優れたAIパフォーマンスを実現する NVIDIA JetPack 6.2 – 新しい機能とアップグレードの手順は?

カーネルのダウンロードと構成セクションの手順 1 ～ 4 を実行した後、次のコマンドを実行して e-con パッチ ファイルを適用する必要があります。

a. モジュールパッチを適用するには、以下のコマンドを実行します。

mkdir -p sensor_driver
patch -d sensor_driver -p1 -i $RELEASE_PACK_DIR/Kernel/<module patch file name>
以下のような画面が表示されます。

b. vcc-supply を削除するには、次のコマンドを実行します。

sed -i 's/vcc-supply/\/\/vcc-supply/g' $RELEASE_PACK_DIR/Kernel/<device tree overlay blob patch file name>

c. 次のコマンドを実行して、デバイス ツリー BLOB オーバーレイ パッチ ファイルを適用します。

patch -p1 -i $RELEASE_PACK_DIR/Kernel/<device tree overlay blob patch file name>

デバイス ツリー BLOB オーバーレイ パッチ ファイルを適用すると、次に示すような出力画面が表示されます。

デバイスツリーBLOBオーバーレイパッチの適用時に上記のようなメッセージが表示された場合は、「no」と入力してください。このメッセージが表示されない場合は、この手順をスキップして次の手順に進んでください。

以下に示すように「no」と入力すると、Linux ベースのシステムでは出力メッセージが表示されます。

patching file hardware/nvidia/t23x/nv-public/nv-soc/tegra234-soc-camera.dtsi
Reversed (or previously applied) patch detected! Assume -R? [n] n
Apply anyway? [n] n
Skipping patch.
5 out of 5 hunks ignored -- saving rejects to file hardware/nvidia/t23x/nv-public/nv-soc/tegra234-soc-camera.dtsi.rej
patching file hardware/nvidia/t23x/nv-public/overlay/Makefile
Hunk #1 succeeded at 65 (offset 5 lines).
patching file hardware/nvidia/t23x/nv-public/overlay/<camera_modes>.dtsi
patching file hardware/nvidia/t23x/nv-public/overlay/<camera_overlay_filename>.dts

d. 以下のコマンドを実行して、nvidia-oot パッチから g_parm および s_parm 関数を削除します。

MIPIカメラ製品の場合 (e-CAM50_CUONX, e-CAM56_CUONX, e-CAM80_CUONX, e-CAM81_CUONX, e-CAM200_CUONX, e-CAM80_CUOAGX, e-CAM200_CUOAGX),
sed '/@@ -2224,6 +2227,26 @@ static long tegra_channel_default_ioctl/,/tegra_channel_close/d' $RELEASE_PACK_DIR/Kernel/<nvidia-oot patch file name> > tempfile && mv tempfile $RELEASE_PACK_DIR/Kernel/<nvidia-oot patch file name>

e-CAM_YUV_GMSLカメラ製品の場合 (NileCAM20_CUOAGX, NileCAM21_CUOAGX, NileCAM25_CUOAGX, NileCAM81_CUOAGX, STURDeCAM20_CUOAGX, STURDeCAM21_CUOAGX).
sed '/@@ -2224,6 +2223,26 @@ static long tegra_channel_default_ioctl/,/tegra_channel_close/d' $RELEASE_PACK_DIR/Kernel/<nvidia-oot patch file name> > tempfile && mv tempfile $RELEASE_PACK_DIR/Kernel/<nvidia-oot patch file name>

e-CAM_OCTA_YUV_GMSL PRODUCTベースの製品の場合 (STURDeCAM25_CUOAGX, STURDeCAM31_CUOAGX & STURDeCAM81_CUOAGX) and STURDeCAM34_CUOAGX).
sed '/@@ -2224,6 +2231,26 @@ static long tegra_channel_default_ioctl/,/tegra_channel_close/d' $RELEASE_PACK_DIR/Kernel/<nvidia-oot patch file name> > tempfile && mv tempfile $RELEASE_PACK_DIR/Kernel/<nvidia-oot patch file name>

g_parm および s_parm 関数を削除した後、Nvidia-oot パッチを適用する必要があります。

e. 次のコマンドを実行して、nvidia-oot パッチ ファイルを適用します。
patch -p1 -i $RELEASE_PACK_DIR/Kernel/<nvidia-oot patch file name>

