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GX-MAT-09S 組込みアプリケーション開発マニュアル（RDK X5）
組込み RDK_X5 の基本的な使い方
組込み RDK_X5 の基本的な使い方
1.クイックスタート
1.クイックスタート
1.1ハードウェアインターフェース
1.2_システムの書き込み
1.2_システムの書き込み
1.2.1_システムの書き込み
1.2.2_Bootloader_ファームウェアの書き込み
1.2.3_システムの起動
1.2.4_FAQ
1.2_システムの書き込み
1.2_システムの書き込み
1.2.1_システムの書き込み
1.2.2_Bootloader_ファームウェアの書き込み
1.2.3_システムの起動
1.2.4_FAQ
1.3初期設定
1.4_リモートログイン
1.5_ディスプレイの使用
1.6_アルゴリズムを試してみる
1.7_ダウンロードリソースまとめ
1.8_RDK_Studio_使用ガイド
2.システム設定
2.システム設定
2.1_ネットワークと Bluetooth の設定
2.2_srpi-config_ツールによる設定
2.3_config.txt_ファイルによる設定
2.4_Thermal と CPU 周波数管理
2.5_起動時の自動起動設定
3_Linuxコマンドのよく使う構文
3_Linuxコマンドのよく使う構文
apt
dmesg
dpkg-deb
dpkg
find
grep
ifconfig
ip
mount
netstat
nohup
ps
route
rsync
scp
ssh
tar
top
zip
ROS2 ナビゲーションとビジョン応用プロジェクト
ROS2 ナビゲーションとビジョン応用プロジェクト
ROS2 による LiDAR 移動ロボットナビゲーションプロジェクト
ROS2 による LiDAR 移動ロボットナビゲーションプロジェクト
ROS2 ナビゲーションのクイックデモ
ROS2 ナビゲーションのクイックデモ
Gmapping アルゴリズムによるロボットの SLAM ナビゲーション
Gmapping アルゴリズムによるロボットの SLAM ナビゲーション
1_キーボードによる車両の操作
2_車両の自己位置推定と地図作成（SLAM）
3_車両のナビゲーション（Navigation）
ナビゲーション本体の説明
ナビゲーション本体の説明
ナビゲーションの回路接続
制御本体システムの説明
構造本体設計 - 四輪駆動全方向メカナムホイールシャーシ
ナビゲーションの概要
ナビゲーションプロジェクトのオープンソース一覧
プロジェクト使用前の準備
プロジェクト使用前の準備
RDK_X5 システムイメージの書き込み
ナビゲーションロボットの下位機操作【V1.1】
ナビゲーションプロジェクトの設計フロー
ロボットの無線接続
パソコン側ソフトウェア環境の準備
ROS2 によるビジョン応用プロジェクト
ROS2 によるビジョン応用プロジェクト
1. マシンビジョンの基礎概要
2. ビジョンによる色認識の設計
3. ビジョンによる色認識の実装
4. ビジョンによる形状認識の設計
5. ビジョンによる形状認識の実装
インタラクティブエージェント
インタラクティブエージェント
インタラクティブエージェント - 音声対話アシスタント ASR-LLM-TTS
インタラクティブエージェント - 音声対話アシスタント ASR-LLM-TTS
ASR-LLM-TTS 音声対話アシスタント
ASR-LLM-TTS 音声対話アシスタント フロントエンド
ASR-LLM-TTS 音声対話アシスタント フロントエンド
UI コンポーネントシステムのドキュメント
WebSocket 通信統合ドキュメント
フロントエンドのアーキテクチャ設計詳解
国際化システムのドキュメント
状態管理の詳解
ASR-LLM-TTS 音声対話アシスタント フロントエンド
ASR-LLM-TTS 音声対話アシスタント フロントエンド
UI コンポーネントシステムのドキュメント
WebSocket 通信統合ドキュメント
フロントエンドのアーキテクチャ設計詳解
国際化システムのドキュメント
状態管理の詳解
ASR-LLM-TTS 音声対話アシスタント バックエンド
ASR-LLM-TTS 音声対話アシスタント バックエンド
Function Calling ツール呼び出しシステム
MCP（Model Context Protocol）統合ドキュメント
