Vision- und KI-Funktionen für ROS 2

Vision- und KI-Funktionen für ROS 2

Nvidia und Open Robotics haben eine Vereinbarung getroffen, um die Leistung von ROS 2 auf der Jetson-Edge-AI-Plattform und GPU-basierten Systemen zu beschleunigen. So sollen Entwicklungszeiten verkürzt werden, um Computer-Vision- und KI-/Machine-Learning-Funktionen in ROS-basierten Anwendungen einzubinden.

Bild: Nvidia GmbH

Open Robotics wird ROS 2 erweitern, um eine effiziente Verwaltung des Datenflusses und des gemeinsam genutzten Speichers über GPUs und andere Prozessoren der Jetson-Edge-AI-Plattform hinweg zu ermöglichen. Das soll die Leistung von Anwendungen verbessern, die Daten mit hoher Bandbreite von Sensoren in Echtzeit verarbeiten müssen.

NVIDIA GmbH
https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-ai-perception-coming-to-ros-developers/

Das könnte Sie auch Interessieren

Bild: Igus GmbH
Bild: Igus GmbH
Auf dem Weg zum Leuchtturm

Auf dem Weg zum Leuchtturm

Die Idee, ein Fahrerloses Transportsystem mit einem Leichtbauroboter zu kombinieren, ist beileibe nicht neu. Entsprechende Lösungen werden auch bereits als marktreif vorgestellt. Neu ist hingegen, das Ganze auf Lowcost-Level umzusetzen. Diesen Plan hegt Igus – und wieder einmal sind dessen Dimensionen ziemlich groß, wie der Robotik-Verantwortliche, Alexander Mühlens, im Gespräch mit ROBOTIK UND PRODUKTION verrät.

Bild: Igus GmbH
Bild: Igus GmbH
Machine Planner von RBTX: Kostengünstige Roboterlösungen in wenigen Minuten zusammenstellen

Machine Planner von RBTX: Kostengünstige Roboterlösungen in wenigen Minuten zusammenstellen

Getrieben durch Arbeitskräftemangel und steigenden Wettbewerbsdruck sind auch immer mehr kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) am Thema Automation interessiert. Doch häufig steht die Frage im Raum: Wo fange ich überhaupt an? Die Investitionskosten scheinen hoch und die Integration komplex. Hier soll der Machine Planner auf dem Robotikmarktplatz RBTX Abhilfe schaffen.

Bild: Fraunhofer-Institut IFAM
Bild: Fraunhofer-Institut IFAM
Positioniergenauigkeit egal

Positioniergenauigkeit egal

Für die Qualitätskontrolle von additiv gefertigten (3D-gedruckten) Metallbauteilen hat das Fraunhofer IFAM eine Messstation entwickelt, die aus einem Leichtbauroboter, einem Inline-Sensor (Streulicht) und einem 3D-Sensor (3D-Flächenscanner) besteht. Mithilfe des 3D-Sensors ließ sich erfolgreich die Position der Bauteile bestimmen, woraufhin der Roboterpfad an Verschiebungen und Drehungen angepasst werden konnte. Anschließend konnte mit dem Inline-Sensor dann positionsunabhängig die Rauheit als Qualitätsmerkmal der Bauteile bestimmt werden.