在近日落幕的2019年全球人工智能產品應用博覽會（智博會）上，NVIDIA展出了其基于最新AI計算機NVIDIA Jetson Nano的機器人解決方案，并為中國創(chuàng)客們傳授了自主機器開發(fā)的經驗。原來，開啟機器人創(chuàng)造之旅并非那么難！

2019年全球人工智能產品應用博覽會NVIDIA展臺展出JetBot等機器人解決方案

一個即刻行動的理由

奇思妙想+即刻行動——這大概是打造出一款機器人創(chuàng)意成果的基本過程。

然而，機器人開發(fā)通常被認為是門檻比較高的領域，昂貴的硬件設備、復雜的代碼、冗長的訓練過程，讓一些渴望實現(xiàn)奇思妙想的創(chuàng)客們望而卻步。

本次大會展出的JetBot或許可以給您一個即刻開啟行動的理由。

它是一個開源的人工智能項目，專門面向有興趣學習人工智能和構建創(chuàng)意應用程序的創(chuàng)客、學生和愛好者群體。它非常易于設置和使用，與許多流行的配件兼容，并附帶交互式教程，可以教您如何實現(xiàn)跟蹤對象、避免碰撞等目標。

JetBot套件基于NVIDIA Jetson NanoAI計算機，包括完整的機器人底盤、車輪和控制器以及電池和800萬像素攝像頭。它運行完整的桌面Linux，包括用于AI和計算機視覺等功能的JetPack SDK。 JetBot圖像包括對許多流行AI框架的支持，例如TensorFlow和PyTorch。

在JetBot中任“頭腦擔當”的Jetson Nano，是Jetson?系列產品的最新陣容，旨在為全球3000萬名創(chuàng)客、開發(fā)人員、發(fā)明者和學生提供AI自主機器的強大功能。

如果您已經擁有了一臺Jetson設備，那么“Hello AI World”平臺將是一個創(chuàng)造開啟的好方法。

基于其強大的開源庫，在短短幾個小時內，您就可以在Jetson開發(fā)套件上使用JetPack SDK和NVIDIA TensorRT進行一系列深度學習推理演示，并進行實時圖像分類和對象檢測（使用預訓練模型）。它將重點介紹與計算機視覺相關的網絡，包括如何使用實時攝像頭等。

基于Jetson Nano的機器人跟蹤瓶子運動，視頻截取自Ubiquity Robotics 在Twitter上發(fā)布的視頻

JetBot機器人躲避拖鞋障礙，視頻截取自Zack's Lab在Youtube上發(fā)布的視頻

Jetson Nano RoboCar賽車，視頻截取自Chris Anderson在Twitter上發(fā)布的視頻

看到這些創(chuàng)客們的花式玩法，您是不是也已經摩拳擦掌準備動手玩起來了？

你好未來：機器人開發(fā)民主化

Isaac Gym是一個分布式高性能強化學習訓練平臺，可用于機器人、動畫和生物力學研究。

機器人打造工程是一個歷史難題。過去，業(yè)界缺少一個統(tǒng)一、可信賴且易于使用的軟硬件完整平臺，導致機器人智能的進程一直停滯不前，大規(guī)模開發(fā)機器人仍需通過自定義編程來模擬機器人的運轉過程。

為幫助實現(xiàn)此目標，NVIDIA已將機器人硬件參考設計設為開源資料。

借助Isaac SDK機器人開發(fā)工具箱，開發(fā)者能夠輕松為新一代機器人添加用于感知、導航和操作的AI功能，節(jié)省數(shù)百小時的時間。

Isaac SDK包括Isaac Robot Engine，由高性能機器人算法和硬件參考應用程序組成。

在打造諸如勘探、救援等特定場景的機器人時，充分的模擬測試必不可少。Isaac Sim為開發(fā)者提供了一個低風險、低成本的虛擬機器人實驗室和高保真3D世界模擬器。開發(fā)人員可以在詳細、高度逼真的場景中快速輕松地訓練和測試他們的機器人。