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OpenVINO + ROS 加速機器人應用

作者: 時(shí)間:2020-12-28 來(lái)源:OpenVINO中文社區 收藏

  什么是?它與智能機器人有什么關(guān)系?另外中有哪些應用?
  如果錯過(guò)6月20日來(lái)自英特爾物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部三位技術(shù)大咖的線(xiàn)上直播回顧,那么這篇文章為你整理了直播的干貨內容!
嘉賓介紹

本文引用地址:http://dyxdggzs.com/article/202012/421633.htm

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  接下來(lái),由三位老師為大家分享關(guān)于+加速機器人應用的知識干貨。
  第一位分享的是楊洪老師。在他的分享中,他從ROS項目介紹,ROS在機器人中的應用,以及英特爾在ROS中的投入等方面進(jìn)行了分享。

  首先,楊老師對ROS進(jìn)行了一個(gè)基本介紹——ROS即Robot Operating System(機器人操作系統),它的實(shí)際意義是跑在傳統系統軟件(如Windows)的一個(gè)軟件框架,也可以說(shuō)它是一個(gè)次操作系統,它使得復雜的機器人開(kāi)發(fā)變得更加簡(jiǎn)單。
  首先,楊老師對ROS進(jìn)行了一個(gè)基本介紹——ROS即Robot Operating System(機器人操作系統),它的實(shí)際意義是跑在傳統系統軟件(如Windows)的一個(gè)軟件框架,也可以說(shuō)它是一個(gè)次操作系統,它使得復雜的機器人開(kāi)發(fā)變得更加簡(jiǎn)單。
  ROS目前是一個(gè)開(kāi)源項目,由開(kāi)源機器人基金會(huì )進(jìn)行并推動(dòng)其發(fā)展。
  其次,楊老師還為大家分享了ROS及其分支的發(fā)展歷程——ROS有三個(gè)分支:ROS,ROS-industrial,以及ROS 2.0。
  ROS最早是在2007年,斯坦福大學(xué)人工智能實(shí)驗室與一家機器人初創(chuàng )公司W(wǎng)illow Garage的合作項目。截至2020年,ROS的第14個(gè)release版本也是其在ROS分支的最后一個(gè)版本被推出。而ROS-industrial的開(kāi)發(fā)是為了能夠更好地支持工業(yè)類(lèi)機器人的發(fā)展,比如多軸工業(yè)機械臂。這一分支以Consortium的方式組織運營(yíng)。最后,ROS 2.0,則是在社區在2014年推出的新一代機器人操作系統的概念,其目的是為了使得機器人操作系統具有更好的實(shí)時(shí)性以及更好的安全性。
  接下來(lái),楊老師繼續為大家分享了ROS在機器人領(lǐng)域的典型應用,主要是在A(yíng)erial,Component,Ground,Manipulator,Marine五個(gè)領(lǐng)域的應用。一些代表公司,如下圖所示:

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  除此之外,楊老師還分享到ROS的總體框架包括四個(gè)基本概念(節點(diǎn),消息,主題,服務(wù)),許多軟件包,以及包含不同stack與repository的Universe。
  最后,楊老師講到了Intel與ROS社區的關(guān)系。Intel不僅是ROS社區的領(lǐng)導者,還為ROS社區的代碼貢獻、產(chǎn)品推進(jìn)以及產(chǎn)品落地做出了很大的貢獻。
  第二位分享的是劉為志老師,劉老師就ROS與結合的情況展開(kāi)了分享。

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  劉老師講到,OpenVINO是經(jīng)濟基礎,而ROS2 OpenVINO?是上層建筑。另外,ROS2有以下三個(gè)功能:
  -表明如何把OpenVINO需要的實(shí)現封裝成ROS2需要的一些接口;
  -在目前智能機器的發(fā)展過(guò)程中,不同場(chǎng)景的輸出是多種多樣的,而ROS2能將這些輸出整合成一個(gè)標準化的通訊協(xié)議與實(shí)現;
  -拓展了在OpenVINO實(shí)驗過(guò)程中標準化或流水化處理的運行時(shí)管理機制。
  其次,劉老師還為大家分享了機器人操作系統必備的三個(gè)方面:從個(gè)人傳感器及環(huán)境方面做一個(gè)對信息進(jìn)行感知的系統,對環(huán)境的感知進(jìn)行正確決策的系統,以及基于決策對硬件本體進(jìn)行控制的系統。
  接下來(lái),劉老師還分享了ROS OpenVINO?的應用流程,其本質(zhì)上使用OpenVINO本身通過(guò)第三方提供的模型,基于OpenVINO模型優(yōu)化器把模型轉化成OpenVINO可以識別的模式,基于OpenVINO提供的推斷引擎進(jìn)行識別,進(jìn)而由ROS OpenVINO?提供的運行時(shí)管理機制與標準化接口,與機器人的上層應用進(jìn)行無(wú)縫對接。
  最后,劉老師還為大家介紹了Pipeline實(shí)現機制,如下圖所示:

