单元：添加IMU（如MPU6050）可以获取机器人的姿态角（俯仰、横滚、偏航），用于实现更稳定的运动控制或进行传感器融合。
  • 语音模块：接入USB麦克风或语音识别模块，让JetBot能响应语音命令。

2. 升级AI能力

  • 更换更强的模型：尝试部署更先进的轻量级模型，如YOLOv8n做实时多目标检测与跟踪，或者使用DeepSORT进行多目标跟踪。
  • 自定义训练：使用你自己的数据集，在PC上训练一个识别特定物品（比如家里的宠物、某个玩具）的模型，然后部署到JetBot上，让它成为你的专属“寻物小车”。
  • 行为克隆：通过手动遥控JetBot，记录下摄像头画面和对应的控制指令，训练一个端到端的神经网络来模仿你的驾驶行为。

3. 通信与集群

  • 远程监控与控制：利用ROS的分布式特性，在一台更强大的PC上运行Rviz进行3D可视化，或者运行复杂的路径规划算法，而JetBot只负责底层的感知和控制执行。
  • 多机器人协作：如果你有多个JetBot，可以尝试让它们通过Wi-Fi通信，实现简单的编队行驶或协作搬运任务。这涉及到多机ROS网络配置和上层协作算法的开发。

4. 云边协同

  • 将重计算卸载到云端：对于Nano难以实时运行的复杂模型（如大型语言模型、高精度分割模型），可以让JetBot将图像数据通过MQTT或gRPC发送到云端服务器，接收推理结果后再执行动作。这适合对延迟要求不极高的场景。

玩转JetBot的过程，就是一个典型的嵌入式AI项目开发流程的缩影：从硬件选型、系统搭建、驱动开发，到算法部署、性能调优和功能迭代。每一次问题的解决和功能的实现，都是对边缘计算和机器人技术理解的加深。这个小小的平台，足以承载你对智能机器人的大部分初期想象和实践。

http://www.jsqmd.com/news/1279597/

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