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利用NVIDIA Jetson Nano开发机器人应用

星星科技指导员 ? 来源:NVIDIA ? 作者:Sarah Todd ? 2022-04-18 09:46 ? 次阅读
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早些时候,NVIDIA 与 Make: Magazine 赞助了一场竞赛,要求制造商提交他们最好的以银河为主题的人工智能机器人项目。以下是两位机器人竞赛的获胜者。

自主 3D 打印 R2-D2

在 Covid 封锁期间,约翰·弗格森 (John Ferguson) 寻找一个有趣的项目来与他 11 岁的儿子一起建造。使用 3D 打印机,John 承担了创建机器人每一寸的艰巨任务。大约 40 公斤的灯丝和 10 个月的印刷后,他拥有了 R2 单元的主体。这个动手项目需要打磨、准备每一件、填充、绘画和调整,以获得真正的电影级饰面。

R2-D2 机器人的一些组件包括 Sabertooth 电机控制器、索尼相机、两个踏板车电机Arduino、NVIDIA Jetson Nano、一个用于主动潜望镜机制的 Muse EEG 脑电波阅读器,它由 Xbox 360 无线控制器控制。该项目是弗格森家族了解 AI 的一种方式,集成了 NVIDIA Jetson Nano 以激活 R2 的视觉对象识别能力和语音识别

“这是我们第一次使用对象识别完成一个项目,这令人兴奋。真的感觉未来就在这里!教孩子们这种能力并向他们展示互动性——你真的会得到惊呆的沉默作为反应,”弗格森说。

当被问及为什么 John 决定在他的项目中实施 NVIDIA Jetson Nano 时,他说 R2 的塑料机身很重,因此最好使用轻量级组件。它也是使用 AI 进行对象识别的高级选项,可轻松与 Python 应用程序集成,是年轻人学习的好系统。

他们的目标是参加面对面的活动,并让 R2 使用 ROS2 自动在他们身边漫步,准确识别其他星球大战角色,并像真实事物一样发出声音。John 和他的儿子正在从头开始构建身体,使用他们自己的注释图像库训练识别模型,并优化模型。

“我不是开发人员。我们从视频教程中学到了一切。我们有时间和激情,这让我们通过实验和坚持走到了现在,”弗格森说。

作为 R2-D2 项目的核心,约翰希望向当地学校展示机器人,勾勒出他的旅程以便它可以复制,并谈论从零开始构建东西和享受机器人技术带来的个人成长。

“我想鼓励年轻人享受开发技术的乐趣,”弗格森说。

在他们的 Facebook 页面上关注“构建日志”更新。》》

使用 RoboJango 让 AI 触手可及

接下来,我们有 Jim Nason 令人印象深刻的曼达洛风格机器人,名为 RoboJango。

这个机器人充满了任何星球大战狂热者都会兴奋地看到的功能。仅举几例,这款机器人具有高清眼睛视觉、声学传感器、双激光雷达以促进自主性、热传感器、越野 ATV 功能,以及摆脱困境的强大绞盘。与 R2-D2 机器人类似,RoboJango 将 3D 打印部件安装在木框架和钢芯上。

RoboJango 出奇的风度翩翩。它使用类似人类的动作和对话式 AI 技能,向房间里的人们打招呼,展示它的“肌肉”,并吐出笑话。RoboJango 可以识别 Jim 的家庭成员、他们的宠物,并通过自组织 DNN 来利用对象识别功能。这是通过几个 Arduino、一个电池矩阵、定制软件框架和NVIDIA Jetson Nano 作为其大脑来完成的。

RoboJango 最酷的地方是制造商 Jim Nason。拥有 30 年编程专业历史的他开始制作这个机器人,因为他的儿子想要一台 3D 打印机,并想用这些材料制作一个机器人。

三年前,Jim 开始只是制造了一个手指,然后是一条手臂,最终导致了一个支持人工智能的机器人。RoboJango 还具有功能性拟人化眼睛,具有基于人类虚拟表示的基于导线的循环系统。

与吉姆交谈,您会感觉到他真正理解成为制造者的口头禅,那就是梦想、学习和创新:

“我正在教他如何弹奏尤克里里和鼓。只需要在动作上工作,”内森说。

他还为它自己的机器狗 RoboJango 建立了一个最好的朋友。

现在,Jim 想要回馈社区,并通过他古怪而异想天开的机器人项目教孩子们所有关于 STEAM 的知识。自今年 3 月以来,Jim 已在美国教授了 1,500 多名虚拟学生,并因其对课堂的杰出贡献而获得了 2021 年影响力奖。在夏季的周末,吉姆在长滩举办了社区建设,任何人都可以走进去了解机器人技术。

“创建 RoboJango 的目的是为长岛机器人学徒提供资金。我们想教给所有社区,让孩子们玩个球,”内森说

关于作者

Sarah Todd 是一名产品营销经理,专注于 Metropolis 解决方案的 GTM 战略,促进跨行业的应用程序集成。此前,Sarah 曾在 Autonomous Machines 团队担任营销传播经理,该团队支持 Jetson、Isaac、DeepStream、TAO Toolkit 等 NVIDIA 产品。

审核编辑:郭婷

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