الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>شفرة المصدر الأخرى
تنزيل

مشروع Nvidia Redtail

مكونات التنقل البصري المستقل للطائرات بدون طيار والمركبات الأرضية باستخدام التعلم العميق. ارجع إلى ويكي لمزيد من المعلومات حول كيفية البدء.

يحتوي هذا المشروع على شبكات عصبية عميقة ورؤية الكمبيوتر ورمز التحكم ، وتعليمات الأجهزة وغيرها من القطع الأثرية التي تسمح للمستخدمين ببناء طائرة بدون طيار أو مركبة أرضية يمكن أن تتنقل بشكل مستقل من خلال بيئات غير منظمة للغاية مثل مسارات الغابات ، والرائدات ، وما إلى ذلك. يعمل التنقل على منصة Jetson المدمجة في Nvidia. تصف ورقة Arxiv الخاصة بنا Trailnet ووحدات وقت التشغيل الأخرى بالتفصيل.

يمكن تدريب الشبكات العصبية العميقة للمشروع (DNNS) من نقطة الصفر باستخدام البيانات المتاحة للجمهور. تتوفر أيضًا عدد قليل من DNNs المدربين مسبقًا كجزء من هذا المشروع. في حال كنت ترغب في تدريب Trailnet DNN من نقطة الصفر ، اتبع الخطوات في هذه الصفحة.

يحتوي المشروع أيضًا على نماذج استريو DNN ووقت التشغيل والتي تسمح بتقدير العمق من كاميرا الاستريو على منصات NVIDIA.

IROS 2018 : قدمنا ​​عملنا في مؤتمر IROS 2018 كجزء من الطائرات بدون طيار القائمة على الرؤية: ما هو التالي؟ ورشة عمل.

CVPR 2018 : قدمنا ​​عملنا في مؤتمر CVPR 2018 كجزء من ورشة العمل حول القيادة المستقلة.

المراجع والعروض التوضيحية

  • ستيريو DNN ، ورقة CVPR18 ، استريو DNN العرض التوضيحي
  • Trailnet Forest Drone Navigation ، IROS17 Paper ، Trailnet DNN Video Demo
  • GTC 2017 Talk: Slides ، Video
  • فيديو تجريبي يعرض رحلة مستقلة 250 مترًا مع Trailnet DNN تحلق الطائرة بدون طيار
  • فيديو تجريبي يوضح رحلة طائرة بدون طيار مستقلة 1 كيلومتر مع Trailnet DNN
  • فيديو تجريبي يعرض Trailnet DNN يقود روفر روبوتي حول المكتب
  • فيديو تجريبي يوضح تعميم Trailnet للمركبات الأرضية والبيئات الأخرى

أخبار

  • 2020-02-03 : تطبيقات بديلة. لم يعد يتم تطوير Redtail ، ولكن لحسن الحظ تدخل مجتمعنا واستمر في تطوير المشروع. نشكر مستخدمينا على الاهتمام بالذاق والأسئلة والتعليقات!

    بعض التطبيقات البديلة مدرجة أدناه.

    • mtbsteve: https://github.com/mtbsteve/redtail

  • 2018-10-10 : عقدة الاستريو DNN ROS وإصلاحات.

    • إضافة استريو DNN ROS العقدة وعقدة المرئي.
    • مشكلة ثابتة مع Nvidia-Docker V2.

  • 2018-09-19 : تحديثات إلى Stereo DNN.

    • انتقل إلى Tensorrt 4.0
    • تم تمكين دعم FP16 في نموذج ResNet18 2D ، مما أدى إلى زيادة أداء 2x (20 إطارًا في الثانية على Jetson TX2).
    • تم تمكين التسلسل التسلسلي لـ Tensorrt في نموذج ResNet18 2D لتقليل وقت تحميل النموذج من دقائق إلى أقل من ثانية.
    • أفضل قطع الأشجار ودعم البروفيلر.

  • 2018-06-04 : ورشة عمل CVPR 2018. نسخة سريعة من ستيريو DNN.

    • تقديم عملنا في مؤتمر CVPR 2018 كجزء من ورشة العمل حول القيادة المستقلة.
    • تمت إضافة نسخة سريعة من نموذج DNN Stereo على أساس نموذج ResNet18 2D. يعمل النموذج بسرعة 10 إطارًا في الثانية على Jetson TX2. راجع ReadMe للحصول على التفاصيل وتحقق من Sample_App المحدثة.

  • GTC 2018 : إليك صفحة جلسة DNN Stereo DNN في GTC18 وعرض الفيديو المسجل

  • 2018-03-22 : Redtail 2.0.

    • تم إضافة نماذج DNN الاستريو ومكتبة الاستدلال (TensorFlow/Tensorrt). لمزيد من التفاصيل ، راجع ReadMe.
    • هاجر إلى jetpack 3.2. يجلب هذا التغيير أحدث المكونات مثل CUDA 9.0 و CUDNN 7.0 و Tensorrt 3.0 و OpenCV 3.3 وغيرها إلى منصة Jetson. لاحظ أن هذا هو تغيير كسر.
    • وأضاف الدعم للاستدلال int8. يتيح ذلك الاستدلال السريع على الأجهزة التي لديها تنفيذ الأجهزة لتعليمات INT8. مزيد من التفاصيل على الويكي لدينا.

  • 2018-02-15 : إضافة دعم لمنصة اكتشاف TBS.

    • تعليمات خطوة بخطوة حول كيفية تجميع طائرة TBS Discovery بدون طيار.
    • تعليمات حول كيفية إرفاق واستخدام كاميرا Zed Stereo.
    • تعليمات مفصلة حول كيفية معايرة واختبار وطيران الطائرة بدون طيار.

  • 2017-10-12 : تمت إضافة صورة Docker محاكاة كاملة ، الدعم التجريبي لـ APM Rover ودعم Mavros V0.21+.

    • تحتوي صورة Docker محاكاة Redtail على جميع المكونات المطلوبة لتشغيل محاكاة Redtail كاملة في Docker. الرجوع إلى ويكي لمزيد من المعلومات.
    • الدعم التجريبي لـ APM Rover. الرجوع إلى ويكي لمزيد من المعلومات.
    • العديد من التغييرات الأخرى بما في ذلك دعم Mavros v0.21+، و jetson install install script وعدد قليل من إصلاحات الأخطاء.

  • 2017-09-07 : تم إصدار مشروع Nvidia Redtail كمشروع مفتوح المصدر.

    تتيح وحدات AI من Redtail بناء الطائرات بدون طيار مستقلة وروبوتات متنقلة على أساس التعلم العميق و NVIDIA Jetson TX1 و TX2. يتم إصدار التعليمات البرمجية المصدرية ، والنماذج التي تم تدريبها مسبقًا ، بالإضافة إلى تعليمات البناء والاختبار التفصيلية على Github.

  • 2017-07-26 : تم ترحيل الكود والبرامج النصية إلى Jetpack 3.1 مع Tensorrt 2.1.

    يوفر Tensorrt 2.1 تحسينات كبيرة في أداء الاستدلال DNN بالإضافة إلى الميزات الجديدة وإصلاحات الأخطاء. هذا هو تغيير كسر يتطلب إعادة تبديل Jetson مع Jetpack 3.1.

يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل