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创客 Kris Kersey 使用 NVIDIA Jetson 完整还原超级英雄头盔及其功能

NVIDIA英伟达 ? 来源:未知 ? 2023-05-13 04:40 ? 次阅读
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在亚特兰大工作的 Kris Kersey 使用 NVIDIA Jetson 边缘 AI机器人技术平台,为超级英雄装备打造了平视显示器 (HUD)。

Kris Kersey 是一名拥有 20 多年经验的嵌入式软件开发人员,同时也是一个拥有 3 万多名订阅者的 YouTube 教育频道主播,以及漫画与 COSPLAY 狂热爱好者。

他在自己的首个项目中使用 NVIDIA Jetson 边缘 AI 和机器人技术平台将这些兴趣和专长糅合到一起,完整还原了他最喜欢的漫威电影之一——《钢铁侠》中的超级英雄头盔。

这个 3D 打印头盔的 HUD 配备了计算机视觉功能,可以像电影中那样显示用户所见之物的信息。

NVIDIA Jetson 平台负责处理来自两个摄像头的数据(每个眼槽一个),这两个摄像头可以“看到”头盔佩戴者目光所及的东西。然后,HUD 会显示当前温度、湿度、高度和 GPS 位置等信息,还可以基于用于物体检测的深度神经网络,对用户视野中的物体进行分类。

为了与他人分享这份快乐,Kersey 在他的 YouTube 频道—— Kersey Fabrications 上分享了整个制作流程。

他表示,超级英雄电影和科幻小说都提醒自己,实现尖端技术需要跨学科协作。

他还提到:“就像这个项目一样,一般情况下艺术家和故事讲述者负责发挥自己的想象力,构思出精彩的想法,然后由科学家和工程师把这些想法变成现实”。

创客介绍

Kersey 曾在佐治亚州的南方理工大学(现隶属于肯尼索州立大学)学习计算机科学,他在嵌入式微处理器和架构方面积累了丰富的工作经验,且专门研究与 NVIDIA Jetson 平台兼容的 Linux 操作系统

Kersey 表示:“在 Jetson 平台上编写软件不需要学习新的编程语言或操作系统,所以对我来说是很容易的。”

白天,他是一家亚特兰大初创企业的软件工程师。晚上,他在自己的个人创客空间做自己的项目。

“我的车库从不是用来停车的。”

相反,他的车库中充满着让他的奇思妙想得以实现的各种工具、电路板和其他设备。

Kersey 强调自己最重视的是家人。他喜欢和家人一起下棋、看电影和爬山。

灵感来源

Kersey 小时候就痴迷于技术。他的母亲是一位计算机辅助绘图和机械设计教师。

“从很小的时候起,我就可以摆弄她用的电脑,我对电脑十分着迷。堂兄曾给了我一台旧的 8 位电脑,刚开始不太会用,我就掏出说明书读完整本,学会了基本的编程。”

后来,在帮助儿子完成一个科学奥林匹克竞赛项目时,Kersey 开始接触 3D 打印。

他表示:“从那时候起,我开始真正喜欢上了 3D 打印,不过我儿子不怎么喜欢。”

2018 年,Kersey 开设了自己的 YouTube 频道,主要分享 3D 打印方面的内容。在此过程中,他逐渐成为了一名资深创客,同时也将个人所学教给观众。

NVIDIA Jetson 赋能超级英雄项目

Kersey 完整还原的 3D 打印无线钢铁侠头盔,简直与这个经典电影系列中的头盔如出一辙,就连头盔的打磨和上色也是他亲力亲为完成。

头盔模型以 NVIDIA Jetson Xavier NX 开发套件为核心,驱动头盔的 HUD。

他提到:“为了让头盔戴起来与《钢铁侠》中的一样拉风,必须拥有实时、低延迟、高分辨率和高帧数的特点。屏幕上还必须显示大量信息,这就需要有强大的图形处理器,所以我选择了 Jetson 平台。”

Jetson 开发者套件配备了强大的板载 NVIDIA GPU 和 AI 功能来加速嵌入式应用。

Kersey 还使用 NVIDIA TensorRT 软件开发套件,让项目实现了低延迟、高吞吐量的高性能深度学习推理。

为了打造出新一代头盔 HUD,Kersey 使用了 NVIDIA Jetson Orin Nano 开发者套件,并表示这个项目“直到最后一刻才见分晓”。NVIDIA Jetson Orin Nano 套件于 2022 年 9 月推出,为创建入门级 AI 机器人、智能相机等制定了新的标准。

Kersey 表示,从打开 Jetson Orin Nano 包装盒到部署和运行软件,只花了他两个小时。

他目前想要使用 Jetson Orin NX 16GB 系统级模组升级项目,并从铝制钢铁侠手炮 (Repulsor) 原型开始,打造一整套包含头盔的钢铁侠盔甲。

他表示很快将开源该项目的代码,这样其他人也可以轻松地把自己变成超级英雄。

当被问及钢铁侠是否是他最喜欢的超级英雄时,Kersey 笑着说:“现在是啦!”

进一步了解更多关于 NVIDIA Jetson 平台的信息:

https://www.nvidia.com/en-us/autonomous-machines/embedded-systems/

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