Nvidia-oot パッチを適用する際に、Makefile が自動的に更新されない場合、次のような出力画面が表示されます。

Makefile が自動的に更新されない場合は、以下に示すセンサー ドライバー ブロックをカーネル ソース Makefile に含めることによって、nvidia-oot Makefile を手動で追加する必要があります。

sensor-driver:

@if [ ! -d “$(MAKEFILE_DIR)/sensor_driver/$(SENSOR_DRIVER)” ]; then \

echo “Directory sensor_driver is not found, exiting..”; \

false; \

fi

@echo “================================================================================”

@echo “make $(MAKECMDGOALS) – sensor driver …”

@echo “================================================================================”

@if [ -d “$(MAKEFILE_DIR)/sensor_driver/PWM_MCU” ] && \

[ -d “$(MAKEFILE_DIR)/sensor_driver/$(SENSOR_DRIVER)” ]; then \

$(MAKE) -j $(NPROC) ARCH=arm64 \

CROSS_COMPILE=$(CROSS_COMPILE) \

-C $(NVIDIA_HEADERS) \

M=$(MAKEFILE_DIR)/sensor_driver/PWM_MCU \

srctree.nvconftest=$(NVIDIA_CONFTEST) \

$(MAKECMDGOALS); \

$(MAKE) -j $(NPROC) ARCH=arm64 \

CROSS_COMPILE=$(CROSS_COMPILE) \

-C $(NVIDIA_HEADERS) \

M=$(MAKEFILE_DIR)/sensor_driver/$(SENSOR_DRIVER) \

KBUILD_EXTRA_SYMBOLS=$(MAKEFILE_DIR)/sensor_driver/PWM_MCU/Module.symvers \

srctree.nvconftest=$(NVIDIA_CONFTEST) \

$(MAKECMDGOALS); \

else \

$(MAKE) -j $(NPROC) ARCH=arm64 \

CROSS_COMPILE=$(CROSS_COMPILE) \

-C $(NVIDIA_HEADERS) \

M=$(MAKEFILE_DIR)/sensor_driver/$(SENSOR_DRIVER) \

srctree.nvconftest=$(NVIDIA_CONFTEST) \

$(MAKECMDGOALS); \

fi

 

nvidia-oot Makefile を使用してバイナリをビルドする際に問題が発生した場合、以下の画像は適切な Makefile 構造を示しています。

カーネルソースのMakefile

f. 適切なカメラストリーミングを行うには、以下のコマンドを実行します。

MIPI製品の場合 (e-CAM50_CUONX, e-CAM56_CUONX, e-CAM80_CUONX, e-CAM81_CUONX, e-CAM200_CUONX, e-CAM80_CUOAGX, e-CAM200_CUOAGX),

sed '238,238d' $NVIDIA_SRC/nvidia-oot/drivers/media/platform/tegra/camera/vi/vi5_fops.c > tempfile && mv tempfile $NVIDIA_SRC/nvidia-oot/drivers/media/platform/tegra/camera/vi/vi5_fops.c
sed '228i#endif' $NVIDIA_SRC/nvidia-oot/drivers/media/platform/tegra/camera/vi/vi5_fops.c > tempfile && mv tempfile $NVIDIA_SRC/nvidia-oot/drivers/media/platform/tegra/camera/vi/vi5_fops.c

e-CAM_YUV_GMSL製品の場合 (NileCAM20_CUOAGX, NileCAM21_CUOAGX, NileCAM25_CUOAGX, NileCAM81_CUOAGX, STURDeCAM20_CUOAGX, STURDeCAM21_CUOAGX),

