项目代码放在：https://github.com/arthurBricq/ros_robottle 项目细节： - 处理单元： Robottle有2个处理单元：一个Jetson NANO，即负责所有的软件的高级处理...在此存储库中，您可以找到 所有ROS节点以读取传感器输入，运行控制器并将命令发送到Arduino 基于Lidar测量的Python中使用ROS2的SLAM的实现 最重要的是，控制器的代码 -有关控制器的更多信息...该控制器是代码的一部分，负责在给定所有可用数据的情况下做出决策。...机器人将与瓶子完美对准，然后向前移动，直到超声波传感器检测到瓶子为止。然后Robottle收集瓶子并再次开始旋转。...好了，了解这个项目的详细情况和代码，请访问： https://github.com/arthurBricq/ros_robottle 更多项目： 智能割草机利用NVIDIA Jetson AGX保护刺猬
robot_pose_ekf：使用扩展卡尔曼滤波器（EKF）融合里程计、IMU等传感器数据，提供更精确的机器人位姿估计。...效果也不是特别特别的流畅问题实现是实现了基本的建图，但是从图片中看，即使是Jetson Nano的主板，在性能上还是有所欠缺，在建图的时候还是会有所卡顿。...节点分布● PC端（SLAM建图）：在PC上运行RTAB-Map节点，订阅来自Jetson Nano的传感器数据，并进行SLAM建图。...● Jetson Nano端（图形处理）：Jetson Nano运行传感器驱动节点（如深度相机），并发布图像和深度数据。● 同时，可以运行图形处理节点，处理订阅的SLAM结果或地图数据。4....数据传输通过ROS topics在PC和Jetson Nano之间传递数据。
它接收立体相机图像（可选带有IMU数据），并生成里程计输出，同时提供其他可视化和诊断数据。...然而，这些方法都不是完美的，因为传感器提供的观测存在系统性缺陷，比如黑色表面吸收LIDAR返回的数据、车轮在地面上打滑导致轮子里程计不准确，或者场景中缺乏独特特征限制了相机图像中的关键点。...性能： 下表总结了使用该软件包的示例图表的各平台性能统计数据，并包含了完整基准测试输出的链接。这些基准配置来自Isaac ROS基准测试集合，基于ros2_benchmark框架。...按照Isaac ROS Visual SLAM (DP3)设置文档进行操作 Isaac ROS开发环境设置 Isaac ROS开发环境设置 - Jetson Isaac ROS RealSense设置...（含镜像下载),请访问： https://nvidia-ai-iot.github.io/jetson_isaac_ros_visual_slam_tutorial/index.html
01 ROS 2 Jetson stats Github： https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/ros2_jetson_stats ros2_jetson_stats软件包是一个社区构建软件包...为了了解人体姿势，预先训练的模型会根据COCO数据集中的类别推断出17个身体部位。 ? ?...该项目将访问DeepStream 5.0根目录（/ opt / nvidia / deepstream / deepstream / samples /）中的某些文件。...DeepStream SDK提供了一个完整的流分析工具包，可使用多传感器处理，视频和图像理解来构建端到端基于AI的解决方案。...05 Jetson ROS 2容器 Github： https://github.com/dusty-nv/jetson-containers 为了在Jetson上轻松运行不同版本的ROS 2，除了ROS
Deepstream SDK 不仅适用于 jetson，而且适用于在线视频平台。这很容易从 Jetson 部署到云端。...对于视觉传感器，它已经有RGB、立体和深度，对于激光雷达传感器，它有两维和三维激光雷达，加上超声波传感器，它还有合成激光雷达传感器，用于生成合成数据和标签，用于语义和实例分割，以及作为二维和三维边界框。...以下是在NVIDIA NGC上已经提供的Jetson相关容器： 在 Jetson 上编写各种安全功能，从安全启动开始，以确保系统从真实的软件堆栈启动，我们不仅支持对引导加载程序进行加密和签名，而且您可以对内核质量进行加密和签名...如果您需要保护 Jetson 上运行的其他应用程序的某些数据，我们支持可信执行环境，它提供了一个完全隔离的环境，带有自己的存储卡板，因此该环境之外的任何代码都无法访问当前数据存储在这里。...还因为 jetson 开发工具包就像一个 Linux 工作站。您还可以访问由 Linux 生态系统本身提供的庞大的兼容工具存储库。
