NVIDIA mengumumkan persepsi AI baru untuk pengembang ROS

NVIDIA dan Open Robotics telah menandatangani perjanjian untuk mempercepat kinerja ROS 2 pada platform Jetson edge AI NVIDIA dan sistem berbasis GPU.

Sejumlah inisiatif akan berupaya mengurangi waktu pengembangan dan meningkatkan kinerja bagi pengembang yang ingin menggabungkan visi komputer dan fungsionalitas AI/pembelajaran mesin ke dalam aplikasi berbasis ROS mereka.

Open Robotics akan meningkatkan ROS 2 untuk memungkinkan pengelolaan aliran data dan memori bersama yang efisien di seluruh GPU dan prosesor lain yang ada pada platform NVIDIA Jetson edge AI. Ini akan membantu meningkatkan kinerja aplikasi secara signifikan yang harus memproses data bandwidth tinggi dari sensor seperti kamera dan lidar secara real time.

Selain itu, Open Robotics dan NVIDIA bekerja untuk memungkinkan interoperabilitas simulasi yang mulus antara Ignition Gazebo Open Robotics dan NVIDIA Isaac Sim di Omniverse. Isaac Sim sudah mendukung ROS 1 dan 2 secara langsung dan menampilkan ekosistem konten 3D dengan koneksinya ke berbagai aplikasi, seperti Blender dan Unreal Engine 4.

Ignition Gazebo memiliki rekam jejak yang panjang dan digunakan secara luas oleh komunitas robotika, termasuk dalam acara kompetisi tingkat tinggi seperti DARPA Subterranean Challenge yang sedang berlangsung.

“Karena semakin banyak pengembang ROS yang memanfaatkan platform perangkat keras yang berisi kemampuan komputasi tambahan yang dirancang untuk menurunkan beban CPU host, ROS berkembang untuk mempermudah pemanfaatan sumber daya perangkat keras canggih ini secara efisien,” kata Brian Gerkey, CEO Open Robotics. “Bekerja dengan pemimpin komputasi yang dipercepat seperti NVIDIA dan pengalamannya yang luas dalam inovasi AI dan robotika akan membawa manfaat yang signifikan bagi seluruh komunitas ROS.”

Dengan dua simulator yang terhubung, pengembang ROS akan dapat memindahkan robot dan lingkungan mereka antara Ignition Gazebo dan Isaac Sim untuk menjalankan simulasi skala besar dan memanfaatkan fitur canggih setiap simulator seperti dinamika kesetiaan tinggi, model sensor akurat, dan rendering fotorealistik. untuk menghasilkan data sintetis untuk pelatihan dan pengujian model AI.

Software hasil kolaborasi ini diharapkan akan dirilis pada musim semi 2022.