sed '236,236d' $NVIDIA_SRC/nvidia-oot/drivers/media/platform/tegra/camera/vi/vi5_fops.c > tempfile && mv tempfile $NVIDIA_SRC/nvidia-oot/drivers/media/platform/tegra/camera/vi/vi5_fops.c
sed '226i#endif' $NVIDIA_SRC/nvidia-oot/drivers/media/platform/tegra/camera/vi/vi5_fops.c > tempfile && mv tempfile $NVIDIA_SRC/nvidia-oot/drivers/media/platform/tegra/camera/vi/vi5_fops.c

e-CAM_OCTA_YUV_GMSL製品の場合 (STURDeCAM25_CUOAGX, STURDeCAM31_CUOAGX & STURDeCAM81_CUOAGX) and STURDeCAM34_CUOAGX,

sed '240,240d' $NVIDIA_SRC/nvidia-oot/drivers/media/platform/tegra/camera/vi/vi5_fops.c > tempfile && mv tempfile $NVIDIA_SRC/nvidia-oot/drivers/media/platform/tegra/camera/vi/vi5_fops.c
sed '230i#endif' $NVIDIA_SRC/nvidia-oot/drivers/media/platform/tegra/camera/vi/vi5_fops.c > tempfile && mv tempfile $NVIDIA_SRC/nvidia-oot/drivers/media/platform/tegra/camera/vi/vi5_fops.c

カーネル構成が成功したら、次のステップはビルドされたバイナリをビルドしてインストールすることです。

ステップ6. カーネルの構築

このセクションでは、開発用Linux ベースのシステムで Jetson SoM のカーネル イメージ、dtbo、およびモジュールを構築します。

バイナリをビルドするには、次のコマンドを実行します。

make -C kernel
make modules
sudo -E make modules_install
make dtbs


バイナリを正常にビルドしたら、SoM をフラッシュする必要があります。

ステップ7. Jetson SoMのフラッシュ

次に、ビルドバイナリを使用してJetson™ SoMを2つの方法でフラッシュする必要があります。Jetson SoMをフラッシュする2つの方法については、以下のセクションで詳しく説明します。

7.1“Developer Guide”の手順の使用

Jetson SoM をフラッシュするには、”Developer Guide”マニュアルの「Flashing Jetson Development kit」セクションに記載されているコマンドを実行します。

注: Jetson SoM をフラッシュするには、e-con の Developer Resources から”Developer Guide” マニュアルをダウンロードしてください。

7.2 SDKマネージャーの使用

Jetson SoM をフラッシュするもう一つの方法として、NVIDIA SDK Manager を使用する方法があります。SDK Manager を使ったフラッシュ手順については、以下の手順に従ってください。

1. NVIDIA の公式 Web サイトにアクセスし、NVIDIA® SDK Manager をダウンロードします。
2. SDK マネージャーをインストールし、NVIDIA 開発者アカウントでログインします。
3. Jetson SoM と JetPack 6.2 のバージョンを選択し、手順に従って JetPack 6.2 をインストールします。

Jetson SoM のフラッシュが完了したので、必要なバイナリを Jetson SoM に転送します。

7.2.1 Jetson SoM へのバイナリの展開
このステップでは、バイナリのコピーに加え、カスタマイズされたモジュール、DTBO ファイル、ファームウェアなど、必要なすべてのコンポーネントを適切に配置し、NVIDIA Jetson SoM にカメラを統合できるようにします。このプロセスを完了するには、以下の手順に従ってください。

1. 次のコマンドを実行して、Linux ベースのシステムの L4T ディレクトリ パスに移動します。

cd $NVIDIA_SRC/kernel-devicetree/generic-dts/dtbs/

2. Type-C USB ケーブルを使用して Jetson SoM とホスト PC を接続します。
3. 次のコマンドを実行して、デバイスツリーBLOBオーバーレイをJetson™ SoM. scp tegra234-p3767-camera-p3768-eimx568-4lane.dtbo nvidia@192.168.55.1:※補足: DTBO ファイル名は、Developer Guide Manualに記載されている名前を使用する必要があります。

4. 次のコマンドを実行して、すべてのカーネル モジュールを圧縮し、Jetson SoM にコピーします。

cd $LDK_ROOTFS_DIR/lib/
sudo tar -cjmpf kernel_supplements.tar.bz2 modules/

5. 次のコマンドを実行して、すべてのカーネル モジュールを Jetson SoM にコピーします。

scp kernel_supplements.tar.bz2 nvidia@192.168.55.1:

