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Manos a la obra con el robot de bricolaje JetBot AI de Nvidia

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 entorno de desarrollo de IA completo incluido. Ya hemos cubierto el Jetson Nano, pero basta con decir que tiene un gran impacto para una computadora de $ 100 que puede sostener en la palma de su mano. Después de quedarnos impresionados por las unidades de demostración que circulaban en el GTC de Nvidia esta primavera, por supuesto, teníamos que ver por nosotros mismos qué podía hacer el JetBot.

Montar un JetBot requiere algo de trabajo preliminar

El JetBot no es un kit autónomo; en cambio, Nvidia proporciona una lista completa de lo que necesitará para crear una, incluidos los números de pieza y las fuentes. Las piezas adicionales necesitaban un precio de alrededor de $ 150 además del costo del Jetson Nano,SEEAMAZON_ET_135 Ver comercio de Amazon 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 el abastecimiento 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 el JetBot BOM original, pero aún no está disponible (su sitio dice que esperan tenerlo en stock para julio). No importa cómo juntes todas las piezas, también necesitarás soldar un poco además del ensamblaje.

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

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

JetBot incluye un entorno de desarrollo de IA completo

Una vez que haya ensamblado su JetBot, deberá conectar un teclado, mouse y pantalla para conectarlo a su red Wi-Fi. Después de eso, puede usarlo de forma remota. Una vez que haya iniciado Ubuntu utilizando la imagen del sistema preconstruida, Nvidia proporciona un excelente conjunto de cuadernos Jupyter IPython para guiarlo a través de 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 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 autónomas y seguir objetos. Puede seguirlo simplemente ejecutando las celdas del cuaderno según las instrucciones, o profundizar más ajustando el código proporcionado o agregando uno propio. 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 IA en un paquete pequeño.

Entrenamiento de su JetBot para evitar obstáculos

Puede entrenar su modelo para evitar colisiones en el propio JetBot o en una GPU de escritorio o en la nube. El proceso de capacitación utiliza una copia previamente entrenada de AlexNet, por lo que puede salirse con la suya 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 como “Gratis” o “Bloqueados” mediante un widget en el cuaderno iPython. Este proceso se realiza mejor con un dispositivo móvil que pueda sostener mientras coloca el robot o con un amigo o familiar dispuesto. Nvidia recomienda al menos 100 de cada uno de los ejemplos gratuitos y bloqueados para tener un programa bastante sólido. Comencé con 60 de cada uno en un área bastante bien definida, lo que fue suficiente para que el robot tuviera bastante éxito, como se muestra en este video:

Para este video, utilicé el modelo AlexNet previamente entrenado con la ayuda de 120 imágenes adicionales (60 bloqueadas y 60 libres) que capturé con el JetBot. En los 90 segundos del clip, maneja bien casi todas las variaciones de iluminación y obstáculos, aunque una sombra lo engaña una vez. Las imágenes etiquetadas le enseñaron que estaba bien pasar al fino tapete azul, pero no a la alfombra roja más gruesa. Más tarde (no se muestra) finalmente tuvo problemas al acercarse a las persianas de la ventana en un ángulo extraño mientras estaba en la alfombra azul. Estoy bastante seguro de que algunas imágenes de entrenamiento adicionales abordarían eso.

Cómo se compara el JetBot con el robot de batalla RoboMaster S1 de DJI

Si bien el JetBot de Nvidia y el RoboMaster S1 de DJI tienen un precio similar y ambos tienen como objetivo ayudarlo a aprender inteligencia artificial y robótica, los dos productos son muy diferentes. Para empezar, el RoboMaster S1 está más cerca de ser llave en mano, ya que todas las piezas están incluidas 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 la wiki para el proyecto está bien construida y lo pone al alcance incluso de los más modestos. Aficionados al bricolaje. Por lo tanto, es menos costoso que el RoboMaster S1 de $ 500, pero no dramáticamente.

Cuando se trata de IA, el RoboMaster S1SEEAMAZON_ET_135 Ver comercio de Amazon 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 IA de propósito general. Por el contrario, la imagen del sistema JetBot incluye un entorno de desarrollo de IA completo y la potencia de la GPU necesaria para entrenar modelos, no solo ejecutarlos. De hecho, aunque puede comenzar con el modelo pre-entrenado incluido para evitar obstáculos, se le recomienda que entrene el suyo como primer paso. Por supuesto, el JetBot no está ni cerca de estar listo para la batalla.

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 ti?

Hay muchos robots programables en el mercado, incluidos algunos que pueden hacer uso de redes neuronales previamente entrenadas. Para mí, la característica más importante que distingue al 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 casi cualquier tipo de código), entrenar su modelo y verlo en acción, todo sin una computadora host, compilación cruzada o manejo con un entorno de programación integrado.

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

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