WebSocket API リファレンス
システムアーキテクチャ設計詳解
デプロイガイド
オーディオシステム技術ドキュメント
ASR-LLM-TTS 音声対話アシスタント バックエンド
ASR-LLM-TTS 音声対話アシスタント バックエンド
Function Calling ツール呼び出しシステム
MCP（Model Context Protocol）統合ドキュメント
WebSocket API リファレンス
システムアーキテクチャ設計詳解
デプロイガイド
オーディオシステム技術ドキュメント
インタラクティブエージェント クイックスタート
大規模モデル API_KEY の取得方法
大規模モデル API_KEY の取得方法
火山引擎 LLM API key の取得
火山引擎 TTS の APP_ID と TTS_Token の取得
SiliconFlow（硅基流動）API_KEY の取得
高徳（AMap）開発者プラットフォーム API_KEY の取得
ModelScope コミュニティの MCP ツールの取得と LLM プロジェクトでの使用方法
大規模モデルの応用 - 音声合成 TTS
大規模モデルの応用 - 音声合成 TTS
テキスト音声変換_TTS--_アーキテクチャ設計
テキスト音声変換_TTS--インターフェース説明
テキスト音声変換_TTS--全体紹介
テキスト音声変換_TTS--設定説明
テキスト音声変換_TTS システムの実装
大規模モデルの応用 - 意味理解 LLM
大規模モデルの応用 - 意味理解 LLM
Function-call による雲台（ジンバル）制御システムのタスクプランニング
Function-call による音楽再生の実装
Function-call によるロボットアームの運動制御の実装
Function-call による電卓ツールの実装
MCP 機能 -- 天気と地図の検索
意味理解 LLM -- API インターフェース仕様
意味理解 LLM -- Function_Calling ツールシステム
意味理解 LLM -- MCP 統合ガイド
意味理解 LLM -- 全体紹介（火山引擎）
意味理解 LLM -- ハードウェア統合ガイド
意味理解 LLM -- システムアーキテクチャ設計
意味理解 LLM -- 設定ガイド
大規模モデルの応用 - 音声認識 ASR
大規模モデルの応用 - 音声認識 ASR
音声テキスト変換 ASR -- API インターフェース説明
音声テキスト変換 ASR -- 全体紹介（通義千問）
音声テキスト変換 ASR -- アーキテクチャ設計
音声テキスト変換 ASR -- 設定説明
音声テキスト変換 ASR -- sherpa-onnx 認識フレームワークの紹介
音声テキスト変換 ASR システムの実装
音声インタラクション用ハードウェア
音声インタラクション用ハードウェア
音声の録音と再生
大規模モデルとインテリジェントロボットの総合プロジェクト
大規模モデルとインテリジェントロボットの総合プロジェクト
YOLO による視覚追跡・搬送複合ロボット
YOLO による視覚追跡・搬送複合ロボット
機能の実行
ロボットアームの初期位置の調整
回路接続
ネットワーク接続
ソフトウェア環境の準備
大規模モデルによるタスクプランニングと知覚・意思決定を行うロボットアーム
大規模モデルによるタスクプランニングと知覚・意思決定を行うロボットアーム
機能の実行
ロボットアームの初期位置の調整
回路接続
構造の組み立て
ネットワーク接続
ビジョン－ロボットアーム座標変換の調整
ソフトウェア環境の準備
部品リスト
大規模モデルとインテリジェントロボット クイックスタート
大規模モデルの応用実践 -- AI マルチモーダルとロボットの総合操作
大規模モデルの応用設計 -- インテリジェント顔追跡システム
大規模モデルの応用設計 -- インテリジェント顔追跡システム
APIインターフェース仕様書
MCPサーバーの説明
インテリジェント顔追跡 ドキュメントガイド
インテリジェント顔追跡システムの全体紹介
インテリジェント追跡アルゴリズムの詳細説明
主要機能の紹介
システムアーキテクチャ設計
デプロイガイド
大規模モデルの応用設計 -- インテリジェント視覚ロボットアーム制御システム
大規模モデルの応用設計 -- インテリジェント視覚ロボットアーム制御システム
APIインターフェース仕様書
MCPサーバーの説明
ドキュメントガイド
