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3.0 NVIDIA HOME
Introduction
Modeling
Platforms
Getting started
Jetson setup
Drone setup
GCS (Ground Control Station) setup
Simulation
Flying
References
このプロジェクトには、フォレスト・トレイルのような非常に非構造化された環境を自律的にナビゲートできる無人機を構築するための命令、コード、その他の成果物が含まれています。
ドローンは、NVIDIA Jetson組み込みプラットフォーム上で実行されるdeep learning-based AIを使用します。
このコードは、arXivの論文で説明されているアイデアを実装しています。
このプロジェクトには、モデリングとプラットフォームの2つの主要な部分があります。
自律航法を可能にするAIのプロジェクトは、公開されているデータを使用してゼロから訓練できるdeep neural
network (DNN) に基づいています。
いくつかの事前に訓練されたDNNもこのプロジェクトの一部として利用可能です。
TrailNet DNNを最初から訓練したい場合は、このページの手順に従ってください。
現在、以下の無人機プラットフォームがサポートされています。
・TBS Discovery Platform
・3DR IRIS +
. Differential drive rover support is coming
一般的に、Pixhawkフライトコントローラを使用するドローンプラットフォームは動作するはずです。
APM Roverの実験的サポートもあります：
Erle Rover エールローバー
完全自律型無人機プラットフォームを構築するには、適切なハードウェアおよびソフトウェア構成が必要です。
NVIDIA Jetsonプラットフォームは、DNNの推論、コントローラ、ビデオストリーミングなど、ほとんどのコンポーネントを実行するために使用されます。 Jetsonのセットアップガイドでは、必要なソフトウェアと依存関係をすべてインストールする手順について説明しています。
無人機プラットフォームに応じて、いくつかの追加ステップが必要になることがあります。
特定のプラットフォームのドキュメントの手順に従ってください。
TBS Discovery Platform
3DR IRIS +
ラップトップは、QGroundControlのようなGCSソフトウェアを実行して、NVIDIA ShieldまたはXBox**
コントローラを使用して無人機を制御する便利な方法です。
GCSマシンを設定するには、この手順に従います。
通常は、シミュレータでコードをテストすることをお勧めします。 Gazeboを使用してシミュレーションを実行するには、この手順に従います。
ハードウェアとソフトウェアのセットアップ手順が完了したら、離陸するときです！ 無人機を飛行するには、この手順に従ってください。
arXiv paper
Our GTC 2017 talk: slides, video
Demo video showing 250 m autonomous flight, DNN activation and control
Demo video showing our record making 1 kilometer autonomous flight
Demo video showing generalization to ground vehicle control and other environments
Stereo DNN, GTC18 talk: arXiv paper, Stereo DNN video demo
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