6. 次のコマンドを実行して、ファームウェアファイルをJetson SoM.cd $TOP_DIR
scp -r $RELEASE_PACK_DIR/<Firmware directory name> nvidia@192.168.55.1:※補足: e-con のリリースパッケージに「firmware」ディレクトリが含まれていない場合は、上記のコマンドは実行する必要はありません。また、カメラが NVIDIA ISP（画像信号プロセッサ）を使用している場合は、最適な画質を得るために、以下のコマンドを実行して、e-con のリリースパッケージ内のチューニングファイルを Jetson SoM にコピーしてください。

cd $TOP_DIR
scp $RELEASE_PACK_DIR/misc/<camera overrides file name> nvidia@192.168.55.1:

7. 次のコマンドを実行して、Nvidia 提供の v4l2 準拠バイナリを更新します。

cd $TOP_DIR
scp $RELEASE_PACK_DIR/misc/v4l2-compliance nvidia@192.168.55.1:

7.2.2 ホームフォルダから Jetson SoM のルートディレクトリにバイナリを展開する

1. 次のコマンドを実行して、ファームウェアをJetson™ SoM.sudo cp <firmware directory name>/* /lib/firmware※補足: e-con のリリースパッケージに「firmware」ディレクトリが含まれていない場合は、このコマンドはスキップしてかまいません。

2. 次に、以下のコマンドを実行して、デバイスツリー BLOB オーバーレイ（DTBO）ファイルを Jetson SoM の特定のパスへコピーしますsudo cp tegra234-p3767-camera-p3768-eimx568-4lane.dtbo /boot/
   ※補足: DTBOファイルの名前は、開発者ガイドマニュアルに記載されているものを使用してください。

3. 続いて、以下のコマンドを使用して、カーネルサプリメント（追加モジュール等）を Jetson SoM にコピーします。

sudo tar -xjmpf kernel_supplements.tar.bz2 -C /usr/lib/

4. また、ISP チューニングファイルを Jetson SoM にコピーするには、次のコマンドを実行します：sudo cp <camera overrides file name> /var/nvidia/nvcam/settings/camera_overrides.isp※補足: e-con のリリースパッケージに camera_overrides.isp ファイルが含まれていない場合は、このステップをスキップしてください。

Jetson SoM のフラッシュが完了したら、必要なオーバーレイファイルやドライバをロードする準備が整います。

ステップ8. オーバーレイとドライバーの読み込み

最後に、Jetson SoM をフラッシュした状態で、以下のコマンドを実行して、モジュールのオーバーレイファイル（DTBO）を読み込みます。

sudo /opt/nvidia/jetson-io/config-by-hardware.py -n2="<Overlay_name>"

※補足:オーバーレイ名は、”Developer Guide”に記載されている名称を使用してください。

正しく適用されると、次のような出力メッセージが表示されます：

Modified /boot/extlinux/extlinux.conf to add following
DTBO entries:
/boot/<dtbo_name>
Reboot system to reconfigure.

オーバーレイを適用した後は、新しい構成を有効にするためにシステムの再起動が必要です。再起動時にJetson SoMは更新されたDTBO設定を読み込み、選択したハードウェア構成が自動的に適用されます。

注:e-CAM_OCTA_YUV_GMSL製品の場合 (STURDeCAM25_CUOAGX, STURDeCAM31_CUOAGX and STURDeCAM81_CUOAGX), 次のコマンドを使用してモジュールの読み込み順序を指定してください。

sudo bash -c 'echo "tegra_camera" >> /etc/modules'
sudo bash -c 'echo "capture_ivc" >> /etc/modules'
sudo bash -c 'echo "max96712" >> /etc/modules'
sudo bash -c 'echo "mcu_pwm" >> /etc/modules'
sudo bash -c 'echo "ecam_gmsl_yuv_common" >> /etc/modules'

