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Índice

1. Otimização de Bibliotecas e Algoritmos para Robôs Autônomos
2. Módulos de Otimização
   • Extração de Recursos Orb
   • Biblioteca de Nuvens de Pontos Otimizada
3. Algoritmos Fornecidos pela Intel
   • Mapeamento Rápido
   • SLAM Colaborativo
   • ADB Scan: Segmentação de Dados Lidar
   • Planejador de Caminho Inteligente

Otimização de Bibliotecas e Algoritmos para Robôs Autônomos

Olá, eu sou Rajesh Kursari, o gerente de produto para software de robótica na Intel. Hoje, quero falar sobre as bibliotecas e algoritmos otimizados incluídos no SDK para robôs móveis autônomos da Intel, projetados para fazer suas soluções funcionarem melhor nos processadores Intel.

O SDK Intel EI para AMR é útil, não importa em que ponto de desenvolvimento você esteja. Se você não possui uma pilha existente em uma arquitetura Intel, o SDK pode oferecer capacidades fundamentais que permitem começar rapidamente. Se você é um desenvolvedor experiente com uma pilha robótica operacional, o Intel EI for AMR pode impulsionar o desempenho das suas cargas de trabalho atuais.

Quando se trata de software robótico, há muitos problemas diferentes que você está tentando resolver. Um é criar diferenciação por meio do software nas áreas de IA, visão computacional, aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Dois é fazer suas soluções funcionarem melhor e três é aproveitar os recursos de ponta do hardware mais recente.

A Intel ajuda os desenvolvedores a alcançar esses objetivos fornecendo bibliotecas otimizadas que são fáceis de integrar nas soluções existentes dos clientes, enquanto também oferecem benefícios nas áreas de desempenho energético e indicadores-chave de desempenho de throughput do sistema como um todo.

Com isso, vamos entender alguns desses componentes de otimização distribuídos pela Intel como parte do Intel EI for AMR SDK.

Módulos de Otimização

Extração de Recursos Orb

A extração de recursos Orb é uma função comumente usada pelos algoritmos visuais SLAM. O módulo de extração de recursos otimizado pela Intel reduz o uso da CPU e da Memória pela metade. Esta biblioteca também se adapta a diferentes arquiteturas de silício da Intel, incluindo GPU integrada, GPU discreta e FPGA.

Biblioteca de Nuvens de Pontos Otimizada

PCL é uma biblioteca de código aberto para processamento de nuvens de pontos e geometria 3D. É amplamente utilizada em diversas aplicações para robôs móveis autônomos e industriais. As bibliotecas PCL otimizadas pela Intel proporcionam melhorias de desempenho em comparação com a implementação nativa de código aberto do PCL.

Agora, vamos nos concentrar em alguns dos algoritmos incluídos no Intel AI for AMR SDK.

Algoritmos Fornecidos pela Intel

Mapeamento Rápido

O mapeamento rápido é um pacote ROS para modelagem de cena em tempo real a partir de imagens de profundidade sequenciais. Ele ajuda o robô a entender a cena com a qual está interagindo, permitindo perceber com precisão o espaço livre e navegar com segurança ao redor de objetos como pessoas, empilhadeiras e outros robôs.

SLAM Colaborativo

A solução colaborativa SLAM otimizada pela Intel é um algoritmo baseado em SLAM visual que fornece Alta precisão de localização com capacidades de fusão de mapas. O cliente ou rastreador do SLAM colaborativo é executado no robô, enquanto os componentes do servidor executam na borda. Cada cliente ou rastreador realiza odometria visual com um mapa local delimitado, que é sincronizado com o banco de dados de mapas do servidor em tempo real. Um servidor de borda mantém todos os mapas para um local específico, como um hospital ou uma fábrica.

ADB Scan: Segmentação de Dados Lidar

O algoritmo fornecido pela Intel, chamado ADB Scan (Adaptive Density Based Scan), é um método melhorado de DB Scan para segmentação de dados lidar, usado principalmente em aplicações de aprendizado de máquina e reconhecimento de padrões. Com um aumento no alcance de detecção em densidades variáveis, o ADB Scan detecta mais objetos do que o DB Scan.

Planejador de Caminho Inteligente

O algoritmo ITS (Intelligent Two-way Search) ou planejador de caminho global executa uma busca simultânea de duas vias a partir de locais de início e objetivo. Ele encontra um caminho global mais rápido do que os algoritmos tradicionais A-Star. Os ganhos de desempenho aumentam conforme o tamanho do ambiente operacional do robô.

Em resumo, utilizando as bibliotecas e algoritmos otimizados com o Intel EI for AMR SDK, você pode acelerar o tempo de implantação e construir soluções mais econômicas, atendendo aos requisitos de desempenho do sistema.

Vamos construir o futuro dos robôs utilizando o hardware e o Intel EI for AMR SDK da Intel.

Destaques:

• Otimização de bibliotecas e algoritmos para robôs autônomos
• Módulos de extração de recursos Orb e nuvens de pontos otimizados pela Intel
• Algoritmos avançados como mapeamento rápido e SLAM colaborativo
• Soluções inteligentes para segmentação de dados Lidar e planejamento de caminho global

FAQ

P: Como posso começar a usar o Intel EI for AMR SDK em meu projeto de robótica? R: Para começar, visite o site oficial da Intel e faça o download do SDK. A Intel oferece documentação detalhada e exemplos de código para ajudar no desenvolvimento.

P: Quais são os benefícios de utilizar algoritmos otimizados da Intel em comparação com soluções de código aberto? R: Os algoritmos otimizados pela Intel são adaptados para tirar o máximo proveito do hardware da Intel, oferecendo melhor desempenho e eficiência em comparação com