• 컴파일하는 도중 문제가 발생된다.

  

해결방안

• darknet 디렉토리 안에 있는 src/image_opencv.cpp 파일을 수정해야한다. 1) include 해야하는 header 추가하기 2) function 다시 작성하기

vim src/image_opencv.cpp

• 컴파일하는 도중 문제가 발생된다.

  

해결방안

sudo ln -s /usr/include/opencv4/opencv2 /usr/include/opencv2

💡 ROS2 Dashing 공식 홈페이지를 참조하여 내용을 작성하였다.

💡 ROS2 Dashing은 ubuntu 18.04 혹은 20.04에서만 설치가 가능하다. 특히 ubuntu 18.04에서 설치하는 것을 권장한다.

1. Set locale

locale  

sudo apt update && sudo apt install locales
sudo locale-gen en_US en_US.UTF-8
sudo update-locale LC_ALL=en_US.UTF-8 LANG=en_US.UTF-8
export LANG=en_US.UTF-8

locale  # verify settings

2. Add the ROS2 apt repository

sudo apt update && sudo apt install curl gnupg2 lsb-release
curl -s https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/ros.asc | sudo apt-key add -

sudo sh -c 'echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture)] http://packages.ros.org/ros2/ubuntu $(lsb_release -cs) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros2-latest.list'

3. Install development tools and ROS tools

sudo apt update && sudo apt install -y \
  build-essential \
  cmake \
  git \
  python3-colcon-common-extensions \
  python3-pip \
  python3-rosdep \
  python3-vcstool \
  wget
# install some pip packages needed for testing
python3 -m pip install -U \
  argcomplete \
  flake8 \
  flake8-blind-except \
  flake8-builtins \
  flake8-class-newline \
  flake8-comprehensions \
  flake8-deprecated \
  flake8-docstrings \
  flake8-import-order \
  flake8-quotes \
  pytest-repeat \
  pytest-rerunfailures \
  pytest \
  pytest-cov \
  pytest-runner \
  setuptools
# install Fast-RTPS dependencies
sudo apt install --no-install-recommends -y \
  libasio-dev \
  libtinyxml2-dev
# install Cyclone DDS dependencies
sudo apt install --no-install-recommends -y \
  libcunit1-dev

4. Get ROS2 Code

mkdir -p ~/ros2_dashing/src
cd ~/ros2_dashing
wget https://raw.githubusercontent.com/ros2/ros2/dashing/ros2.repos
vcs import src < ros2.repos

5. Install dependencies using rosdep

sudo rosdep init
rosdep update
rosdep install --from-paths src --ignore-src --rosdistro dashing -y --skip-keys "console_bridge fastcdr fastrtps libopensplice67 libopensplice69 rti-connext-dds-5.3.1 urdfdom_headers"

- Error: unable to process source [https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/rosdep/base.yaml]

• rosdep update할 때 pip3에 rosdep과 관련된 dependency가 설치되어있지 않아서 문제가 발생한다.

  

  #### - Solution ```bash pip3 install rosdep ```

6. Build

cd ~/ros2_dashing/
colcon build --symlink-install

- Error: SetuptoolsDeprecationWarning: setup.py install is deprecated. Use build and pip and other standards-based tools.

• python version이 낮으면colcon build가 제대로 되지 않는 문제가 발생한다.

  

  > #### - Solution > 1. version 확인 ```bash python --version ```

  

  > 2. python을 2.7에서 3.6으로 변경한다 ```bash sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python2.7 1 sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3.6 2 ```

  

  > 3. auto mode로 설정되어있으면 성공적으로 바뀐 것이다. ```bash update-alternatives --config python ```

  

  > 4. pip3에 알맞은 setuptools version을 설치한다. ```bash pip3 install setuptools==58.2.0 ```

💡 ROS2 Humble 공식 홈페이지를 참조하여 내용을 작성하였다.

💡 ROS2 Humble은 ubuntu 20.04 혹은 22.04에서만 설치가 가능하다. 특히 ubuntu 22.04에서 설치하는 것을 권장한다.

