Der Roboter erkennt das gewünschte Bier unter 20 ProbenEiner der Teilnehmer des
Nvidia Jetson Challenge AI-Systemwettbewerbs fand eine außergewöhnliche Anwendung des Systems der künstlichen Intelligenz. Während andere Teilnehmer versuchten, Bildverarbeitung in den Bereichen Gesundheitswesen, Sicherheit, industrielle IoT-Systeme und innovative Robotiklösungen einzusetzen, brachten deutsche Entwickler ihrem Roboter PAL Robotics TIAGo ... bei, Bier aus dem Kühlschrank zu holen!
Der kostenlose TIAGo-Roboter („frei“ nicht im Sinne des freien Willens, sondern im Sinne von Open-Source-Software und dem veröffentlichten Design einiger Komponenten für die unabhängige Herstellung und Montage) der spanischen Firma PAL Robotics ist ein Serviceroboter, der für den Innenbereich entwickelt wurde. Die Software wurde auf dem Standard Open Framework Robot Operating System (ROS) erstellt, daher ist dieses Modell ideal für verschiedene Forschungen und Experimente auf dem Gebiet der Robotik.
Für TIAGo ist eine
detaillierte Dokumentation verfügbar, einschließlich Bedienungsanleitung für OpenCV, PCL, Offline-Navigation, MoveIt! und Systeme der Interaktion mit Menschen. Es gibt einen vorgefertigten
Pavillon- Simulator zum schnellen Testen von Algorithmen, zum Roboterdesign, zum Regressionstest und zum Training von Bildverarbeitungssystemen in realistischen Szenarien.
Eine Gruppe deutscher Programmierer - Rafael Memesheimer (Teamleiter), Lucas Buchhold (semantische Segmentierung) und
Ivanna Mikhalchishina (Manipulation) - verband den TIAGo-Roboter mit einem modularen Computer
Nvidia Jetson TX2 , der speziell für die Berechnung von KI-Aufgaben einschließlich
Bildverarbeitung entwickelt wurde.
Nvidia Jetson TX2. Foto: NvidiaJetson TX2 ist ein energieeffizientes integriertes Modul für schnelles AI-Computing, das auf der
Pascal-Architektur basiert. Dank seines Miniaturformfaktors und des geringen Stromverbrauchs von 7,5 Watt eignet es sich hervorragend für Roboter, Drohnen, Multikopter, intelligente Kameras und tragbare medizinische Geräte, so der Hersteller. Das Modul ist mit 8 GB RAM und einer Speicherbusbandbreite von 59,7 GB / s ausgestattet. Als Referenz finden Sie hier die technischen Spezifikationen von Jetson TX2 sowie das billigere Jetson TX1-Modul der vorherigen Generation, das auf der Maxwell-Architektur basiert.
| Jetson tx2 | Jetson tx1 |
|---|
| GPU | NVIDIA Pascal, 256 CUDA-Kerne | NVIDIA Maxwell, 256 CUDA-Kerne |
| CPU | HMP Dual Denver 2/2 MB L2 +
Quad ARM A57 / 2 MB L2 | Quad ARM A57 / 2 MB L2 |
| Video | 4K x 2K 60 Hz Codierung (HEVC)
4K x 2K 60 Hz Decodierung (12 Bit) | 4K x 2K 30 Hz (HEVC)
4K x 2K 60 Hz Decodierung (10 Bit) |
| Die Erinnerung | 8 GB 128-Bit-LPDDR4
59,7 GB / s | 4 GB 64-Bit-LPDDR4
25,6 GB / s |
| Anzeige | 2x DSI, 2x DP 1.2 / HDMI 2.0 / eDP 1.4 | 2x DSI, 1x eDP 1.4 / DP 1.2 / HDMI |
| CSI | Bis zu 6 Kameras (zwei Zeilen)
CSI2 D-PHY 1.2 (2,5 Gbit / s pro Leitung) | Bis zu 6 Kameras (zwei Zeilen)
CSI2 D-PHY 1.1 (1,5 Gbit / s pro Zeile) |
| Pcie | Gen 2 | 1x4 + 1x1 ODER 2x1 + 1x2 | Gen 2 | 1x4 + 1x1 |
| Fahren | 32 GB eMMC, SDIO, SATA | 16 GB eMMC, SDIO, SATA |
| Andere | CAN, UART, SPI, I2C, I2S, GPIOs | UART, SPI, I2C, I2S, GPIOs |
| USB | USB 3.0 + USB 2.0 |
| Kommunikation | 1 Gigabit Ethernet, 802.11ac WLAN, Bluetooth |
| Abmessungen und Mechanik | 50 × 87 mm (400-poliger Stecker zum Anschließen von Platinen) |
Diese Spielzeuge kosten 499 und 344 US-Dollar und sind mit einem Entwicklungskit sogar noch teurer (für Bildungseinrichtungen in den USA und Kanada ein
Rabatt von 300 US-Dollar ).
Auf der Basis des TIAGo-Roboters und des Jetson TX2-Moduls entwickelten deutsche Studenten ein autonomes Steuerungsprogramm, das den Weg zum Kühlschrank findet, die Tür öffnet,
erkennt Bier anhand der semantischen Segmentierung des neuronalen Netzwerks HomeNet (
Quellcode ),
fängt ihn mit einem Manipulator ein,
schließt die Tür
und das Bier wird zur Gastgeberin gebracht.
Jetzt erwarten die Schüler ernsthaft einen der Preise des Wettbewerbs - 10.000 US-Dollar, eine NVIDIA TITAN Xp-Grafikkarte, ein Jetson TX2-Entwickler-Kit oder einen kostenlosen Kurs am Deep Learning Institute. Die Finalisten des Wettbewerbs erhalten außerdem Tickets für die
GTC 2018 (GPU Technology Conference) - eine Konferenz über GPU-Innovationen und künstliche Intelligenz, die vom 25. bis 29. März in Kalifornien stattfindet.