BeagleBone Black向けのAndroidをビルドして触ってみた
JellybeanOnBeaglebone_WithSGXを参考にBeagleBone Black向けのAndroid4.2をビルドしてみました。最後、SDカードに書き込む際にロケールを変更することを忘れずに。 動かしてみた感想ですが、もっさりでした。 実用的ではないですけど、遊びとして試してみるのが良いと思います。 前提条件 2014年3月時点での手順です。 ビルド環境は、以下の環境です。 Lenovo U310 (CPU:Corei5、Mem:4GB) Windows8.1 Ubuntu 12.04(64bit)のインストール 13.xx系ではダメ。12.04を使う必要があります。 32bitではダメ。64bit版を使う必要があります。 仮想マシンはVirtualBoxを利用しました。 仮想マシンを作成する際は、Ubuntu(64bit)を選択。64bitが選択できない場合、BIOSの
BeagleBone BlackにAndroidをインストールする - Qiita
この記事は、Androidアドベント・カレンダーの12月２日分の記事です。 BeagleBone Blackとは BeagleBone Blackは、5000円以下で購入できる名刺サイズのボードです。 beagleboad.orgによって、オープンハードウエアとして開発されており、日本でも簡単に入手できます。 SoCにARM Cortex-A8 1GHzのTI AM335xを採用していて、DRAMも512MB搭載されています。 手のひらに乗るような、とても小さなボードですが、Androidだけでなく、UbuntuやDebianなどのLinux環境も動作させることもできます。出荷状態では、Linuxディストリビューションとして、Angstromがインストールされています。 世間では、RasPiが人気ですが、価格は数百円差で、動画の再生をする場合を除いては、トータルなパフォーマンスはBeagl
スマートフォンやシングルボードコンピュータを用いた情報システム開発 : 工学院大学 金丸研究室
Android や iPhoneに代表されるスマートフォン/タブレットや、Raspberry Piに代表されるシングルボードコンピュータを用いて我々の生活を豊かにする研究を行っています。 学生によるいくつかの成果を紹介します (リンクをクリックすると内容を紹介する動画が現れます)。 Androidスマートフォンで操作するスマートカーテン 広角カメラを３つ搭載したルンバによる家庭見守りシステム Raspberry Piと二足歩行ロボットRapiroを用いたコミュニケーションロボット また、Kinectなどのセンサを用いて周囲の環境を認識し、適切な情報を提示する「教育支援システム」や「作業支援システム」の研究も行っています。こちらの動画は本ページに示されています。 センサを用いて外界環境を認識する際は、機械学習の技術を用いることもできます。その動画も本ページに示されています。 その他にもたくさ
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