语音识别与合成、本地大模型、视觉和机器人控制都部署在一台 Jetson 上。
- 机器人： Reachy Mini 通过 USB 连接到 Jetson。
- 网络： Jetson 可通过 SSH 访问，部署时需要联网拉取镜像。
语音识别与合成、本地大模型、视觉和机器人控制都部署在一台 Jetson 上。
部署语音识别（ASR）和语音合成（TTS）服务，镜像已包含模型。
通过 SSH 部署到 Jetson Orin NX 16GB，设备须为 JetPack 6.x。
recomputerjetson-edgellm-v090-mossv0.9.0 语音栈的 ASR + TTS 引擎组合。Qwen3 ASR 多语种（中文 + 英文）；MOSS-TTS-Nano 音色最自然、表现力最强（默认音色 Yuewen）。
| 现象 | 处理 |
|---|---|
| SSH 连接失败 | 在电脑上先试 ssh 用户名@IP，确认 IP 和凭据 |
| 镜像拉取慢 | 镜像压缩后约 8 GB，确保 Jetson 网络稳定 |
| 服务未启动 | 执行 ssh 用户名@IP "cd reachy-jetson-voice && docker compose logs" 查看日志 |
| 健康检查失败 | 首次启动约 40 秒预热模型，稍等后重试 |
访问 http://<jetson-ip>:8621/health，返回 {"asr": true, "tts": true, "streaming_asr": true}。
在同一台 Jetson 上部署 Qwen3.5-4B 对话服务。首次启动约 10 分钟，需要下载约 3 GB 模型并预热，占用约 6 GB 显存。
通过 SSH 部署到步骤 1 的 Jetson，SSH 凭据自动沿用。
recomputer| 现象 | 处理 |
|---|---|
| 健康检查超时 | 执行 docker logs -f edge-llm-chat-service 查看下载进度 |
| 预热阶段显存不足 | 关闭其他占用 GPU 的任务后重新部署 |
/v1/models 返回 502 | 等日志出现 Uvicorn running 后重试 |
访问 http://<jetson-ip>:11435/v1/models，返回的模型列表含 Qwen/Qwen3-4B-AWQ。
部署机器人控制、对话和视觉服务。步骤 2 的 Edge LLM 服务须已在运行。
机器人部署完成后约 30 秒就绪。
机器人默认处于对话模式：对它说话，它用一句话回复，并配合情绪和头部、天线动作。
仪表盘在 8042 端口；其他端口：机器人控制 38001、视觉 8630、Edge LLM 11435、语音 8621。
http://<jetson-ip>:8042 查看对话日志、机器人状态并调整设置。instructions.txt。调整麦克风增益 audio_volume、VAD 灵敏度 client_vad_threshold、tts_speed：编辑 ~/reachy-jetson-llm/reachy-voice.yaml。docker restart reachy-voice 生效。通过 SSH 部署到步骤 1 的 Jetson。
~/reachy-data），用于存储截图和人脸数据库recomputer~/reachy-data持久化数据目录（截图、人脸库等）。示例：/mnt/usb/reachy-data
127.0.0.1语音助手（语音服务 + LLM）的 IP 地址。本机部署默认为 127.0.0.1。
false设备开机后自动全屏打开仪表盘（适用于展览/展示场景）
| 现象 | 处理 |
|---|---|
| 对话响应慢（>10 秒） | 执行 docker logs edge-llm-chat-service，并访问 http://<jetson-ip>:11435/v1/models 检查 Edge LLM |
| 机器人不动 | 重新插拔 USB 线后执行 docker restart reachy-daemon |
| 没有声音 | 检查 Reachy Mini 内置扬声器和配置中的 audio.device |
| 仪表盘打不开 | 等待 30 秒，访问 http://<jetson-ip>:8042/health |
| 没有摄像头画面 | 视觉服务首次启动需约 5 分钟构建引擎，执行 docker logs vision-trt 查看 |
| 开机后摄像头未找到 | 视觉服务会自动重试约 90 秒，稍等 |
| 摄像头运行一段时间后失联 | 物理拔插 Reachy USB 线 |
打开 http://<jetson-ip>:8042，对机器人说一句话，它会回复。
机器人控制、对话和 Hailo-8 视觉部署在 AI Industrial R21 上，语音和大模型由一台远程 Jetson 提供。
edge-llm-chat-service 须在该 Jetson 上运行），一台 AI Industrial R21。在 Jetson 上部署语音识别（ASR）和语音合成（TTS）服务，镜像已包含模型。
通过 SSH 部署到 Jetson，设备须为 JetPack 6.x。
recomputerjetson-edgellm-v090-mossv0.9.0 语音栈的 ASR + TTS 引擎组合。Qwen3 ASR 多语种（中文 + 英文）；MOSS-TTS-Nano 音色最自然、表现力最强（默认音色 Yuewen）。
| 现象 | 处理 |
|---|---|
| SSH 连接失败 | 在电脑上先试 ssh 用户名@IP，确认 IP 和凭据 |
| 镜像拉取慢 | 镜像压缩后约 8 GB，确保 Jetson 网络稳定 |
| 服务未启动 | 执行 ssh 用户名@IP "cd reachy-jetson-voice && docker compose logs" 查看日志 |
| 健康检查失败 | 首次启动约 40 秒预热模型，稍等后重试 |
访问 http://<jetson-ip>:8621/health，返回 {"asr": true, "tts": true, "streaming_asr": true}。
在 AI Industrial R21 上部署机器人控制、对话和 Hailo 视觉服务，缺少 Hailo 驱动时会自动安装。
机器人部署完成后约 30 秒就绪。
机器人默认处于对话模式：对它说话，它用一句话回复，并配合情绪和头部、天线动作。
仪表盘在 AI Industrial R21 的 8042 端口；其他端口：机器人控制 38001、视觉 8630 / 8631（R21 上），语音 8621、Edge LLM 11435（Jetson 上）。