NVIDIA Jetson平台通过全球最全面的人工智能软件堆栈和生态系统，实现了对边缘人工智能和机器人应用开发的广泛访问。...例如，如何发现传感器？如何管理传感器？如何对正在发生的感知进行分析？如何监视感兴趣的事件？如果你想要，你如何进行日志记录，如果你想要查看一些利用率，我的系统发生了什么，你如何从云端控制它，网关等等。...这里有各种传感器模型可以模拟传感器，如立体传感器，RGBD，LiDAR，超声波传感器等等。你可以进行复制以生成合成数据，然后如果你想的话，你可以进行软件在环或硬件在环。...因此，您必须进行传感器处理、传感器融合，然后进行定位、导航等任务。而CPU显然行不通。因此，我们意识到，嘿，所有现有的ROS包都是基于CPU的。NVIDIA如何为ROS社区带来硬件加速？...如果你看一下，ROS并不是为硬件加速而建立的。它在两个节点之间通信的方式是将数据从GPU传回CPU，然后再传到下一个节点，数据再返回到GPU。因此存在大量的内存复制。
我们使用的无人驾驶汽车由三个摄像头、一个LiDAR和一个连接到Nvidia Jetson TX2主板的Xbox控制器提供动力。机器人操作系统（ROS）用于运行TX2，使我们能够控制汽车的运动。...ROS嵌入式应用 ROS使我们能够与连接到JetsonTX2板上的所有传感器进行通信，并在将收集的数据发送到EFM之前对其进行合并。...尽管我们也有LIDAR和IMU传感器，但是由于我们将精力集中在构建基于视觉的稳健模型上，因此对于本项目而言，来自这些传感器的数据不是必需的。...使边缘设备能够将数据传输到云 为了将数据传输到云，我们在汽车上安装了MiNiFi。由于汽车使用具有aarch64架构的Jetson TX2，因此MiNiFi是从汽车本身的源代码构建的。...结论 我们已经介绍了小型智能汽车如何收集数据；此外，我们已经简要讨论了数据如何从智能车流向数据湖，我们还暗示了CEM如何使我们能够从多个来源收集数据。
Open Robotics 为 NVIDIA AI 扩展 ROS NVIDIA 和 Open Robotics 已达成协议，以加速 NVIDIA Jetson 边缘人工智能平台和基于 GPU 的系统上的...Open Robotics 将增强 ROS 2，以实现跨 GPU 和 Jetson 上其他处理器的数据流和共享内存的高效管理。...这将显着提高应用程序的性能，这些应用程序必须实时处理来自传感器（如相机和激光雷达）的高带宽数据。...通过连接两个模拟器，ROS 开发人员可以轻松地在 Ignition 和 Isaac Sim 之间移动他们的机器人和环境以运行大规模模拟并利用每个模拟器的高级功能，例如高保真动态、准确的传感器模型和逼真的渲染来生成用于训练和测试...为 ROS 发布的 Isaac GEM 显着提速 用于 ROS 的 Isaac GEM 是硬件加速包，可让 ROS 开发人员更轻松地在 Jetson 平台上构建高性能解决方案。
点云是一个大而密集的距离测量集合，需要在边缘（直接在机器人中）进行处理以实现平滑的行为，从而减少从传感器到执行器的任何延迟。...波士顿动力公司的地图集展示了机器人的感知 机器人从摄像头和激光雷达等传感器获得的数据通常被输入感知层，转化为对决策和规划物理动作有用的东西。...因此，数据还必须通过固定的数据路径从内存中带到这些处理单元。这严重影响了 ROS 节点，并且仍然是一个有待解决的悬而未决的问题。 您可以在[1]中阅读有关机器人技术中使用的不同计算基板的更多信息。...的 Jetson Nano 与板载 GPU。...两者都提供了一些相似的 CPU（KV260 具有四核 A53，而 Jetson Nano 具有四核 A57）并且从以 CPU 为中心的角度来看具有相似的 ROS 行为。
介绍 我们在前面介绍过Edge2AI自动驾驶汽车的解决方案，参见《Edge2AI自动驾驶汽车：在小型智能汽车上收集数据并准备数据管道》，《Edge2AI自动驾驶汽车：构建Edge到AI数据管道》，《Edge2AI...这款无人驾驶微型汽车由3个摄像头，LiDAR和游戏控制器提供动力，并连接到Jetson TX2板上。TX2运行机器人操作系统（ROS）并控制汽车的运动。...该模型经过训练，可以从跑道上克隆人的驾驶行为，以基于中心摄像头框架预测转向角，该摄像头框架使用ROS控制汽车。最后，将模型重新部署到汽车中，以说明Edge To AI的生命周期。...学习目标 • 将MiNiFi C ++代理安装到Jetson TX2上 • 了解TX2的汽车传感器数据 • 构建用于Emi数据管道的ETL数据管道，以用于CEM • 将MiNiFi数据管道连接到NiFi...• 将模型从NiFi发送到MiNiFi • 使用MiNiFi部署模型 后续博客会将该内容分成三个教程进行讲解： • 在边缘提取汽车传感器数据 • 将汽车边缘数据收集到云中 • 人工智能到边缘
