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利用NVIDIA Jetson Nano開發(fā)機器人應用

星星科技指導員 ? 來源:NVIDIA ? 作者:Sarah Todd ? 2022-04-18 09:46 ? 次閱讀
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早些時候,NVIDIA 與 Make: Magazine 贊助了一場競賽,要求制造商提交他們最好的以銀河為主題的人工智能機器人項目。以下是兩位機器人競賽的獲勝者。

自主 3D 打印 R2-D2

在 Covid 封鎖期間,約翰·弗格森 (John Ferguson) 尋找一個有趣的項目來與他 11 歲的兒子一起建造。使用 3D 打印機,John 承擔了創(chuàng)建機器人每一寸的艱巨任務。大約 40 公斤的燈絲和 10 個月的印刷后,他擁有了 R2 單元的主體。這個動手項目需要打磨、準備每一件、填充、繪畫和調整,以獲得真正的電影級飾面。

R2-D2 機器人的一些組件包括 Sabertooth 電機控制器、索尼相機、兩個踏板車電機、Arduino、NVIDIA Jetson Nano、一個用于主動潛望鏡機制的 Muse EEG 腦電波閱讀器,它由 Xbox 360 無線控制器控制。該項目是弗格森家族了解 AI 的一種方式,集成了 NVIDIA Jetson Nano 以激活 R2 的視覺對象識別能力和語音識別

“這是我們第一次使用對象識別完成一個項目,這令人興奮。真的感覺未來就在這里!教孩子們這種能力并向他們展示互動性——你真的會得到驚呆的沉默作為反應,”弗格森說。

當被問及為什么 John 決定在他的項目中實施 NVIDIA Jetson Nano 時,他說 R2 的塑料機身很重,因此最好使用輕量級組件。它也是使用 AI 進行對象識別的高級選項,可輕松與 Python 應用程序集成,是年輕人學習的好系統(tǒng)。

他們的目標是參加面對面的活動,并讓 R2 使用 ROS2 自動在他們身邊漫步,準確識別其他星球大戰(zhàn)角色,并像真實事物一樣發(fā)出聲音。John 和他的兒子正在從頭開始構建身體,使用他們自己的注釋圖像庫訓練識別模型,并優(yōu)化模型。

“我不是開發(fā)人員。我們從視頻和教程中學到了一切。我們有時間和激情,這讓我們通過實驗和堅持走到了現(xiàn)在,”弗格森說。

作為 R2-D2 項目的核心,約翰希望向當?shù)貙W校展示機器人,勾勒出他的旅程以便它可以復制,并談論從零開始構建東西和享受機器人技術帶來的個人成長。

“我想鼓勵年輕人享受開發(fā)技術的樂趣,”弗格森說。

在他們的 Facebook 頁面上關注“構建日志”更新?!贰?/p>

使用 RoboJango 讓 AI 觸手可及

接下來,我們有 Jim Nason 令人印象深刻的曼達洛風格機器人,名為 RoboJango。

這個機器人充滿了任何星球大戰(zhàn)狂熱者都會興奮地看到的功能。僅舉幾例,這款機器人具有高清眼睛視覺、聲學傳感器、雙激光雷達以促進自主性、熱傳感器、越野 ATV 功能,以及擺脫困境的強大絞盤。與 R2-D2 機器人類似,RoboJango 將 3D 打印部件安裝在木框架和鋼芯上。

RoboJango 出奇的風度翩翩。它使用類似人類的動作和對話式 AI 技能,向房間里的人們打招呼,展示它的“肌肉”,并吐出笑話。RoboJango 可以識別 Jim 的家庭成員、他們的寵物,并通過自組織 DNN 來利用對象識別功能。這是通過幾個 Arduino、一個電池矩陣、定制軟件框架和NVIDIA Jetson Nano 作為其大腦來完成的。

RoboJango 最酷的地方是制造商 Jim Nason。擁有 30 年編程專業(yè)歷史的他開始制作這個機器人,因為他的兒子想要一臺 3D 打印機,并想用這些材料制作一個機器人。

三年前,Jim 開始只是制造了一個手指,然后是一條手臂,最終導致了一個支持人工智能的機器人。RoboJango 還具有功能性擬人化眼睛,具有基于人類虛擬表示的基于導線的循環(huán)系統(tǒng)。

與吉姆交談,您會感覺到他真正理解成為制造者的口頭禪,那就是夢想、學習和創(chuàng)新:

“我正在教他如何彈奏尤克里里和鼓。只需要在動作上工作,”內森說。

他還為它自己的機器狗 RoboJango 建立了一個最好的朋友。

現(xiàn)在,Jim 想要回饋社區(qū),并通過他古怪而異想天開的機器人項目教孩子們所有關于 STEAM 的知識。自今年 3 月以來,Jim 已在美國教授了 1,500 多名虛擬學生,并因其對課堂的杰出貢獻而獲得了 2021 年影響力獎。在夏季的周末,吉姆在長灘舉辦了社區(qū)建設,任何人都可以走進去了解機器人技術。

“創(chuàng)建 RoboJango 的目的是為長島機器人學徒提供資金。我們想教給所有社區(qū),讓孩子們玩?zhèn)€球,”內森說

關于作者

Sarah Todd 是一名產(chǎn)品營銷經(jīng)理,專注于 Metropolis 解決方案的 GTM 戰(zhàn)略,促進跨行業(yè)的應用程序集成。此前,Sarah 曾在 Autonomous Machines 團隊擔任營銷傳播經(jīng)理,該團隊支持 Jetson、Isaac、DeepStream、TAO Toolkit 等 NVIDIA 產(chǎn)品。

審核編輯:郭婷

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