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   getting_started/通过源码构建
   getting_started/通过预构建的Docker容器使用
   getting_started/参数配置
   getting_started/模块运行效果实例

环境依赖
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在RMU2022中，Bubble运行在Nvidia Jetson平台，源码在X86平台上进行了测试

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ROS及系统依赖
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|    ROS        |   Galactic Geochelone/Foxy Fitzroy  推荐 |
+               +------------------------------------------+
|               |   Eloquent Elusor 尽力维护               |
+---------------+------------------------------------------+
|    DDS        |     FAST RTPS                            |
+---------------+------------------------------------------+
|    OS         |    Ubuntu 20.04.4 LTS (Focal Fossa)      |
+---------------+------------------------------------------+

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Jetson平台
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| Architecture  |  aarch64     |
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| Jetpack       |   5.0.1      |
+---------------+--------------+
| TensorRT      |   8.4.1      |
+---------------+--------------+

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X86平台
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部分 ``bubble_detector`` 中的功能包依赖于Nvidia TensorRT环境，如果您的X86设备上没有Nvidia硬件支持，可以删除这些功能包使用。

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    * - 功能包
      - 功能包描述

    * - bubble_visual_SJTU
      - 该功能包使用神经网络对装甲板进行识别，需使用TensorRT进行部署

环境配置
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Bubble可以使用以下两种方式在Jetson平台下进行使用：

* `通过预构建的Docker容器使用 <getting_started/通过预构建的Docker容器使用.html>`__

* `通过源码构建 <getting_started/通过源码构建.html>`__

运行Bubble
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通过bubble_bringup功能包，可以运行Bubble

* `使用bubble_launch为不同的机器人配置参数 <getting_started/参数配置.html>`__