NVIDIA anuncia nova percepção de IA para desenvolvedores de ROS

A NVIDIA e a Open Robotics firmaram um acordo para acelerar o desempenho do ROS 2 na plataforma Jetson Edge AI da NVIDIA e nos sistemas baseados em GPU.

Uma série de iniciativas buscará reduzir o tempo de desenvolvimento e melhorar o desempenho para desenvolvedores que buscam incorporar visão computacional e funcionalidade de IA / aprendizado de máquina em seus aplicativos baseados em ROS.

A Open Robotics aprimorará o ROS 2 para permitir o gerenciamento eficiente do fluxo de dados e da memória compartilhada pela GPU e outros processadores presentes na plataforma NVIDIA Jetson Edge AI. Isso ajudará a melhorar significativamente o desempenho de aplicativos que precisam processar dados de alta largura de banda de sensores, como câmeras e lidars, em tempo real.

Além disso, a Open Robotics e a NVIDIA estão trabalhando para permitir a interoperabilidade de simulação perfeita entre o Ignition Gazebo da Open Robotics e o NVIDIA Isaac Sim no Omniverse. Isaac Sim já suporta ROS 1 e 2 fora da caixa e apresenta um ecossistema de conteúdo 3D com sua conexão a uma gama de aplicativos, como Blender e Unreal Engine 4.

O Ignition Gazebo tem um longo histórico e é amplamente utilizado pela comunidade de robótica, incluindo em eventos de competição de alto nível, como o DARPA Subterranean Challenge em andamento.

“À medida que mais desenvolvedores de ROS aproveitam as plataformas de hardware que contêm recursos de computação adicionais projetados para descarregar a CPU do host, o ROS está evoluindo para facilitar o aproveitamento eficiente desses recursos de hardware avançados”, disse Brian Gerkey, CEO da Open Robotics. “Trabalhar com um líder em computação acelerada como a NVIDIA e sua vasta experiência em IA e inovação robótica trará benefícios significativos para toda a comunidade ROS.”

Com os dois simuladores conectados, os desenvolvedores ROS serão capazes de mover seus robôs e ambientes entre Ignition Gazebo e Isaac Sim para executar simulação em grande escala e aproveitar as vantagens dos recursos avançados de cada simulador, como dinâmica de alta fidelidade, modelos de sensores precisos e renderização fotorrealística para gerar dados sintéticos para treinamento e teste de modelos de IA.

O software resultante dessa colaboração deve ser lançado na primavera de 2022.