它建立在功能强大的全新 NVIDIA Jetson AGX Orin 边缘 AI 系统之上，现已上市。该平台包括最新的传感器技术和高性能人工智能计算能力。AMR 生态系统推出新的 Isaac 软件。...其两个 Jetson AGX Orin 单元为感知、导航和人机交互提供高达 550 TOPS 的 AI 计算。...这些模块实时处理来自 AMR 中枢神经系统的数据——本质上是传感器套件，包括多达六个摄像头、三个激光雷达和八个超声波传感器。...Nova Orin 包括在 Omniverse 上的 Isaac Sim 中模拟机器人所需的工具，以及对旨在加速感知和导航任务的众多 ROS 软件模块的支持。...更多 为什么NVIDIA Jetson AGX Xavier工业模组最适合工业AI应用？
还可以使用API或任何标准TCP/IP网络从外部控制Webots模拟器。Webots模拟器使用ODE（开放动力引擎）在逼真的3D环境中模拟物理。...还可以导入地图和地形数据以在测试环境中创建准确的世界表示。...V-REP还可以模拟各种传感器，甚至可以通过插件将新传感器添加到模拟器。V-REP甚至支持路径和运动规划，甚至可以计算正向和逆向运动学。...它还支持NVIDIA Jetson AGX Xavier，Jetson TX2和Jetson Nano。...它还对更复杂的任务（例如机器学习和数据处理）具有更好的GPU支持。NVIDIA ISAAC机器人平台也支持称为GEM的软件模块。
在构建一个复杂的语音 AI 机器人系统时，从接受自然语言命令到安全地与环境和周围的人实时交互，开发人员很容易被其复杂性吓倒。...因此，处理是安全的，不需要互联网访问。它也可以通过一个简单的参数文件完全配置，因此不需要额外的编码。...每个语音 AI 任务的 Riva 代码示例 Riva 提供即用型 Python 脚本和命令行工具，用于将麦克风捕获的音频数据实时转换为文本（ASR、语音识别或语音到文本），并将文本转换为音频输出（ TTS...通过修改它，ASR 输出被路由到一个 ROS 主题，并且可以被 ROS 网络中的任何东西读取。...这些技术可通过免费 SDK（Riva、ROS、NVIDIA DeepStream、NVIDIA CUDA）和功能强大的硬件（机器人、NVIDIA Jetson Orin、传感器）使用。
因此，一台机器上超过 120 个 ROS2 进程无法共存于同一域。此外，为管理大量传感器并交换其生成的数据，单个车辆或机器人需要多个 ROS2 节点。...自动驾驶车辆配备了各种类型的传感器，这些传感器生成不同类型和大小的数据。我们在实验中使用了多种数据类型（例如二进制、字符串和数值序列）以及数据大小作为参数。...RTT 是指消息从发布者节点发送到订阅者节点，再从订阅者节点返回到发布者节点所需的总时间（图1）。我们使用自定义消息描述每个 ROS2 主题，因为测试中涉及不同的数据类型。...数据 上面提到实验所需的参数，在协同自动驾驶范式中，二进制数据用于检测目标或障碍物或交通信号，而字符串和 IMU 数据用于共享驾驶决策相关的信息。我们从 ASL 数据集收集了二进制和 IMU 数据。...为了验证我们的评估框架在实际实时数据中的表现，我们在连接 Realsense 摄像头的 Jetson Nano上运行了实验框架。
该系统是一个端到端的自主机器，可以使用在真实环境中收集的自监督数据进行训练，不需要任何模拟或人工监督。 与单纯的几何方法不同，BADGR从经验中学习。...该系统的核心是一个神经网络，它将当前摄像机传感器的观测结果和一系列未来计划的动作作为输入。根据这些数据，机器人可以预测可能出现的障碍或碰撞，或者它是否会在崎岖的路面上行驶。...研究人员说，系统内部有一台NVIDIA Jetson TX2，这是“运行深度学习应用程序的理想选择”。...Jetson TX2处理来自机载摄像机、六自由度惯性测量单元传感器、GPS和2D激光雷达传感器的信息。...BADGR背后“关键的见解是,通过自主学习在现实世界中,直接从经验BADGR可以了解导航功能,提高收集更多的数据,和总结看不见的环境,”格雷格•卡恩项目的首席研究员在《BADGR:伯克利自主驾驶地面机器人
