AI帮助机器人在充满障碍的室内空间中穿行

AI帮助机器人在充满障碍的室内空间中穿行

随着机器人变得越来越重要,比如提供邮件,食物和指示,它们需要能够轻松地在室内环境中穿行。今年夏天,四名来自高中的NVIDIA实习生,CCCC团队(ForeSee)开发了一种强大,低成本的解决方案来应对这一挑战。

室内环境包括许多低成本距离相机或2D LiDAR无法检测到的危险。这包括网状栏杆,楼梯和玻璃墙。传统上,这个问题已经在3D LiDAR的帮助下解决了,它使用激光距离扫描来检测任何高度的地板中的障碍物和间隙。然而,即使是低端产品起价为8000美元,也限制了它们在大多数消费应用中的使用。

该团队没有添加更传统的传感器专用传感器,而是发现深度学习的进步使得单个通用传感器(相机)可以避免危险。

基本上,相机必须能够检测到它前面的可穿越平面,以标记安全和不安全的区域。这些区域可以是障碍物,如激光测距仪可以检测到的椅子或墙壁那样简单,也可以像楼梯,栏杆和玻璃墙等障碍物一样复杂。

为了使用单个摄像头探测复杂的障碍物,该团队使用ResNet-50 v2作为特征提取器训练DeepLab V3 神经网络架构,以在机器人前方的地面上划分自由空间(未被障碍物占据的空间)。这使得机器人能够穿越危险的环境,这在以前只有2D LiDAR是无法完成的。然后将检测到的危险区域送入自动导航系统,该系统在机器人移动时引导机器人。

谷歌的TensorFlow可视化工具TensorBoard用于可视化模型架构并监控NVIDIA Tesla V100 GPU上的网络培训。此工具能够查看在TensorFlow中初始化的每个节点并查看所有模型度量标准,在这种情况下可视化模型丢失。

实习生最终在一个模块上集成了价格合理的机器人开发平台,包括低成本2D LiDAR,普通网络摄像头和NVIDIA Jetson TX2超级计算机,运行机器人操作系统(ROS)来进行控制。TensorFlow深度神经网络在具有CUDA和cuDNN加速训练和执行的NVIDIA Tesla V100上进行了调整和训练。这些高性能工具允许在模型选择和超参数调整中快速迭代。

团队表示,“我们的工作突出了深度学习对于机器人技术的发展至关重要。”

代码:github.com/NVIDIA-Jetson/Foresee-Navigation

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