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  第三位分享的是劉獻容老師,她主要為大家介紹了基于深度學(xué)習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的OpenVINO?加速和部署。
  首先,通過(guò)OpenVINO?進(jìn)行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的計算步驟為:
  利用Model Optimizer將已經(jīng)訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型轉化成OpenVINO優(yōu)化的模型,即IR。
  利用Inference Engine提供一個(gè)通用接口,編寫(xiě)一個(gè)應用程序來(lái)完成推理。
  其次,劉老師還為大家介紹了OpenVINO?的深度學(xué)習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型:GPD(Grasp Pose Detection),GQ-CNN抓取檢測模型,以及Mask-RCNN模型。
  接下來(lái),劉老師針對一些應用例程和客戶(hù)案例進(jìn)行了,如下圖所示:

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  最后,劉老師演示了一段OpenVINO?抓取算法的Demo。如下圖所示:

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以上就是三位老師分享的內容
Q&A環(huán)節
  Q1.請問(wèn)ROS2目前對建圖算法的支持情況怎么樣,像ROS1的cartographer、gmapping等包可以跑嗎?OpenVINO與ROS2通訊交互的功能包是?
  楊洪老師:關(guān)于ROS2里面的建圖功能的支持,目前在整個(gè)開(kāi)源機器人產(chǎn)品平臺上,用的比較多的是Cartographer以及Gmapping。Cartographer適用于相對較大的應用場(chǎng)景,而Gmapping適用于比較小巧,計算量較小的的場(chǎng)景。
  對于ROS2的支持,Cartographer和Gmapping本身核心的算法并沒(méi)有太多的依賴(lài),但是為了能夠跟ROS2的其他軟件組件如navigation一起工作,則需要相應的ROS2 interface。目前在github里面,Cartographer和Gmapping都有相應的開(kāi)源項目支持ROS2了。
  Q2.ROS2在交通方面有什么應用?
  楊洪老師:在這里我以目前較為火熱的自動(dòng)駕駛話(huà)題為例。ROS在自動(dòng)駕駛中的應用還蠻多的,雖然這并不是ROS的主要目的。舉一個(gè)例子,比如百度開(kāi)發(fā)的Apollo系統就是基于ROS做的。它在ROS上面引入了許多ROS2的概念。另外社區也有一個(gè)Autoware Foundation,主要的目標就是開(kāi)發(fā)基于ROS和ROS2的自動(dòng)駕駛框架。
  Q3.ROS1節點(diǎn)之間的通訊需要master分發(fā)嗎?
  楊洪老師:我在前面介紹過(guò)一個(gè)ROS Master系統,這個(gè)系統起到一個(gè)橋梁的溝通作用。但是,這并不意味著(zhù)所有消息的分發(fā)、溝通一定要通過(guò)ROS Master去做。它的主要功能是使系統里所有的點(diǎn),信息等在ROS Master系統里進(jìn)行注冊創(chuàng )建,使得系統在運行時(shí),第三方模塊需要系統里的信息時(shí),形成點(diǎn)對點(diǎn)的后續溝通。
  Q4.ROS2是否得到產(chǎn)品質(zhì)量,原有ROS1產(chǎn)品現在移植到ROS2是否合適?
