NVIDIA Isaac Perceptor
NVIDIA Isaac™ Perceptor 基于 Isaac ROS 构建,是 NVIDIA® CUDA® 加速库、AI 模型和参考工作流的集合,用于开发自主移动机器人 (AMR)。这些机器人旨在在仓库、工厂和户外环境等非结构化环境中进行感知、定位和操作。
您可以将 Isaac Perceptor 的一项或所有技术集成到自己的 AMR 软件堆栈中,以实现先进的 AI 感知功能,或使用 NVIDIA Nova Orin™ 开发者套件对其进行评估。
NVIDIA Isaac Perceptor 的工作原理
当今的非结构化环境给 AMR 带来了独特的可预测性挑战,包括负载拾取和丢弃等任务特定的复杂性。NVIDIA 加速库和 AI 模型通过启用高级 3D 感知功能来帮助您克服这些复杂性,从而确保根据您的特定需求实现出色的性能和模块化。
Isaac Perceptor 是这些库和模型的集合,专为自主叉车和工业移动机器人的开发者打造,为可靠的视觉测距和 3D 环绕视觉提供支持,用于障碍物检测和占用率映射。
主要特性
针对移动机器人全面优化
利用先进的视觉测距和 3D 环绕视觉技术进行障碍物检测和空间感知,推动自主叉车和工业移动机器人的创新。
可扩展的传感器架构
利用业界首款可扩展架构,在所有摄像头和惯性测量单元 (IMU) 之间实现 1 到 8 个摄像头的时间同步。
易于部署
利用预先集成且经过广泛测试的移动机器人子图形,确保与现有软件栈和机器人无缝集成。
开放式生态系统
基于 ROS 构建
NVIDIA Isaac Perceptor 基于开源 ROS 2(机器人操作系统) 软件框架。这使 ROS 社区中的数百万开发者能够轻松利用 NVIDIA 加速库和 AI 模型来加速其 AI 机器人开发和部署工作流程。
详细了解 Isaac ROS实时 3D 占用网格
获得结果的速度比使用以 CPU 为中心的方法快 100 倍 nvblox。此 NVIDIA® CUDA® 加速的 3D 重建库可以识别距离最远 5 米的障碍物,从而提供 2D 代价地图。
加速立体视觉测距和 SLAM
使用 NVIDIA 融合来自多个视点的输入,在具有稀疏视觉特征或重复性模式的环境中无缝导航 cuVSLAM。
基于 AI 的深度感知
利用 stereo DNN 实现密集、详细、可靠的复杂性。立体差异是通过来自立体摄像头的时间同步图像对计算得出的,用于为场景生成深度图像或激光点云。
开始使用 Isaac Perceptor
使用 Nova Orin 和我们的合作伙伴开发者套件进行构建
NVIDIA Nova Orin 开发者套件是一个功能强大的计算和传感器平台,旨在帮助机器人 OEM 和软件公司加速 AMR 的开发和部署。多摄像头支持功能集成了 Orbbec 和 LIPS 等合作伙伴的 RGB 摄像头,可让您从中受益。
入门套件
通过访问以下资源,开始使用 Isaac Perceptor 开发机器人应用:教程,论坛,版本说明和综合文档。
快速入门指南:Nova Orin 开发者套件上的 Isaac Perceptor
阅读以下快速入门指南,在 Nova Orin 开发者套件上开始使用 Isaac Perceptor。
初学者工作流程:运行和评估 Isaac Perceptor
使用以下教程运行和评估 Isaac Perceptor。
用例:Wheel.me自动驾驶机器人使用 RGo 和 NVIDIA Isaac 平台
Wheel.me以其雄心勃勃的使命脱颖而出:将任何移动机器人转变为自主移动机器人 (AMR)。了解该公司如何与 NVIDIA 和 RGo Robotics 合作,重塑移动机器人的格局。
Isaac Perceptor 学习资料库
生态系统
我们的行业合作伙伴和协作者正在将 NVIDIA Isaac Perceptor 和加速计算集成到他们的平台和解决方案中。