インテリジェントビジョン ロボットアーム制御システム
主要機能の紹介
システムアーキテクチャ設計
デプロイガイド
組込み基礎応用実践
組込み基礎応用実践
1. ピン定義と応用
2. GPIO の応用 - LED 制御と割り込み
3. PWM の応用 - 波形の観察
4. シリアル通信 - 受信データの確認
5. IIC 通信 - LCD 画面への情報表示
6. SPI インターフェース - 返却データの確認
発展プロジェクト
発展プロジェクト
VLA エンボディド操作実行 総合実習（LeRobot ベース）
VLA エンボディド操作実行 総合実習（LeRobot ベース）
設置説明 V1.0
データ学習と実行
データ学習と実行
推論の実行
データ学習
データ収集
データ収集
データの収集
動作の再生
ロボットアームのキャリブレーション
ロボットアームのキャリブレーション
ロボットアームのキャリブレーション
通信ポートの設定
遠隔操作の実行
機器説明
機器説明
操作方法
全体紹介
設定の準備
設定の準備
ロボットアームの取り付け
環境構築
マシンビジョンの基礎と応用
マシンビジョンの基礎と応用
1. カメラの使用
1. カメラの使用
1.1 USB カメラによるリアルタイム検出
1.2 MIPI カメラによるリアルタイム検出
1.3 Web ブラウザでのカメラ映像表示
2. OpenCV 画像処理
2. OpenCV 画像処理
2.10 ランダムな矩形枠の描画
2.11 三角形・五角形などの多角形の描画
2.12 画像を取得して固定領域をクロップ
2.13 マウス操作による対象画像のクロップ
2.14 さまざまな角度での画像の回転
2.15 回転画像の動的リアルタイム表示
2.16 マウスで画像上の点を選択して HSV 値を確認
2.17 スライダーによる画像の HSV 範囲値の取得
2.18 HSV 処理後の画像の結合表示（横並び表示）
2.19 HSV 色検出と画像の輪郭検出
2.1 カメラ映像のリアルタイム読み込み（デバイスインデックスを使用）
2.20 HSV と画像の輪郭・中心点の描画
2.21 HSV 色域値をプログラムに書き込む
2.22 画像上の点を選択して LAB 値を確認
2.23 LAB 値処理による画像の輪郭・中心点の表示
2.24 LAB 色域値をプログラムに書き込む
2.2 カメラ映像のリアルタイム読み込み（udev ルール）
2.3 画像を取得して中心位置を描画（塗りつぶし円で表示）
2.4 画像を取得して中心位置を描画（中空円で表示）
2.5 ランダムな円の描画
2.6 ランダムな垂直線の描画
2.7 ランダムな水平線の描画
2.8 ランダムな水平線と垂直線の描画
2.9 赤い矩形枠の描画
OpenCV 画像処理実験
3. YOLO アルゴリズムの応用
3. YOLO アルゴリズムの応用
3.1 AI ビジョン顔検出システム
3.1 AI ビジョン顔検出システム
YOLO11 顔検出 - システムアーキテクチャ設計
YOLO11顔検出システム -- API インターフェース説明
YOLO11顔検出システム -- 全体紹介
YOLO11顔検出システム -- モデルデプロイドキュメント
YOLO11顔検出システム -- 設定説明
YOLO11顔検出システムの実装
3.2 AI ビジョン物体検出システム
3.2 AI ビジョン物体検出システム
YOLO11物体検出システム -- API インターフェース説明
YOLO11物体検出システム -- 全体紹介
YOLO11物体検出システム -- モデルデプロイドキュメント
YOLO11物体検出システム -- システムアーキテクチャ設計
YOLO11物体検出システム -- 設定説明
YOLO11物体検出システムの実装
4. 視覚言語モデル（VLM）の応用
4. 視覚言語モデル（VLM）の応用
視覚言語モデル VLM による画像解析
5. マシンビジョン画像アルゴリズム（Python）
5. マシンビジョン画像アルゴリズム（Python）
5.1 画像分類
5.2 物体検出
5.3 セマンティックセグメンテーション
5.4 姿勢推定
5.5 オープンドメイン物体検出
5.6 画像のクラス別セグメンテーション
マシンビジョン クイックスタート
付録
付録
更新履歴
電子モジュールの紹介
構造データ閲覧ソフトウェアと資料リンク【v3.0】
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