인텔 AI로 로봇 최적화

목차

🤖 로봇 소프트웨어 최적화 라이브러리 소개

• 로봇 소프트웨어 개발을 위한 Intel EI for AMR SDK 소개

• 로봇 개발을 위한 최적화된 라이브러리 소개

🎯 Intel EI for AMR SDK 소개

• Intel EI for AMR SDK의 중요성

• SDK를 통한 개발 프로세스의 단축

• 기존 스택을 보완하는 Intel EI for AMR SDK의 역할

💡 Intel 최적화 라이브러리 소개

• 모듈 최적화: ORB 특징 추출

• 포인트 클라우드 라이브러리 모듈 최적화

• Intel 최적화 PCL 라이브러리의 특장점

🧠 Intel AI for AMR SDK에 포함된 알고리즘

• 빠른 매핑 알고리즘 소개

• 협력형 SLAM: 공동 작업을 통한 정확한 위치 파악

• ADB Scan: 적응형 밀도 기반 스캔 알고리즘

• ITS 알고리즘: 지능적인 양방향 검색 및 글로벌 경로 탐색

🚀 로봇의 미래를 위한 Intel EI for AMR SDK 활용

• 시스템 성능 요구 사항 충족을 위한 최적화된 라이브러리 및 알고리즘 활용

• Intel 하드웨어 및 Intel EI for AMR SDK를 활용한 로봇의 미래 구축

🤖 로봇 소프트웨어 최적화 라이브러리 소개

🎯 로봇 소프트웨어 개발을 위한 Intel EI for AMR SDK 소개

로봇 소프트웨어 개발은 현대 산업의 핵심 요소 중 하나입니다. Intel은 이를 위해 Intel EI for AMR SDK를 개발했습니다. 이 SDK는 로봇 솔루션의 개발을 빠르고 효율적으로 만들어 주는 핵심 기능을 제공합니다.

SDK를 통한 개발 프로세스의 단축

기존에 Intel 아키텍처에 대한 스택이 없더라도, Intel EI for AMR SDK는 개발자들에게 필수적인 기능을 제공합니다. 이를 통해 새로운 프로젝트를 더 빠르게 시작할 수 있습니다.

기존 스택을 보완하는 Intel EI for AMR SDK의 역할

이미 운영 중인 로봇 스택이 있는 개발자라면 Intel EI for AMR SDK를 통해 현재의 컴퓨팅 작업 부하를 최적화할 수 있습니다. Intel의 라이브러리는 쉽게 연동되며, 시스템의 전체 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

💡 Intel 최적화 라이브러리 소개

모듈 최적화: ORB 특징 추출

시각 SLAM 알고리즘에서 자주 사용되는 ORB 특징 추출 함수는 CPU 및 메모리 사용량을 절반으로 줄이는 Intel 최적화 기능을 제공합니다. 이 라이브러리는 통합 GPU, 별도 GPU 및 FPGA와 같은 다양한 Intel 실리콘 아키텍처에서 확장될 수 있습니다.

포인트 클라우드 라이브러리 모듈 최적화

3D 포인트 클라우드 및 기하학 처리에 사용되는 오픈 소스 라이브러리인 PCL은 AMR 및 산업 로봇 애플리케이션에서 널리 사용됩니다. Intel 최적화 PCL 라이브러리는 네이티브 오픈 소스 BCL 구현과 비교하여 성능을 향상시킵니다.

이어서 Intel AI for AMR SDK에 포함된 알고리즘을 자세히 살펴보겠습니다.