Practica el robot de bricolaje impulsado por AI de JetBot de Nvidia

Practica el robot de bricolaje impulsado por AI de JetBot de Nvidia
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Este sitio puede ganar comisiones de afiliación de los enlaces en esta página. Términos de Uso. Nvidia JetBot junto a un Jetson Nano por David Cardinal

El Nvidia JetBot es un diseño de robot de bricolaje bien especificado basado en la pequeña computadora Jetson Nano de la compañía. Una vez construido, el JetBot es un sistema completamente independiente que ejecuta Linux con un completo entorno de desarrollo de AI incluido. Ya hemos cubierto el Jetson Nano, pero basta con decir que tiene un gran impacto para una computadora de $ 100 que puedes tener en la palma de la mano. Después de estar impresionados por las unidades de demostración que se ejecutan en el GTC de Nvidia esta primavera, tuvimos que ver por nosotros mismos lo que JetBot podía hacer.

Montar un JetBot toma un poco de trabajo de piernas

El JetBot no es un kit autónomo; en cambio, Nvidia proporciona una lista completa de lo que necesitará para crear uno, incluidos los números de pieza y las fuentes. El precio de las piezas extra necesario es de alrededor de $ 150, además del costo del Jetson Nano,SEEAMAZON_ET_135 Ver Amazon
Comercio ET aunque eso no incluye el costo de los dos componentes impresos en 3D. Es importante destacar que algunos de los artículos pueden no estar en stock en un momento dado, y otros pueden requerir la contratación de un proveedor diferente. Adafruit anuncia un kit de $ 35 que incluye algunas de las partes más inusuales, pero está agotado en el momento de escribir este artículo. Sparkfun promete un kit completo de $ 275 para un diseño interno que se basa en la lista de materiales original de JetBot, pero aún no está disponible (su sitio dice que esperan tenerlo en stock para julio). No importa cómo se juntan todas las piezas, también deberá hacer un poco de soldadura además del ensamblaje.

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La soldadura necesaria para construir su JetBot no es demasiado complicada, pero requiere cierta precisión.

La soldadura necesaria para construir tu JetBot no es demasiado complicada, pero requiere cierta precisión.

JetBot incluye un completo entorno de desarrollo de IA

Una vez que haya armado su JetBot, deberá conectar un teclado, un mouse y una pantalla para conectarlo a su red Wi-Fi. Después de eso, puedes usarlo de forma remota. Una vez que haya iniciado en Ubuntu utilizando la imagen del sistema pre-construida, Nvidia proporciona un excelente conjunto de portátiles Jupyter IPython para guiarlo en la conducción, programación y enseñanza de su JetBot. Afortunadamente, la imagen del sistema ya incluye un servidor Jupyter en ejecución, por lo que simplemente puede conectarse a él en el puerto 8888 y comenzar. En su mayor parte, mis otras computadoras encontraron el JetBot por su nombre (que por defecto es jetbot), pero convenientemente la dirección IP también se muestra en el picoLED de la unidad.

El directorio de Notebook en el JetBot incluye algunos proyectos de demostración bien documentados. Incluyen cuadernos para programar su robot para que se mueva, leer y usar imágenes de la cámara, evitar colisiones de forma autónoma y seguir objetos. Puede seguirlo simplemente ejecutando las celdas del cuaderno como se le indique, o profundizar más mediante el ajuste del código provisto o la adición de algunos de los suyos. También puede experimentar utilizando diferentes motores y modelos de IA además de los valores predeterminados en los portátiles. El JetBot realmente es una computadora completa lista para AI en un paquete pequeño.