1. Set locale

locale  # check for UTF-8

sudo apt update && sudo apt install locales
sudo locale-gen en_US en_US.UTF-8
sudo update-locale LC_ALL=en_US.UTF-8 LANG=en_US.UTF-8
export LANG=en_US.UTF-8

locale  # verify settings

2. Add the ROS2 apt repository

sudo apt install software-properties-common
sudo add-apt-repository universe

sudo apt update && sudo apt install curl -y
sudo curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/ros.key -o /usr/share/keyrings/ros-archive-keyring.gpg

echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/ros-archive-keyring.gpg] http://packages.ros.org/ros2/ubuntu $(. /etc/os-release && echo $UBUNTU_CODENAME) main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/ros2.list > /dev/null

3. Install development tools and ROS tools

sudo apt update && sudo apt install -y \
  python3-flake8-docstrings \
  python3-pip \
  python3-pytest-cov \
  ros-dev-tools

• Ubuntu 22.04일 경우

sudo apt install -y \
   python3-flake8-blind-except \
   python3-flake8-builtins \
   python3-flake8-class-newline \
   python3-flake8-comprehensions \
   python3-flake8-deprecated \
   python3-flake8-import-order \
   python3-flake8-quotes \
   python3-pytest-repeat \
   python3-pytest-rerunfailures

4. Get ROS2 Code

mkdir -p ~/ros2_humble/src
cd ~/ros2_humble
vcs import --input https://raw.githubusercontent.com/ros2/ros2/humble/ros2.repos src

5. Install dependencies using rosdep

sudo apt upgrade

sudo rosdep init
rosdep update
rosdep install --from-paths src --ignore-src -y --skip-keys "fastcdr rti-connext-dds-6.0.1 urdfdom_headers"

6. Build

cd ~/ros2_humble/
colcon build --symlink-install

• ROS2 공식 홈페이지에서 development tool 한 개를 미설치하여, build가 아래와 같이 실패한다.

  

• 아래 command를 이용하여 관련 tool을 설치하면 된다.

  pip install setuptools==58.2.0

• 컴파일하는 도중 문제가 발생된다.

  

해결방안

pip install setuptools==58.2.0

• git push할 때 문제가 발생된다.

  

해결방안

 git branch -m master main

💡 Local은 코드를 수정한 embedded board 혹은 host pc를 의미한다.

1. local에서 git으로 파일 올리기

• Local에서 git으로 파일 올린다.
• 예시) Local에서 A directory에 있는 a.txt파일 올리기

# 현재 위치 = HOME (A directory가 위치한 곳)
git add A/a.txt
git commit -m "Add a.txt file"
git push -u origin main

2. git에서 local로 파일 다운받기

• git에서 local로 파일을 다운받는다. 이때 다운 받은 파일이 local에 있는 파일을 덮어 쓰이도록 만든다.
• 예시) Local에서 A directory안에 a.txt과 b.txt가 존재한다. A directory에 있는 a.txt 만 git에 저장되어 있던 a.txt로 변경하고 싶다. 즉, local에 있는 a.txt을 덮어 씌우고자 한다.

# 현재 위치 = HOME (A directory가 위치한 곳)
git init
# git_address는 git clone을 하기 위해서 제공되는 url과 동일하다.
git remote add origin <git_address>
git remote -v
git fetch --all
git reset --hard origin/main
git pull origin main

3. git에서 파일 지우기

• local에는 파일이 있지만, git에서는 파일을 제거하고자 할 때 사용한다.
• 예시) git에서 A directory의 b.txt 파일을 지운다. 이때 Local에는 A directory의 b.txt 파일이 존재한다. 주로 실험한 결과 data들을 정리할 때 사용된다.

# 현재 위치 = HOME (A directory가 위치한 곳)
git rm --cached A/b.txt
git commit -m "remove b_file"

• 임의의 실행시간을 갖는 task를 만들고자 한다.
• 일반적으로 for 문을 사용하여 임의의 실행시간을 갖는 task를 만든다.
• 그러나, for 문을 사용하게 되면 컴파일러가 최적화하여 개발자의 의도와는 다르게 동작할 수 있게 된다. 따라서 __asm__ volatile를 사용하여 컴파일러가 최적화하지 못하도록 한다.

