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Svilupperò un sistema di robotica edge AI basato su ros2 usando jetson e rpi
Soluzioni di AI, DeepStream e Robotics ottimizzate per i tuoi dispositivi edge
Con oltre 20 anni di esperienza nel settore, sviluppo soluzioni AI ROS 2 + NVIDIA DeepStream per robotica e computer vision. Sono specializzato in rilevamento, tracciamento e riconoscimento di azioni ...
Informazioni su questo servizio
Se vuoi integrare l'AI all'edge per la tua applicazione robotica, sono specializzato nella creazione di soluzioni Edge AI accelerate dall'hardware usando ROS2, perfettamente adattate a sistemi robotici in tempo reale e a bassa latenza.
Come esperto di robotica e ROS2, ti aiuterò a distribuire applicazioni robotiche intelligenti direttamente su hardware di edge come Jetson Nano, Xavier, Raspberry Pi, Coral TPU e altri, consentendo inferenza offline, fusione di sensori e controllo in tempo reale usando modelli di AI avanzati.
Offro:
- Architettura software robotica basata su ROS2
- Integrazione di modelli AI/ML con pipeline ROS2
- Interfaccia hardware (sensori, attuatori, telecamere, ecc.)
- Distribuzione edge su Jetson, Raspberry Pi, ecc.
- Controllo in tempo reale, riconoscimento oggetti, stima della posizione, comandi vocali
- Ottimizzazione dei modelli AI per l'edge (TensorRT, ONNX, quantizzazione)
- File di lancio personalizzati, nodi e integrazione di sistema
- Ambienti ROS2 Dockerizzati per una facile distribuzione
Tecnologie che utilizzo:
- ROS2 Humble / Iron / Rolling
- OpenCV, TensorFlow Lite, PyTorch, YOLO, DeepStream
- Comunicazione DDS per sistemi distribuiti
- MQTT, WebRTC per monitoraggio/controllo remoto
- RTOS o Ubuntu Core su dispositivi embedded
Ideale per:
- Startup di robotica e laboratori di ricerca
Piattaforma:
NVIDIA Jetson
Sensori:
Accelerometro
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Ultrasonic
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Infrarossi
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Camera
FAQ
Traduzione automatica.
Q1: Che tipo di piattaforme hardware supporti?
A: Supporto una vasta gamma di dispositivi edge tra cui NVIDIA Jetson Nano/Xavier, Raspberry Pi 4, Intel NUC, Coral Dev Board e altre piattaforme ARM/x86.
Q2: Puoi distribuire modelli AI come YOLO o stima della posizione sui dispositivi edge?
A: Certamente! Posso ottimizzare e distribuire modelli come YOLOv5, YOLOv8, MoveNet e CNN personalizzate usando TensorRT, ONNX o TensorFlow Lite per inferenza efficiente sull'edge.
Q3: Integrerai il modello AI in un nodo ROS2?
A: Assolutamente. Creerò o modificherò nodi ROS2 per avvolgere il tuo modello AI, pubblicare i risultati dell'inferenza e integrarlo nel pipeline di controllo robotico.
Q4: Fornisci interfacce hardware come il controllo dei motori o la lettura dei sensori?
A: Sì, posso interfacciare il tuo hardware (ad esempio motori, telecamere, LIDAR, IMU, ecc.) con ROS2 usando driver personalizzati o standard.
Q5: Ho già un modello AI addestrato — puoi distribuirlo sul mio hardware?
A: Assolutamente! Condividi il file e il formato del modello, e io gestirò la conversione, l'ottimizzazione e l'integrazione con ROS2 per la distribuzione sull'edge.