For STURDeCAM34_CUOAGX 製品の場合、次のコマンドを使用してモジュールのロード順序を指定してください。

sudo bash -c 'echo "tegra_camera" >> /etc/modules'
sudo bash -c 'echo "capture_ivc" >> /etc/modules'
sudo bash -c 'echo "max96712" >> /etc/modules'
sudo bash -c 'echo "mcu_pwm" >> /etc/modules'
sudo bash -c 'echo "ar0341_camera" >> /etc/modules'

ステップ9. カメラの認識確認

設定が完了したら、システムがカメラデバイスを正しく認識しているかを確認する必要があります。カメラが検出されたことを確認したら、V4L2 または GStreamer を使って映像のストリーミングが正常に行えるかをチェックしてください。

また、カメラを JetPack 6.0 から 6.2 にアップグレードする手順こをこれまで見てきましたので、、次は JetPack 6.1 から 6.2 にアップグレードする方法を見て行きましょう。

JetPack 6.1 から JetPack 6.2 へのアップグレード

カメラ製品を JetPack 6.1 から 6.2 にアップグレードするには、まずこのドキュメントの JetPack 6.0 から JetPack 6.2 へのアップグレード, ステップ1～4を実行してください。その後、次のJetPack 6.1 から JetPack 6.2 へのアップグレードセクションに記載されている手順を続けて実行してください。.

注意:

• e-con の Developer Resources から製品”Developer Guide”マニュアルをダウンロードし、「DOWNLOADING AND CONFIGURING THE KERNEL」セクションにある手順1〜4のビルドコマンドに従ってください。
• ドライバーパッケージのソースについては、上記の 表2に記載されている内容に従ってダウンロードを行ってください。 .

パッチファイルを適用するには、以下の手順に従ってください。

a. モジュール用のパッチを適用するには、次のコマンドを実行してください。

mkdir -p sensor_driver
patch -d sensor_driver -p1 -i $RELEASE_PACK_DIR/Kernel/<module patch file name>

以下のような画面が表示されます。

b. vcc-supply を削除するには、次のコマンドを実行してください。

sed -i 's/vcc-supply/\/\/vcc-supply/g' $RELEASE_PACK_DIR/Kernel/<device tree overlay blob patch file name>

c. 次のコマンドを実行して、デバイス ツリー BLOB オーバーレイ パッチ ファイルを適用してください。

patch -p1 -i $RELEASE_PACK_DIR/Kernel/<device tree overlay blob patch file name>

デバイス ツリー BLOB オーバーレイ パッチ ファイルを適用すると、次に示すような画面が表示されます。

d. R以下のコマンドを実行して、nvidia-oot パッチから g_parm および s_parm 関数を削除してください。

e-CAM25_CUONX の場合、,

sed '/@@ -2281,6 +2285,28 @@ static long tegra_channel_default_ioctl/,/tegra_channel_close/d' $RELEASE_PACK_DIR/Kernel/<nvidia-oot patch file name> > tempfile && mv tempfile $RELEASE_PACK_DIR/Kernel/<nvidia-oot patch file name>

e-CAM86_CUONXの場合、,

sed '/@@ -2281,6 +2288,26 @@ static long tegra_channel_default_ioctl/,/tegra_channel_close/d' $RELEASE_PACK_DIR/Kernel/<nvidia-oot patch file name> > tempfile && mv tempfile $RELEASE_PACK_DIR/Kernel/<nvidia-oot patch file name>

g_parm および s_parm 関数を削除した後、次のコマンドを実行して nvidia-oot パッチ ファイルを適用してください。

patch -p1 -i $RELEASE_PACK_DIR/Kernel/<nvidia-oot patch file name>

nvidia-oot パッチは正常に適用される必要があります。警告やハンクエラーが発生しないことを確認してください。

次に、最初のセクション JetPack 6.0 から JetPack 6.2 へのアップグレードの ステップ 6: カーネルの構築とインストール からステップ 9: カメラの認識確認までと同じ手順に従って、カメラを検証してください。

