Roverをベースにしています。Coreの特長から選択しました。Roverをベースにしています。Coreの特長から選択しました。TX1プラットフォームから得ている印象的なパフォーマンスについて読んでいます。このSOCには、NVIDIAのMaxwellアーキテクチャによる256個のGPUコアがあります。G2インスタンスタイプが〜5,000コアを持つことがわかりました。この急速な成熟には、巨大な可能性が伺われます。これらのプロジェクトはどちらも、OpenCVまたはCUDAを直接使用するGPUによる深層学習を可能にします。私はこれらの技術が私のチームが顧客のために革新的な機能を提供するのに役立つと感じました。私はそれらについて十分に知りませんでした。個人的にやって学ぶ、実際の世界の問題を解決するためにこの技術を使うことができるプロジェクトが必要でした。NvidiaのCUDAまたはOpenCVが、集中的な作業でトップラインのCPUにぴったり合うことを見ていく方法が必要でした。退屈なエンジニアがやることをしました。私は簡単な質問に答えるために複雑な問題を作りました。GPUを使って大部分の演算処理を高速化するのはどれほど難しいのですか?ソフトウェアエンジニアとして、ハードウェアには常に興味がありました。これはまったく異なる世界だからです。それでも信じられないほどに私が毎日やっていることに結びついていることが重要です。Amazonで入手可能)を使用することができるロボットを構築することに決めました。以下のGIFは、ローバーが回転するレーザーを使って距離情報を取得し、ローバーが現在入っている部屋の地図に変換するこのプロジェクトの第一歩を示しています。次に、ローバーが動くにつれて、ソフトウェアは統計モデルを使用して、以前に見られた物体からの距離の新しいセットを与えられた部屋のローバーの位置を(比較的高い精度で)推測する。これが面白いとわかったら、AmazonのNYC本部の私のチームがすべてのレベルのエンジニアを採用しています!プリンシパルエンジニアが含まれています。詳細については履歴書を私に伝えてください。Instanceタイプを使用してワークロードを加速させることについて、私がなぜ非常に興奮しているのかを知ることができます。Micro、ATmega32u4SoftSerialは、ATmega32u4ベースのArduinoで割り込みテーブルのエラーが原因で作業することは難しいとのことです。あなたはTXのために好きなピンをかなり使うことができますがRXにピン9を使用していることを確認することです。実際に読み取るデータがあっても、SoftSerial.read()は常に-1を返します。これは、多くの(おそらくすべての)ATmega32u4ベースのArduinosで、インターアットが正しく設定されていないためです。Micro(s)とLeonardoのセットでこれを確認しました。360からデータを取得できなかった理由を数時間かけて調査しましたHardwareSerialを使用すると機能しました。認しましたが、SoftSerialはそれを見ることができませんでした。違いをここで見つけることができます。Micro(ATmega32u4)を試してみることにしました。はんだ付けのビット、上記のSoftSerialの悪夢、そして下のATmega32u4のレンガの悪夢の後...私はついにソフトウェアシリアルポートを使ってarduinoからレーザーデータを読み込むことができました。directionが最も近い障害物です)Arduinoでやっても構いません。Serial経由でサンプルを公開するときに、RPLidarから1秒〜110サンプルをサンプリングします。最小限の処理(最小方向)でRPLidarから1秒あたり〜900サンプル。最小限の処理(最小方向)とRPLidarパーフォマンスパッチを使用してRPLidarから1秒あたり〜1500サンプルRPLidarは1秒あたり2000サンプルを処理できます。TX1を使用する私の選択を再確認したRPLidarから2,000サンプルを1秒間処理している間でも、hector_mappingノードを実行し、生成されたマップを保存し、リモートのRVizインスタンスに公開し、カスタムロボットソフトウェアを実行できるからです。Micro、またはATmega32u4に基づくものを使用する予定がある場合は、リセットループを引き起こすスケッチをアップロードしないように注意する必要があります。これは、ATmega32u4が実際にボードのプログラミングを可能にするコンパイル時に注入されたコードを使用するためです。あなたは下のようなスケッチを提出すればあなたのarduinoをレンガしようとします。ついてはほとんどオンラインではありません。これらのどれも動作しません。その時点で唯一の選択肢は、ボードに適切なピン配置があると仮定して、チップを直接プログラムすることです。Microとは異なります。オペレーティングシステムがデバイスを認識し、修正されたスケッチをアップロードする時間があることを保証します。ZEDフレームレートのヒントチュートリアルのおかげで、StereoLabsのZEDカメラは非常に素早く立ち上げられましたが、カメラのパフォーマンスにはいくつかの側面がありましたが、私は困惑していました。HD2KはTX1ではサポートされていませんが、1080を超える解像度設定を変更すると、roのsed_wrapperから奇妙なエラーが発生します。ポイントクラウドや奥行き画像は、2Dレーザースキャン投影(depthimage_to_laserscan経由)では使用できませんでしたが、奥行き画像自体を見て、実際に障害物が近づいたときにそれを検出するのは非常に良好でした。これは屋内だったので、屋外のパフォーマンスは変わるかもしれませんが、一般的に、パフォーマンスモードは、壁や家具を検出して部屋をマッピングするとはるかに優れていました。私のローバーの道で靴を検出するのに品質モードが良かった。パフォーマンス後に、深度画像からポイントクラウドを生成することはコストがかかり、callgrindをzed_wrapperに提供することはかなり明確です。HZしか達成できませんでした。これは、私がdepthimage_to_laserscanに切り替えて、奥行き画像と同じレートでレーザーカーンを生成することができたときです。フロントとボタン1つレーザー2Dまたはデプスカメラも含まれるジョイスティック操作が可能これらのアプリケーションは、関連するROSトピックにデータを公開します。MAVLinkブリッジを提供します。VIEWSCarlのフォトアルバムファインダー越しの絶景を集めて。