http://<r2000-ip>:8042 查看对话日志、机器人状态并调整设置。instructions.txt。调整麦克风增益 audio_volume、VAD 灵敏度 client_vad_threshold、tts_speed：编辑 ~/reachy-jetson-llm/reachy-voice.yaml。docker restart reachy-voice 生效。通过 SSH 部署到 AI Industrial R21。Hailo-8 须已插入 M.2 插槽，并在 /boot/firmware/config.txt 启用 PCIe Gen3。
pi）192.168.1.100）~/reachy-data）运行语音服务（端口 8621）的 Jetson IP（例如 192.168.1.100）
LLM API 的基础地址。OpenAI 兼容的 LLM 基础地址，必须包含 /v1 路径。留空则使用内置 edge-llm (http://<VOICE_ASSISTANT_HOST>:11435/v1)。可自定义为自己的 Ollama / OpenClaw 网关 / DashScope 或任何 OpenAI 兼容端点。
~/reachy-data持久化数据目录（截图、人脸库等）。示例：/mnt/usb/reachy-data
false设备开机后自动全屏打开仪表盘（适用于展览/展示场景）
| 现象 | 处理 |
|---|---|
/dev/hailo0 找不到 | 重新插紧 M.2 槽位上的 Hailo-8 并重启，用 lspci | grep -i hailo 确认识别 |
hailo-all 安装失败 | 按 vision-hailo 仓库的 INSTALL.md 手动添加 Hailo apt 源 |
| 容器报版本不匹配 | 执行 sudo apt install --reinstall hailo-all 后重新部署 |
| FPS 低于 5 | 把 CPU scaling governor 设为 performance |
| 仪表盘上没有人脸数据 | 访问 http://localhost:8630/ 检查视觉服务 |
| 语音不工作 | 在 R21 上访问 http://<jetson-ip>:8621/health 确认 Jetson 可达 |
| 机器人不动 | 重新插拔 USB 线后执行 docker restart reachy-daemon |
打开 http://<r2000-ip>:8042，对机器人说一句话，它会回复。
机器人控制、对话和 CPU 视觉部署在 Reachy Mini Wireless 自带的 CM4 上，语音和大模型由一台远程 Jetson 提供。
edge-llm-chat-service 须在该 Jetson 上运行），一台 Reachy Mini Wireless。在 Jetson 上部署语音识别（ASR）和语音合成（TTS）服务，镜像已包含模型。
通过 SSH 部署到 Jetson，设备须为 JetPack 6.x。
recomputerjetson-edgellm-v090-mossv0.9.0 语音栈的 ASR + TTS 引擎组合。Qwen3 ASR 多语种（中文 + 英文）；MOSS-TTS-Nano 音色最自然、表现力最强（默认音色 Yuewen）。
| 现象 | 处理 |
|---|---|
| SSH 连接失败 | 在电脑上先试 ssh 用户名@IP，确认 IP 和凭据 |
| 镜像拉取慢 | 镜像压缩后约 8 GB，确保 Jetson 网络稳定 |
| 服务未启动 | 执行 ssh 用户名@IP "cd reachy-jetson-voice && docker compose logs" 查看日志 |
| 健康检查失败 | 首次启动约 40 秒预热模型，稍等后重试 |
访问 http://<jetson-ip>:8621/health，返回 {"asr": true, "tts": true, "streaming_asr": true}。
在 CM4 上部署机器人控制、对话和视觉服务。
机器人部署完成后约 30 秒就绪。
机器人默认处于对话模式：对它说话，它用一句话回复，并配合情绪和头部、天线动作。
仪表盘在 CM4 的 8042 端口；其他端口：机器人控制 38001、视觉 8630 / 8631（CM4 上），语音 8621、Edge LLM 11435（Jetson 上）。
http://<cm4-ip>:8042 查看对话日志、机器人状态并调整设置。instructions.txt。调整麦克风增益 audio_volume、VAD 灵敏度 client_vad_threshold、tts_speed：编辑 ~/reachy-jetson-llm/reachy-voice.yaml。docker restart reachy-voice 生效。通过 SSH 部署到 Reachy Mini Wireless 的 CM4，CM4 上须已安装 Docker。
pi）192.168.1.100）~/reachy-data）运行语音服务（端口 8621）的 Jetson IP（例如 192.168.1.100）
LLM API 的基础地址。OpenAI 兼容的 LLM 基础地址，必须包含 /v1 路径。留空则使用内置 edge-llm (http://<VOICE_ASSISTANT_HOST>:11435/v1)。可自定义为自己的 Ollama / OpenClaw 网关 / DashScope 或任何 OpenAI 兼容端点。
~/reachy-data持久化数据目录（截图、人脸库等）。示例：/mnt/usb/reachy-data
false设备开机后自动全屏打开仪表盘（适用于展览/展示场景）
| 现象 | 处理 |
|---|---|
| Docker 未安装 | 用 get.docker.com 官方脚本安装 |
| 语音不工作 | 在 CM4 上访问 http://<jetson-ip>:8621/health 确认 Jetson 可达 |
| 没有摄像头画面 | 执行 ls /dev/video*，为空时重新插拔 USB 摄像头 |
| 机器人不动 | 重新插拔 USB 线后执行 docker restart reachy-daemon |
| 仪表盘打不开 | 等待 30 秒，访问 http://localhost:8042/health |
打开 http://<cm4-ip>:8042，对机器人说一句话，它会回复。