2. 예시 코드

• load cycle 만큼 시간을 지연시키는 task를 의미한다.

  void dummy_task(long load) {
    long i;
    for (i = 0 ; i < load; i++) 
        __asm__ volatile ("nop");
  }

1. __asm__ volatile ("nop");
   • volatile은 메모리 직접 접근을 의미한다.
   • nop은 no operation으로 아무것도 하지 않는 것을 의미한다.
   • asm volatile ("nop") 는 1 cycle을 지연한다는 의미한다.
2. CPU frequency
   • 1 cycle 지연시간을 알기 위해서는 현재 cpu의 frequency를 알아야 한다.
   • lscpu 명령어를 사용하여 현재 cpu의 frequcy를 확인한다.
     • 아래의 결과를 예로 들어서 설명한다. 현재 cpu가 max frequency (performance mode) 를 사용한다면, 1 cycle 당 약 0.7ns가 걸린다.

3. Dummy task
   • 따라서 max frequency를 사용하고 있을 때, 0.3s를 실행하는 dummy task를 만들고 싶다면 load는 4*(10^8) (=0.3s/0.7ns)가 되어야 한다.
   • 이때, loop overhead가 존재하기 때문에 asm volatile ("nop"); 를 10번 연속해서 사용하고, load를 4*(10^7)로 사용하면 훨씬 더 정확한 결과가 나온다.

3. 활용방법

1. 먼저 benchmark.cpp 파일을 만들고, 아래 코드를 붙여넣는다.
   • input으로 원하는 시간을 넣으면, output으로 load를 반환하는 코드이다.
   • 이 코드를 이용하면, 미리 프로파일링한 값으로 dummy task를 만들 수 있다.

     #include <chrono>
     #include <iostream>
     #include <string>
     

void dummy_task(long load) { for (long i = 0; i < load; i++) { asm volatile ("nop"); asm volatile ("nop"); asm volatile ("nop"); asm volatile ("nop"); asm volatile ("nop"); asm volatile ("nop"); asm volatile ("nop"); asm volatile ("nop"); asm volatile ("nop"); asm volatile ("nop"); } }

double measure_execution_time(long load) { auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now(); dummy_task(load); auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now(); std::chrono::duration<double, std::milli> execution_time = end - start; return execution_time.count(); }

double measure_average_execution_time(long load, int num_measurements = 10) { double total_time = 0.0; for (int i = 0; i < num_measurements; i++) { total_time += measure_execution_time(load); } return total_time / num_measurements; }

long calculate_load_for_target_time(double target_time, double initial_time, long initial_load) { double ratio = target_time / initial_time; return static_cast(initial_load * ratio); }

int main(int argc, char* argv[]) { if (argc < 2) { std::cerr << "Usage: " << argv[0] << " " << std::endl; return 1; }

double target_time = std::stod(argv[1]);

long initial_load = 100;

double average_initial_time = measure_average_execution_time(initial_load);

long estimated_load = calculate_load_for_target_time(target_time, average_initial_time, initial_load);

std::cout << "Measured execution time for initial load " << initial_load << ": " << average_initial_time << " ms" << std::endl;
std::cout << "For a target time of " << target_time << " ms, the estimated load is: " << estimated_load << std::endl;

return 0;