Entrenando a tu JetBot para evitar obstáculos

Puede entrenar su modelo para evitar colisiones ya sea en el propio JetBot o en una GPU de escritorio o en la nube. El proceso de capacitación hace uso de una copia pre-entrenada de AlexNet, por lo que puede salirse con solo un par de cientos de imágenes de prueba adicionales en lugar de necesitar millones. La capacitación implica etiquetar los marcos de la cámara del JetBot ya sea "Gratis" o "Bloqueado" usando un widget en el cuaderno iPython. Este proceso se realiza mejor con un dispositivo móvil que puede sostener mientras ubica el robot o con un amigo o miembro de la familia dispuesto. Nvidia recomienda al menos 100 ejemplos gratuitos y bloqueados para tener un programa bastante sólido. Comencé con 60 de cada uno en un área bastante bien definida, que fue suficiente para hacer que el robot sea bastante exitoso, como se muestra en este video:

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Para este video, utilicé el modelo AlexNet pre-entrenado con 120 imágenes adicionales (60 bloqueadas y 60 gratis) que capturé con el JetBot. En los 90 segundos del clip, trata bien con casi todas las variaciones en iluminación y obstáculos, aunque una sombra lo engaña una vez. Las imágenes etiquetadas le enseñaron que estaba bien moverse hacia la delgada capa azul, pero no hacia la alfombra roja más gruesa. Más tarde (no se muestra) finalmente tuvo problemas cuando se acercaba a las persianas de la ventana en un ángulo extraño mientras estaba sobre la alfombra azul. Estoy bastante seguro de que algunas imágenes de entrenamiento adicionales abordarán eso.

Cómo el JetBot se compara con el RoboMaster S1 Battling Robot de DJI

Si bien el JetBot de Nvidia y el RoboMaster S1 de DJI tienen un precio similar y ambos pretenden ayudarte a aprender inteligencia artificial y robótica, los dos productos son muy diferentes. Para empezar, el RoboMaster S1 está más cerca del llave en mano, ya que todas las piezas se incluyen junto con las instrucciones de montaje. Para el JetBot, debe hacer su propio abastecimiento y gastar alrededor de $ 200 más el envío, además de $ 100 por un Nano, y el ensamblaje es un poco más complicado, pero el wiki para el proyecto está bien construido y lo pone al alcance de incluso modestos DIYers. Entonces, es menos costoso que el RoboMaster S1 de $ 500, pero no tan dramáticamente.

Cuando se trata de AI, el RoboMaster S1SEEAMAZON_ET_135 Ver Amazon
Comercio ET tiene una gama limitada de capacidades incorporadas. Puede modificarlos y crear programas personalizados a su alrededor, pero no tiene un entorno de desarrollo de AI de propósito general. En contraste, la imagen del sistema JetBot incluye un completo entorno de desarrollo de IA y la potencia de GPU necesaria para entrenar a los modelos, no solo para ejecutarlos. De hecho, aunque puede comenzar con el modelo pre-entrenado incluido para evitar obstáculos, se lo alienta a que forme su propio primer paso. Por supuesto, el JetBot no está cerca de estar listo para la batalla.

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En una guerra de disparos, tendría que ir con el RoboMaster, pero el JetBot en realidad tiene un entorno más poderoso para aprender y programar soluciones de redes neuronales.

En una guerra de disparos, tendría que ir con el RoboMaster S1, pero el JetBot tiene un entorno más poderoso para aprender y programar soluciones de redes neuronales.

¿Es el JetBot para usted?

Hay muchos robots programables en el mercado, incluidos algunos que pueden hacer uso de redes neuronales pre-entrenadas. Para mí, la característica más importante que distingue a JetBot es que es capaz de ser completamente autónomo. Puede iniciar sesión en él, cargar o programar un modelo de red neuronal (o, para el caso, ejecutar cualquier tipo de código), entrenar a su modelo y verlo en acción, todo sin una computadora host, compilación cruzada ni transacciones. con un entorno de programación embebido.

Por otro lado, si está más interesado en los escenarios de batalla, o simplemente está jugando con los sistemas de control basados ​​en PID, el RoboMaster S1 es una excelente opción. También puede ser una mejor opción de regalo, ya que todo viene en la caja, en lugar de tener que buscar una larga lista de componentes por su cuenta.

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