Nvidia 已与 Open Robotics 合作，推动机器人操作系统 (ROS) 中的新人工智能功能。
这项非独家协议将使 Open Robotics 扩展最新版本的开源机器人框架 ROS 2，以更好地支持 Nvidia 硬件，特别是其 Jetson 系列低功耗部件，这些部件将 Arm 内核与该公司自己的 GPU 相结合以及深度学习加速器核心，以驱动边缘和嵌入式人工智能应用。
Open Robotics 首席执行官 Brian Gerkey 表示：“多年来，我们的用户一直在使用 Nvidia 硬件构建和模拟机器人，我们希望确保 ROS 2 和 Ignition 在这些平台上运行良好。” 注册.
“我们对两件事最兴奋：机器人和开源。 这种伙伴关系两者兼而有之。 我们正在与 Nvidia 合作，通过扩展机器人专家所依赖的开源软件来改善全球机器人社区的开发人员体验。 我们很高兴能直接与 Nvidia 合作，并在我们扩展软件以最大限度地利用他们的硬件时得到他们的支持。”
该团队将看到 Open Robotics 在 ROS 上开展工作，以改善 Nvidia Jetson 硬件上各种处理器（CPU、GPU、NVDLA 和 Tensor Core）之间的数据流，作为增强高带宽数据处理的一种手段。
作为其中的一部分，Open Robotics 的 Ignition 和 Nvidia 的 Isaac Sim 模拟环境将获得互操作性，这意味着机器人和环境模型可以从一个移动到另一个，至少在明年初软件完成时是这样。
至于为什么 Nvidia 的加速计算产品组合，特别是其嵌入式 Jetson 系列产品应该会吸引机器人制造商，Gerkey 表示：“Nvidia 在与现代机器人和人工智能工作负载相关的计算硬件上投入了大量资金。 机器人从相机和激光器等传感器获取并处理大量数据。 Nvidia 的架构使数据流能够极其高效地进行。”
Nvidia 智能机器产品管理主管 Murali Gopalakrishna 谈到此次合作时表示：“Nvidia 的 GPU 加速计算平台是许多人工智能机器人应用程序的核心，其中许多应用程序都是使用 ROS 开发的，因此我们合作是合乎逻辑的。”与开放机器人技术密切合作，推动机器人领域的发展。
这项工作还带来了一些新的 Isaac GEM，即 ROS 的硬件加速包，旨在替换原本在 CPU 上运行的代码。 最新的 GEM 包括用于处理立体成像和点云数据、色彩空间转换、镜头畸变校正以及 AprilTags（密歇根大学开发的 QR 码式 2D 基准标签）检测和处理的软件包。
不过，这种伙伴关系并不意味着两者会稳定发展。 “我们渴望在其他加速硬件上以类似的方式扩展 ROS 2，”Gerkey 告诉我们计划对其他设备（例如 英特尔 Myriad X 和 谷歌的TPU – 更不用说 Nvidia 竞争对手 AMD 的 GPU 硬件了。
“事实上，我们计划与 Nvidia 合作开展工作，为其他架构的其他扩展奠定基础。 对于其他硬件制造商：请联系我们讨论针对您的平台的扩展！”
最新的 Isaac GEM 已在 Nvidia 上提供 GitHub存储库 现在; 与此同时，可互操作的模拟环境预计要到 2022 年（北半球）春季才会发布。
Nvidia 的 Gopalakrishna 表示 ROS 开发人员有可能在发布日期之前开始试验。 “模拟器已经有 ROS 1 和 ROS 2 桥接器，并且有使用许多流行的 ROS 软件包进行导航 (nav2) 和操作 (MoveIT) 的示例。 许多开发人员还利用 Isaac Sim 生成合成数据来训练机器人中的感知堆栈。 我们的春季版本将带来额外的功能，例如 Gazebo Ignition 和 Isaac Sim 之间的互操作性。”
当我们询问与仅使用 CPU 的软件包相比，新的 Isaac GEM 可以给用户带来哪些性能提升时，我们被告知：“性能增益的大小将取决于给定工作负载中存在多少固有并行性。 但我们可以说，我们看到感知和人工智能相关工作负载的性能有了一个数量级的提高。 通过使用适当的处理器来加速不同的任务，我们看到了性能的提高和能效的提高。”
至于管道中的其他功能，Gopalakrishna 表示：“Nvidia 正在与 Open Robotics 合作，使 ROS 框架更加精简，以实现硬件加速，我们还将继续发布多个新的 Isaac GEM，即我们的 ROS 硬件加速软件包。
“其中一些是 DNN，常用于机器人感知堆栈。 在模拟器方面，我们正在努力增加对更多传感器和机器人的支持，并发布更多与 ROS 社区相关的示例。” ®
来源：https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2021/09/22/nvidia_open_robotics/
