NVIDIA提供人工智能感知能力給ROS開(kāi)發(fā)人員

適逢 ROS World 2021 大會(huì )，NVIDIA 宣布其為 ROS 開(kāi)發(fā)者社群提供高效能感知技術(shù)的最新進(jìn)展。這些計劃將加速產(chǎn)品開(kāi)發(fā)以及提高產(chǎn)品效能，最終讓開(kāi)發(fā)人員能夠更輕松地將最先進(jìn)的計算機視覺(jué)及人工智能 (AI)/ 機器學(xué)習 (ML) 功能，應用于 ROS 架構的機器人應用程序。

Isaac ROS GEM 提供包含圖像處理和計算機視覺(jué)的軟件包，其內含針對 NVIDIA GPU 和 Jetson 進(jìn)行高度優(yōu)化調整、并基于 DNN 架構的算法。

當自主機器在環(huán)境中移動(dòng)時(shí)，必須追蹤自己的位置。視覺(jué)測距法透過(guò)估算攝影機與其起始位置的相對距離，以解決這個(gè)問(wèn)題。用于立體視覺(jué)測距的 Isaac ROS GEM 為 ROS 開(kāi)發(fā)者提供這項強大的功能。

這個(gè) GEM 為實(shí)時(shí)立體攝影機視覺(jué)測距解決方案提供了最高的精準度。在此可以參見(jiàn)按照廣泛使用之 KITTI 數據庫所提供的公開(kāi)結果。除了極高的精準度，該 GPU 加速套件的運行速度也十分快。事實(shí)上，現在可以在 NVIDIA Jetson AGX Xavier 上，實(shí)時(shí) (>60fps) 以 HD 分辨率 (1280x720) 來(lái)運行 SLAM。

你可以使用 NVIDIA 在 NGC 上提供的任何推論模型，甚至可以透過(guò) DNN 推論 GEM (一套 ROS2 軟件包) 提供自己的 DNN。亦可以使用 NVIDIA TAO 工具套件，對已預先訓練完成的模型進(jìn)行調整，或優(yōu)化自己的模型。

完成優(yōu)化調整后，NVIDIA 的推論服務(wù)器 TensorRT 或 Triton 會(huì )部署這些軟件包。透過(guò) NVIDIA 高效能推論軟件開(kāi)發(fā)工具包 (SDK) TensorRT 的節點(diǎn)，將達到最佳的推論表現。若 TensorRT 不支持所需的 DNN 模型，則應使用 NVIDIA Triton 來(lái)部署該模型。

GEM 以原生方式支持 U-Net 及 DOPE?；?TensorRT 的 U-Net 軟件包可用于從影像產(chǎn)生出語(yǔ)義分割屏蔽。而 DOPE 軟件包則可用于對所有偵測到的物體估算其 3D 姿勢。

這項工具是將高效能 AI 推論納入 ROS 應用程序的最快方法。