NVIDIA DEVELOPER


tyco 監控攝影機系列（總代理上敦企業）

雖然你可能已經習慣了自己丟垃圾（希望如此），但有了現代人工智慧 (AI)，就沒有必要再這樣做了。 

Trashformer 團隊由一群 NVIDIA Jetson 實習生組成，他們使用 Jetson TX2 打造了一個小型人形機器人，可以透過神經網路模型自主偵測和拾取垃圾。



這些高中開發者，於今年六月加入 NVIDIA，僅用七週時間就打造出一台先進的清潔機器。他們之前都曾參加過 FIRST 機器人大賽，但今年夏天，他們的工作重點是將 AI 融入實際應用。

這款人形機器人結合了 Jetson TX2、Bioloid GP 和羅技網路攝影機。其神經網路名為 Trashnet，是一個多分類模型，使用 Tesla P100 和 Quadro P5000，以及 cuDNN 加速的 Caffe 深度學習框架進行訓練。它會持續掃描網路攝影機的即時畫面，並在偵測到的任何垃圾周圍繪製邊界框。然後，這些邊界框的陣列會用於執行特定的路徑。 NVIDIA JetPack 提供了執行這些操作所需的所有必要庫，並開箱即用。



「假設有人把一個杯子扔到地上。如果杯子在機器人的視野範圍內，它就會朝杯子走去，直到杯子的邊界框超出範圍。模型會追踪杯子的方向，然後啟動預先設定的程序將其撿起。為了防止誤觸發，只有當杯子位於視野底部時，撿起程序才會啟動。」Trashformer 團隊說道。



觀看下面機器人的運作情況。


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根據該團隊介紹，這項檢測技術可以輕鬆遷移到其他機器人。

「想像街道清潔無人機，這種模型可以稍加調整並佈署，以適應其他外形尺寸。」難以遷移的技術之一是移動控制（motion control），但 NVIDIA Isaac 中模擬和訓練移動的能力，將解決這個問題。

Trashformer 的視覺網路，是任何機器人辨識垃圾的精確方法，這項技術或許有一天，能讓人們不再為垃圾的放置地點而擔憂。

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