perception – NVIDIA 技術博客

預測圖像如何影響視覺反應速度

Fri, 05 Aug 2022 05:45:00 +0000

想象一下，當你沿著一條路行駛時，一個障礙突然出現在你的路上。你能多快做出反應？你的反應速度如何隨時間、障礙物的顏色以及它在你視野中的位置而變化？對視覺事件做出快速反應的能力對日常生活很有價值。它也是快節奏視頻游戲中的一項基本技能。 NVIDIA 、紐約大學和普林斯頓大學的研究人員最近進行了合作 – SIGGRAPH 2022 年技術論文獎得主 – 探索圖像特征與觀察者反應所需時間之間的關系。隨著顯示技術的不斷進步，人類的反應時間已經成為圖形管道中的主要瓶頸。與遠程服務器通信、渲染和顯示圖像以及收集和處理鼠標或鍵盤輸入的響應時間通常為幾十毫秒或更短。相比之下，人類感知的管道要慢得多，根據視覺輸入的復雜程度，可以在 100 到 500 毫秒之間。這項研究旨在簡化和優化圖像，盡可能減少我們的反應時間。

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基于 NVIDIA Jetson 的機器人在 DARPA 地下競賽中脫穎而出

Thu, 27 Jan 2022 05:32:00 +0000

進行高精度的實時推理是一項具有挑戰性的任務，尤其是在能見度較低的環境中。借助 NVIDIA Jetson 嵌入式平臺，最近結束的國防高級研究計劃局（ DARPA ）地下挑戰賽（ SubT ）團隊能夠以高精度和高吞吐量檢測感興趣的物體。在這篇文章中，我們將介紹在系統競賽的最后一站中團隊所面臨的結果、系統和挑戰。 SubT 挑戰賽是由 DARPA 組織和協調的國際機器人競賽。該競賽鼓勵研究人員為機器人開發新的方法來繪制、導航和搜索環境，這些環境會帶來各種挑戰，例如能見度低、存在危險、地圖未知或通信基礎設施差。 2019 冠狀病毒疾病包括三個初步的電路事件：隧道電路、城市電路和洞穴電路（由于 COVID-19 大流行而取消），以及最終的綜合挑戰課程。每個賽道和決賽都在不同的環境和不同的地形中舉行。據活動組織者介紹，比賽在 3 個不同的階段舉行， 2021 九月在 KY .

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為 ROS 設計具有 NVIDIA ISAAC 寶石的機器人

Mon, 25 Oct 2021 06:58:00 +0000

NVIDIA ISAAC GEMs for ROS 為您的 ROS2 應用程序提供了一套 GPU 加速包，提高了圖像處理和基于 DNN 的感知模型的吞吐量。這些 ROS2 軟件包是由 ROS2 Foxy 構建的，這是機器人社區推出的第一個長穩定版本（ LTS ）。這篇文章研究如何通過實現 NVIDIA ISAAC ROS GEMs 來加速機器人的部署。本文的重點是使用nanosaur檢測 AprilTags ，這是一種基于 NVIDIA Jetson 平臺的簡單開源機器人。在詳細介紹此應用程序之前，這里是 ROS 、 NVIDIA ISAAC GEMs 的歷史，以及 nanosaur 是如何構建的。 Willow Garage 于 2007 年開發了機器人操作系統（ ROS ）。 2012 次移交給新的開放機器人基金會是為了維護框架的發展。起初，

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NVIDIA ISAAC ROS 向 ROS 開發者提供 AI 感知

Thu, 21 Oct 2021 07:25:00 +0000

感知和理解周圍的世界是自主機器人面臨的一個關鍵挑戰。與 ROS World 2021 一起， NVIDIA 宣布了向 ROS 開發者社區提供性能感知技術的最新努力。這些舉措將加速產品開發，提高產品性能，并最終簡化將尖端計算機視覺和 AI / ML 功能納入基于 ROS 的機器人應用程序的任務。公告要點： ISAAC 玫瑰寶石提供包括圖像處理和計算機視覺在內的軟件包，包括針對 NVIDIA GPU s 和 Jetson 進行高度優化的基于 DNN 的算法。當自主機器在其環境中移動時，它們必須跟蹤自己所在的位置。視覺里程計通過估計攝像機相對于其起始位置的位置來解決這個問題。用于立體視覺里程計的 ISAAC ROS GEM 為 ROS 開發者提供了這一強大的功能。這款 GEM 為實時立體攝像機視覺里程計解決方案提供了最佳精度。

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