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NVIDIA提供人工智能感知能力给ROS开发人员

作者:​王岫晨时间:2021-10-25来源:CTIMES收藏

适逢 ROS World 2021 大会, 宣布其为 ROS 开发者社群提供高效能感知技术的最新进展。这些计划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计算机视觉及 (AI)/ 机器学习 (ML) 功能,应用于 ROS 架构的机器人应用程序。

本文引用地址:http://www.amcfsurvey.com/article/202110/429060.htm

Isaac ROS GEM 提供包含图像处理和计算机视觉的软件包,其内含针对 GPU 和 Jetson 进行高度优化调整、并基于 DNN 架构的算法。

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。用于立体视觉测距的 Isaac ROS GEM 为 ROS 开发者提供这项强大的功能。

这个 GEM 为实时立体摄影机视觉测距解决方案提供了最高的精准度。在此可以参见按照广泛使用之 KITTI 数据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 Jetson AGX Xavier 上,实时 (>60fps) 以 HD 分辨率 (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 软件包) 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,或优化自己的模型。

完成优化调整后,NVIDIA 的推论服务器 TensorRT 或 Triton 会部署这些软件包。透过 NVIDIA 高效能推论软件开发工具包 (SDK) TensorRT 的节点,将达到最佳的推论表现。若 TensorRT 不支持所需的 DNN 模型,则应使用 NVIDIA Triton 来部署该模型。

GEM 以原生方式支持 U-Net 及 DOPE。基于 TensorRT 的 U-Net 软件包可用于从影像产生出语义分割屏蔽。而 DOPE 软件包则可用于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 应用程序的最快方法。



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