先前Lady我已经带着大家浏览了一下NVIDIA 官网关于Jetson的开发资料，目的就是希望大家在开发过程中能以官网资料为准。...实际上NV官网的资料更新频率还是比较高的，今天我们来看看3月份更新的几份重要资料 L4T 28.2 Sensor Driver Porting Guide 这是一份摄像头传感器驱动移植指南。...NVIDIA Tegra Linux 驱动包28.2版本修改了摄像头传感器驱动接口。这就导致了，在28.1版本上开发的传感器驱动在新的接口下是无法工作的。...Jetson Module Battery and Charger Design Guide Jetson模块电池和充电器设计指南。 对于想用电池驱动Jetson TX2开发板的，请看这个指南。...Jetson TX1-TX2 Developer Kit Carrier Board Specification 对于想通过研究Jetson开发套件的扩展板来开发自己载板的人，都想知道这载板上元器件的规格
产品介绍myAGV-Jetson Nano这是第二代的myAGV，第一代的只有raspberry Pi 4B版本，算力方面有所欠缺，在二代的时候推出了一Jetson Nano为主控的版本，能够满足ROS...大部分的需求，Jetson Nano 能够满足大部分的嵌入式机器人的算力需求。...Jetson Nano B01NVIDIA Jetson Nano B01是一款小型但强大的嵌入式计算开发板，专为人工智能（AI）和机器学习（ML）应用设计。...主要有两方面的原因，1是硬件方面传感器的误差，2是软件方面算法的局限性。以下是我解决的方法，都是根据ROS官方给出的参数进行调整。...传感器结合：结合IMU数据，通过扩展卡尔曼滤波器（EKF）等方法进行传感器数据融合，提高定位精度。确保里程计和IMU数据的时间同步，减少时序误差。
NVIDIA最新发布了Isaac ROS 3.0，支持JetPack6.0。关键小编有一个新发现，就是jetson-stats也可以监控Isaac ROS Jetson环境！...这就是jetson-stats的价值所在。 在Isaac ROS Jetson环境中，jetson-stats的作用被进一步放大。...这种动态电源管理能力是Isaac ROS Jetson与jetson-stats结合使用的关键特性之一。...具体如何在Isaac ROS Jetson环境中启用这个jetson-stats，可以访问链接： https://nvidia-isaac-ros.github.io/repositories_and_packages.../isaac_ros_jetson/isaac_ros_jetson_stats/index.html#quickstart
相比采用更复杂的手臂/夹持器，这个有几个优点： - 可以相当便宜使用3D打印机制作 - 不需要复杂逆运动学 - 减少了从关节间隙，更高的承载能力，更低的重量弯曲 深度相机被安装在背面，以尽量减少其检测盲区...这提供了物体检测的深度流以及一个1080的RGB流来检测基准 - Nvidia Jetson TK1 这是计算的主体。这个板子支持CUDA，能够比较轻易地处理计算视觉。...这个base预装ROS，可以通过一个USB接口可以提供陀螺仪、里程计及其他传感器。 - Arduino uno 是驱动手臂/抓取器。...robot localization, AMCL - 通过LIDAR数据、车轮里程计和陀螺仪读数等本地化地图。...安装 - 得到一个备用机，并安装ubuntu14.04 - 刷你的TK 板子，确保WIFI工作 - 用UVC安装客制化内核 - 安装ROS和传感器的驱动 - 安装这些ROS包(通过 apt-get获得）
2021 年 3 月 30 日一篇文章 ---- 强大生态 ---- 机器人操作系统或更广为人知的 ROS 是一个完全开源的机器人操作系统。它更像是一个元操作系统，有助于从软件中抽象出硬件。...根据ABI Research的数据，“到 2024 年，将近 55% 的商用机器人出货量（超过 915,000 台）将至少安装一个 ROS 软件包”，从而为支持 ROS 的机器人创造了相当大的安装基础。...这有助于我们从机器人的角度看待环境。 可视化效果良好后，可以在具有所有物理参数的 3-D 世界中对其进行模拟。该模拟是在 Gazebo 的帮助下完成的，它是一个 3-D 模拟器并支持 ROS。...在这种情况下，应该选择功能强大的主板，例如 Nvidia Jetson TX2 或 Intel NUC。 至于传感器，ROS 拥有使其与大多数传感器兼容的库。...许多产品都支持 ROS，例如 RPLIDAR A1M8 360 度激光扫描仪、英特尔实感深度摄像头等等。 如果想要学习 ROS 的绝对初学者，那么ROS wiki 页面是开始的最佳场所。
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