F1TENTH (RoboRacer) es la plataforma de carreras autónomas a escala 1:10 adoptada por universidades de todo el mundo para enseñar e investigar percepción, planificación y control. Su unidad de cómputo a bordo aprobada es el NVIDIA Jetson Orin Nano.
Sobre el Orin Nano corre el stack completo en ROS 2: SLAM y localización por LiDAR (filtro de partículas), detección de obstáculos y control (PID, Pure Pursuit, MPC e incluso políticas de aprendizaje por refuerzo), fusionando LiDAR 2D, cámara e IMU. Todo en tiempo real, dentro de un presupuesto de ~15 W.
¿Por qué importa para un centro de innovación o una universidad chilena? Porque es un banco de pruebas estandarizado y de bajo costo (~US$500 de cómputo; el dev kit cuesta US$299 para estudiantes y educadores verificados) que permite a cada estudiante correr inferencia deep-learning real, localmente. Es, literalmente, un laboratorio de IA en una caja.
En Jetson Chile tenemos stock local del Orin Nano —sin el límite de 1 unidad por persona de la compra vía Amazon— para que un curso completo pueda equiparse de una vez.