  楊洪老師:產(chǎn)品的質(zhì)量包括很多方面,ROS2只是機器人開(kāi)發(fā)中的一個(gè)環(huán)節。如果基于整個(gè)框架,質(zhì)量要涉及到底層硬件的開(kāi)發(fā),產(chǎn)品操作系統本身的質(zhì)量?jì)?yōu)化,以及框架和上層開(kāi)發(fā)的軟件。如果要落實(shí)到具體的產(chǎn)品來(lái)講,是需要case by case的。另外,移植到ROS2的時(shí)機問(wèn)題,我個(gè)人建議從長(cháng)期產(chǎn)品規劃的角度來(lái)講,現在要開(kāi)始考慮ROS2的遷移的規劃了。因為社區今后新的開(kāi)發(fā)和版本發(fā)布都會(huì )主要圍繞ROS2進(jìn)行了。
  Q5.ROS2和OpenVINO的語(yǔ)言可用labview嗎?
  劉為志老師:目前我們還未試過(guò),還不能說(shuō)能夠支持。但Labview本身基于CAI設計,想在OpenVINO上的應用不是很大。
  Q6.ROS1的OpenVINO功能包會(huì )有二進(jìn)制的發(fā)行版嗎?OpenVINO使用python3會(huì )在ROS Melodic這些python2的ROS版本中做適配嗎?
  劉為志老師:這是一個(gè)很好的問(wèn)題。去年我們考慮過(guò)將OpenVINO的功能包發(fā)行二進(jìn)制版,但我們最后發(fā)現有以下幾個(gè)風(fēng)險:
  -OpenVINO本身需要依賴(lài)的OpenVINO Talk是一個(gè)完整的包
  -這么大的包如果進(jìn)行二進(jìn)制發(fā)布,可能會(huì )造成使用者或ROS社區發(fā)布流程的一些問(wèn)題。
  目前ROS OpenVINO同時(shí)支持ROS和ROS2兩個(gè)版本,在對ROS Melodic版本的支持中,目前沒(méi)有計劃支持Python2的相關(guān)工作。
  Q7.OpenVINO是否加入了語(yǔ)義分割、實(shí)例分割的模型?語(yǔ)義分割每年都會(huì )有學(xué)者提出新的模型,如何利用OpenVINO使用新的模型得到分割結果?在得到場(chǎng)景理解的結果下,如何結合ros在移動(dòng)機器人上實(shí)現高級別的任務(wù)?
  劉為志老師:提到分割的問(wèn)題,這個(gè)在OpenVINO里是支持的,在OpenVINO里有2至3個(gè)模型是支持道路分割的。另外,關(guān)于場(chǎng)景的建設,我認為應該有很多,比如行人過(guò)馬路,是需要道路分割的。
  Q8.如何利用OpenVINO去實(shí)現室內場(chǎng)景的語(yǔ)義分割,構建語(yǔ)義地圖?
  劉為志老師:實(shí)際上,就這個(gè)問(wèn)題,我建議大家去看Intel Lab史雪松老師在B站上的分享。
  Q9.如果使用openvino,建議把openvino和ros放在一臺工控機上還是分開(kāi)部署?
  劉獻容老師:我覺(jué)得這個(gè)問(wèn)題取決于工作負載和使用的設備。我可以分享一個(gè)我們做實(shí)例所得到的結果。目前OpenVINO在工業(yè)環(huán)境下的負載主要有視覺(jué)的計算,對工業(yè)機器人的控制,以及對于運動(dòng)規劃算法的計算。在實(shí)際中,我們將OpenVINO的視覺(jué)檢測和ROS機器放在同一臺機器上。但是如果增加運動(dòng)規劃和避障,為了保證實(shí)時(shí)性以及安全性,可以考慮分開(kāi)部署,選擇虛擬機或者多種架構集成芯片。
  Q10.OpenVINO比Tensorflow Lite有什么優(yōu)勢,Tensorflow模型可以在OpenVINO運行嗎?
  劉獻容老師:首先,Tensorflow Lite我沒(méi)有具體操作過(guò),只看過(guò)一些簡(jiǎn)單的介紹,我覺(jué)得它們各自的優(yōu)化目標和優(yōu)化目的其實(shí)是不一樣的。像OpenVINO更多的是把常用的深度學(xué)習框架都能支持其優(yōu)化,而Tensorflow Lite主要是把其自己的模型進(jìn)行一個(gè)優(yōu)化。他們的共同之處是,他們二者都希望能夠實(shí)現跨平臺。



關(guān)鍵詞: ROS OpenVINO

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