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NVIDIA Isaac ROS 提供人工智慧感知能力给 ROS 开发人员
 

【CTIMES/SmartAuto 王岫晨 报导】   2021年10月25日 星期一

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适逢 ROS World 2021 大会,NVIDIA 宣布其为 ROS 开发者社群提供高效能感知技术的最新进展。这些计画将加速产品开发以及提高产品效能,最终让开发人员能够更轻松地将最先进的电脑视觉及人工智慧 (AI)/ 机器学习 (ML) 功能,应用於 ROS 架构的机器人应用程式。

Isaac ROS GEM 提供包含影像处理和电脑视觉的软体包,其内含针对 NVIDIA GPU 和 Jetson 进行高度最隹化调整、并基於 DNN 架构的演算法。

当自主机器在环境中移动时,必须追踪自己的位置。视觉测距法透过估算摄影机与其起始位置的相对距离,以解决这个问题。用於立体视觉测距的 Isaac ROS GEM 为 ROS 开发者提供这项强大的功能。

这个 GEM 为即时立体摄影机视觉测距解决方案提供了最高的精准度。在此可以叁见按照广泛使用之 KITTI 资料库所提供的公开结果。除了极高的精准度,该 GPU 加速套件的运行速度也十分快。事实上,现在可以在 NVIDIA Jetson AGX Xavier 上,即时 (>60fps) 以 HD 解析度 (1280x720) 来运行 SLAM。

你可以使用 NVIDIA 在 NGC 上提供的任何推论模型,甚至可以透过 DNN 推论 GEM (一套 ROS2 软体包) 提供自己的 DNN。亦可以使用 NVIDIA TAO 工具套件,对已预先训练完成的模型进行调整,或最隹化自己的模型。

完成最隹化调整後,NVIDIA 的推论伺服器 TensorRT 或 Triton 会部署这些软体包。透过 NVIDIA 高效能推论软体开发套件 (SDK) TensorRT 的节点,将达到最隹的推论表现。若 TensorRT 不支援所需的 DNN 模型,则应使用 NVIDIA Triton 来部署该模型。

GEM 以原生方式支援 U-Net 及 DOPE。基於 TensorRT 的 U-Net 软体包可用於从影像产生出语义分割遮罩。而 DOPE 软体包则可用於对所有侦测到的物体估算其 3D 姿势。

这项工具是将高效能 AI 推论纳入 ROS 应用程式的最快方法。

關鍵字: 人工智能  GPU  NVIDIA 
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