組み込みビジョンの分野で革新を追求する e-con Systems

e-con Systems®は、2003年の創業以来、最先端のOEMカメラの設計・開発・製造に取り組んできました。NVIDIA Elite パートナーとして、Jetson AGX Orin™、Jetson Orin NX/Nano™、Jetson Xavier™ NX/Nano/TX2 NX、Jetson AGX Xavier™ などのJetsonプラットフォームとシームレスに統合できるソリューションを提供し、AIを活用した組み込みアプリケーションへのスムーズな移行をお客様と共に実現しております。

以下に、NVIDIA JetPack 6.0 から 6.2 へのアップグレードに対応しているカメラを一覧でご紹介します。

• STURDeCAM20_CUOAGX – IP67 Full HD GMSL2 HDR camera for Jetson AGX Orin™ / AGX Xavier™
• STURDeCAM21_CUOAGX – IP67 Full HD GMSL2 HDR Camera for Jetson AGX Orin™ / AGX Xavier™
• STURDeCAM25_CUOAGX – FHD AR0234 IP67 Global Shutter GMSL2 Multi Camera for NVIDIA Jetson AGX ORIN™ / AGX Xavier™
• STURDeCAM31_CUOAGX – 3MP 120dB HDR NVIDIA® Jetson Orin™ Camera for Autonomous Mobility
• STURDeCAM34_CUOAGX – 3MP 140dB HDR GMSL2 Camera for NVIDIA® Jetson AGX Orin™
• STURDeCAM81_CUOAGX – IP67 4K GMSL2 Camera for NVIDIA® Jetson AGX Orin™/ AGX Xavier™
• NileCAM20_CUOAGX – Full HD GMSL2 HDR camera for Jetson AGX Orin™ / AGX Xavier™
• NileCAM21_CUOAGX – HDR GMSL2 Multi-Camera Solution for NVIDIA® Jetson AGX Orin™ / AGX Xavier™
• NileCAM25_CUOAGX – Full HD GMSL2 Global Shutter camera for NVIDIA® Jetson™ AGX Orin™ / AGX Xavier™
• NileCAM81_CUOAGX – AR0821 4K HDR GMSL2 Camera for NVIDIA® Jetson AGX Orin™/ AGX Xavier™
• e-CAM200_CUOAGX – 20MP(5K) AR2020 High Resolution Multi-camera Solution for NVIDIA® Jetson AGX Orin™
• e-CAM80_CUOAGX – 4K camera based on SONY IMX415 for NVIDIA® Jetson AGX Orin™/ AGX Xavier™
• e-CAM50_CUONX – 5MP AR0521 Color Camera for NVIDIA® Jetson Orin NX / Orin Nano
• e-CAM56_CUONX – 5MP IMX568 Global shutter Camera for NVIDIA® Jetson Orin NX™/Orin Nano™
• e-CAM80_CUONX – 4K Sony Starvis IMX415 Ultra Low Light Camera for NVIDIA® Jetson Orin NX / Orin Nano
• e-CAM81_CUONX – 4K HDR Camera for NVIDIA® Jetson Orin NX / Orin Nano
• e-CAM200_CUONX – 20MP (5K) AR2020 High Resolution Camera for NVIDIA® Jetson Orin NX / Orin Nano

以下に、NVIDIA JetPack 6.1 から 6.2 へのアップグレードに対応しているカメラを一覧でご紹介します。

• e-CAM25_CUONX – FHD AR0234 Global Shutter Camera for NVIDIA® Jetson Orin NX / Orin Nano
• e-CAM86_CUONX – 8MP Sony® Starvis 2 IMX678 Camera for NVIDIA® Jetson Orin NX / Orin Nano

当社のカメラ ソリューションは、最大 8 台のカメラによるマルチカメラ サポート、最大 20 MP の高解像度、優れた低照度画像、微調整された ISP、LFM対応、グローバル シャッター機能など、多彩な特長を備えています。

NVIDIA Jetson プラットフォーム対応のすべてのカメラをご覧いただけます。

カメラセレクターでは、当社が提供する全カメラ製品をご確認いただけます。

専門的なサポートをご希望の場合は、 camerasolutions@e-consystems.comまでお気軽にお問い合わせください。当社のエキスパートが、貴社のアプリケーションに最適なカメラの選定から、スムーズな導入までをサポートいたします。