Estas iniciativas reducirán el tiempo de desarrollo y mejorarán el rendimiento para los desarrolladores que buscan incorporar la visión por computadora y la funcionalidad de inteligencia artificial / aprendizaje automático en sus aplicaciones basadas en ROS.
Open Robotics mejorará ROS 2 para permitir una gestión eficiente del flujo de datos y la memoria compartida en la GPU y otros procesadores presentes en la plataforma NVIDIA Jetson edge AI.
Esto mejorará significativamente el rendimiento de las aplicaciones que tienen que procesar datos de gran ancho de banda de sensores como cámaras y lidars en tiempo real.
Además, Open Robotics y NVIDIA están trabajando para permitir una interoperabilidad de simulación perfecta entre Ignition Gazebo de Open Robotics y NVIDIA Isaac Sim en Omniverse.
Isaac Sim ya es compatible con ROS 1 y 2 de fábrica y presenta un ecosistema de contenido 3D muy importante con su conexión a aplicaciones populares, como Blender y Unreal Engine 4.
Ignition Gazebo tiene un historial de décadas de uso generalizado en toda la comunidad de robótica, incluso en eventos de competencia de alto perfil como el desafío subterráneo de DARPA en curso.
Con los dos simuladores conectados, los desarrolladores de ROS pueden mover fácilmente sus robots y entornos entre Ignition Gazebo e Isaac Sim para ejecutar una simulación a gran escala y aprovechar las funciones avanzadas de cada simulador, como la dinámica de alta fidelidad, los modelos de sensores precisos y la representación fotorrealista para generar datos sintéticos para entrenamiento y prueba de modelos de IA.
Se espera que el software resultante de esta colaboración se lance en la primavera de 2022. Lanzamiento de Isaac GEM para ROS (Aceleración significativa frente a paquetes solo de CPU) Isaac GEM para ROS son paquetes acelerados por hardware que facilitan a los desarrolladores de ROS la creación de soluciones de alto rendimiento en la plataforma Jetson.
El enfoque de estos GEM es mejorar el rendimiento en el procesamiento de imágenes y en los modelos de percepción basados en DNN que son de creciente importancia para los especialistas en robótica.
Estos paquetes reducen la carga en la CPU del host a la vez que proporcionan una ganancia significativa de rendimiento. Los nuevos Isaac GEM para ROS incluyen: · Disparidad estéreo SGM y nube de puntos · Conversión del espacio de color y corrección de la distorsión de la lente · Detección de AprilTags.
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