}

2. 아래 command를 이용하여 컴파일한다.
```bash
g++ -o benchmark_test benchmark_test.cpp

3. 아래 command를 이용하면, 원하는 시간에 따른 load가 반환된다.

   ./benchmark_test <원하는 시간>

   

Jetson Nano에서 network driver를 확인한다.

ethtool -i eth0

2. Install driver

1. Driver Source Code File를 다운받는다.

2. 다운 받은 file의 압축을 푼다.

tar vjxf 0009-r8168-8.044.02.tar.bz2

3. Driver 모듈을 컴파일 한다.

cd r8168-8.044.02
sudo make clean modules
sudo make -j4

4. Kernel에서 built-in 모듈이 아닌 다운받은 모듈을 사용할 수 있도록 변경해준다.

(1) 아래의 command를 실행하면 그림과 같이 나타난다.

cd Linux_for_Tegra/source/public/kernel/kernel-4.9
make menuconfig

5. Kernel 컴파일하고, reboot 한다.

make prepare && make modules_prepare && make -j4 Image && make -j4 modules 
sudo make modules_install && sudo cp arch/arm64/boot/Image /boot/Image
sudo reboot

6. 기존의 built-in driver를 rmmod한 후, 설치한 모듈을 insmod하기

sudo rmmod r8168 && sudo insmod ./src/r8168.ko

6. 만약 custom 모듈을 기본으로 설정하고 싶다면, 만들어진 ko 파일을 아래 directory로 copy하면 된다.

sudo cp ./src/r8168.ko /lib/modules/$(uname -r)/kernel/drivers/net/ethernet/realtek/

💡 블로그 글을 참고하여 글을 작성하였다.

💡 Nvidia에서 제공하는 Jetpack Archive에 따르면, 현재 Jetson Nano는 Ubuntu 18.04까지만 지원한다. 따라서 Ubuntu 18.04와 호환되는 Kernel 4.9의 Source code로 컴파일을 진행한다.

💡 Host machine에서 컴파일하여 image를 Jetson Nano에 flash하는 것이 아니라, Jetson Nano에서 kernel 컴파일하는 방법을 작성한다.

1. Download & Unzip kernel source code

wget https://developer.nvidia.com/embedded/l4t/r32_release_v7.1/sources/t210/public_sources.tbz2
tar -xvf public_sources.tbz2
cd Linux_for_Tegra/source/public
tar -xvf kernel_src.tbz2

2. Get configure file

cd kernel/kernel-4.9
zcat /proc/config.gz > .config

3. Compile kernel

make menuconfig
make prepare && make modules_prepare && make -j4 Image && make -j4 modules

- Error: fatal error: curses.h: No such file or directory

• make menuconfig 할 때 아래 라이브러리가 설치되어있지 않으면 문제가 생긴다.

  - Solution

  sudo apt-get install libncurses5-dev libncursesw5-dev

4. Install kernel

sudo make modules_install && sudo cp arch/arm64/boot/Image /boot/Image

5. Reboot

sudo reboot

💡 Nvidia 공식 홈페이지를 참고하여 글을 작성하였다.

💡 Nvidia에서 제공하는 Jetpack Archive에 따르면, 현재 Jetson Nano는 Ubuntu 18.04까지만 지원한다. Ubuntu 20.04 혹은 22.04를 사용하고 싶다면, Jetson Orin Nano를 활용해야한다.

1. Download & Format SD card

1) SD Memory Card Formatter for Window Download 사이트를 들어간 후, 하단의 Accept을 눌러서 formatter를 download 한다.

2) SD Card 리더기를 이용하여, 컴퓨터가 SD card를 인식할 수 있도록 한다.

3) formatter가 SD card를 인식하면 아래와 같이 선택한다.

• "Select card"에서 삽입한 SD card의 driver를 선택한다.
• "Formatting options"에서 "Quick format"을 선택한다.
• 하단의 "Format" 버튼을 누른다.

  

2. Download & Flush SD card image

1) Flash OS image to SD card 사이트를 들어가서 Etcher를 download한다.

2) Ether를 실행한다.

3) 실행한 Etcher에서 flush할 image 선택한다. image를 선택하는 방법에는 두 가지가 있다.

• URL을 복사해서 넣는다. ("Flash from URL" 선택)
• URL을 클릭하여, SD card image를 다운받아서 넣는다. ("Flash from file" 선택)

4) 위에서 format한 SD card를 "Select target"에서 선택한다.

5) "Flash!" 버튼을 누른다. 약 1시간정도 소요된다.