這篇博客是我們開源的一個項目介紹，包括3D結構件 STP 文件與常見 SLAM 工程在 Arm 設備上編譯手冊等，將 Livox Mid360、Realsense 相機、Nvidia Jetson Orin、定制電池放在了一個手持設備上，同時這個手持設備預留了底部螺紋孔，當你以手持模式使用完成后可以將其直接固定到機器人本體上（如移動小車），例如用手持模式完成地圖掃描，接上顯示器處理地圖，然后再將整個設備作為移動小車的計算感知單元。
如果你想更換 RealSense 相機并使用其他視覺傳感器，也僅需自己打印一個結構件即可；得益于模塊化設計，你甚至可以為雷達重新添加一個傾斜底座以便在車載模式下獲取地面點云；
項目已經完全開源，這篇博客的剩余部分將直接復制項目中的 ReadMe 文件內容，如果你感覺這個項目對你有幫助的話，可以在 Github 上貢獻 Star ，這會激勵我們在 Arm 上展開更深入的研究并加速開源步伐；
- JLV-handhold：https://github.com/GaohaoZhou-ops/JLV-handhold#
【注意】：因平臺審核原因，物料清單部分內容無法展示，感興趣的可以直接訪問我們的倉庫，里面有所有詳細信息。
JLV-handhold: Jetson Lidar and Vision for Robotics and Embodied
| Stp View | Real View |
|---|---|
 |  |
這個倉庫介紹了一款手持設備，將 Nvidia Jetson、Livox Mid360以及Realsense相機集成到一個硬件上，你可以通過3D打印的方式，方便快捷地進行組裝。內置一個電池倉，以及視覺傳感器孔位，通過替換中間件即可快速適配不同型號的視覺傳感器。在設備底部添加了四個固定螺紋孔，你可以將其安裝到移動小車上，配合 Jetson 算力實現一體式解決方案。我們同時還提供了多個常用工程在 Arm 架構上編譯的手冊，包括 SLAM、標定、GPU加速、pytorch 編譯等。
目錄
- 設備亮點
物料清單- 組裝
- 編譯與應用
設備亮點
我們很榮幸推出一款手持設備，它將 Nvidia Jetson、Livox Mid360、RealSense 相機硬件合理地組裝在一起，并提供了符合人體工程學設計的把手。該設備的有一下幾個特點：
- 模塊化組裝：每部個結構均可通過3D打印獲得，并用螺絲進行加固，你可以隨時替換算力板、雷達、視覺相機組件，只需一個中間結構件；
- 緊湊的結構設計：在保證高空間利用率的同時，提供了多處散熱槽以確保設備正常工作，你也可以通過模塊化組件添加額外的散熱風扇；
- 為 Jetson 量身定制：算力倉根據 Orin DK 尺寸設計，兼容除 Thor 以外的所有 Jetson 計算板，同樣只需要一個中間結構件；
- 內置電池倉：內置的電池倉可以讓你隨時隨地開機即用，無需攜帶額外電源；
- 手持握把：在設備兩側提供了人體工程學設計的握持把手，均勻將力分配到兩臂，一次性使用 1 小時也不會感到疲憊；
- 預留螺紋孔：手持掃描結束后可以通過預留的四個螺紋孔將其安裝到其他硬件平臺上，無需其他算力；
另一方面，由于在 Arm 上編譯一些優秀的開源工程極具挑戰性，我們也為部分項目撰寫了編譯手冊，以便讓你能夠在這里找到一站式解決方案，當前支持的開源項目有：
【注意】：有關編譯手冊的內容詳情請見后續的 編譯與應用 章節，下面的鏈接為原始項目鏈接。
- FAST-LIO: https://github.com/hku-mars/FAST_LIO#
- FAST-LIVO2: https://github.com/hku-mars/FAST-LIVO2
- Point-LIO: https://github.com/hku-mars/Point-LIO#
- livox_camera_calib: https://github.com/hku-mars/livox_camera_calib
- Yolov11 with GPU: https://github.com/ultralytics/ultralytics
更多開源項目的編譯我們會持續推出，敬請期待！
物料清單
因平臺審核原因，物料清單無法在這里展示，感興趣的可以直接訪問我們的倉庫，里面有全部詳細信息。
組裝
下載文件 0000-shouchijiance_asm.stp 并用 3D 打印機進行打印。由于模塊化設計，你僅需要注意的是計算單元倉和電池倉的尺寸，同時如果你的電池輸入輸出孔位與我們模型不符，建議稍微修改電池倉開孔位置。
- 計算單元倉尺寸：110mm x 110mm x 71mm
- 電池倉尺寸：93mm x 70mm x 59mm
如果你想要讓 Mid360 雷達傾斜安裝，那么也可以通過增加中間件的方式實現，為激光雷達添加一個斜坡。
最終我們的組裝效果如下所示：
| Front | Left | Back | Top | Button |
|---|---|---|---|---|
 |  |  |  |  |
編譯與應用
我們對廣受好評的一些工程提供了在 Jetson 平臺上編譯的手冊，包括了以下內容：
- Fast-LIO: https://github.com/GaohaoZhou-ops/JetsonSLAM/tree/main/fast_lio_project
- Fast-LIVO2: https://github.com/GaohaoZhou-ops/JetsonSLAM/tree/main/fast_livo2_project
- Point-LIO: https://github.com/GaohaoZhou-ops/JetsonSLAM/tree/main/point_lio_project
- livox_camera_calib: https://github.com/GaohaoZhou-ops/Lidar-Camera-Calibration
- Yolov11: https://github.com/GaohaoZhou-ops/JetsonYoloROS
除此之外，還有一些我們自己使用的 Demo 示例可用于參考：
- Tello-LLM-ROS: https://github.com/GaohaoZhou-ops/Tello-LLM-ROS
- Mixed-Navigation: https://github.com/GaohaoZhou-ops/Mixed-Navigation
我們后續會補充更多工程在 Jetson 平臺上的編譯手冊。
 D-F 題解)