NVIDIA ROS 2 项目

NVIDIA Jetson 致力于开发 ROS 2 软件包，以简化机器人 AI 应用程序的开发。

ROS 项目

• Isaac ROS Nvblox ：使用 nvblox 的硬件加速 3D 场景重建和 Nav2 本地成本地图提供程序。

• Isaac ROS 对象检测 ：用于对象检测的深度学习模型支持，包括 DetectNet。

• Isaac ROS DNN 推理 ：此存储库提供了两个 NVIDIA GPU 加速的 ROS 2 节点，它们使用自定义模型执行深度学习推理。一个节点使用 TensorRT SDK，而另一个节点使用 Triton SDK。

• Isaac ROS Visual SLAM ：此存储库提供了一个 ROS 2 包，可使用 Isaac Elbrus GPU 加速库估算立体视觉惯性里程计。

• Isaac ROS Argus Camera ：此存储库提供了单目和立体节点，使 ROS 开发人员能够通过 CSI 接口使用连接到 Jetson 平台的摄像头。

• Isaac ROS image_pipeline ：此元包提供与基于 CPU 的标准 image_pipeline 元包类似的功能，但通过利用 Jetson 平台的专用计算机视觉硬件来实现。

• Isaac ROS Common ：与 Isaac ROS 套件一起使用的 Isaac ROS 常用实用程序。

• Isaac ROS AprilTags ：ROS 2 节点使用 NVIDIA GPU 加速的 AprilTags 库来检测图像中的 AprilTags 并发布其姿势、ID 和其他元数据。

• ROS 和 ROS 2 Docker 镜像 ：用于在 NVIDIA Jetson 平台上轻松部署的 Docker 镜像，由 ROS 2、PyTorch 和其他重要的机器学习库组成。

• ROS 和 ROS 2 DockerFiles：基于 l4t 的 ROS 2 Dockerfiles，可用于构建您自己的 Docker 映像。

• ROS 2 PyTorch 和 TensorRT 软件包：ROS 2 软件包用于使用 PyTorch 和 NVIDIA TensorRT 进行分类和对象检测任务。本教程是 NVIDIA Jetson 上 ROS 2 与 AI 集成的良好起点。

• ROS / ROS 2 加速深度学习节点软件包：使用 jetson-inference 库和 NVIDIA Hello AI World 教程 的 ROS/ROS 2 深度学习图像识别、对象检测和语义分割推理节点以及摄像头/视频流节点。

• ROS 2 人体姿势估计软件包：用于人体姿势估计的 ROS 2 软件包。

• 用于手势估计和手势分类的 ROS 2 软件包：使用 TensorRT 进行实时手势估计和手势分类的 ROS 2 软件包。

• 用于单目深度估计的 GPU 加速 ROS 2 软件包：用于 NVIDIA GPU 加速 torch2trtxb 示例（例如单目深度估计和文本检测）的 ROS 2 软件包。

• 用于 Jetson 统计的 ROS 2 软件包：用于监控和控制您的 NVIDIA Jetson [Xavier NX、Nano、AGX Xavier、TX1、TX2] 的 ROS 2 软件包。

• DeepStream SDK 的 ROS 2 软件包：适用于 NVIDIA DeepStream SDK 的 ROS 2 软件包。

模拟项目

• Isaac Sim Nav2：在此 ROS 2 示例中，我们演示了与 ROS 2 Nav2 项目集成的 Omniverse Isaac Sim。

• Isaac Sim 多机器人 ROS 2 导航：在此 ROS 2 示例中，我们演示了与 ROS 2 Nav2 堆栈集成的 Omniverse Isaac Sim，以执行同时进行的多机器人导航。

参考资料

有关 NVIDIA Jetson ROS 2 的更多更新可参见 here.