0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

Jetson 百万开发者故事 | 为了孩子的健康成长,他用 NVIDIA Jetson 做了一个象棋机器人

NVIDIA英伟达 来源:未知 2023-03-28 04:30 次阅读
加入交流群
微信小助手二维码

扫码添加小助手

加入工程师交流群

文科生是否也可以成为人工智能领域里的创客?答案是肯定的!

素为是一名在司法系统里工作的法律工作者,本科就读于法律专业。同时,他还是一名计算机爱好者,作为智能硬件的创客,平时他喜欢用电子硬件做一些有趣的项目。

几年前,Alpha Go 对战围棋大师李世石的画面令世界赞美人工智能的发展速度,但是素为却觉得“这还不够酷”!Alpha Go 是通过它的研发者黄士杰来执棋的,直播画面看起来还是两个人在对弈,怎么能说是人机大战呢?

“加个机械臂执棋,很难吗?”从那时起,素为就决定要做一个真正的象棋机器人,还向朋友夸下了海口。为了让正在一天天长大的孩子少看电子屏幕,通过下象棋锻炼思维能力,素为觉得必须加快制作出真正的象棋机器人。

硬件的选择和系统框架的搭建

之前素为准备用 PC 电脑来实现这个想法,后来发现NVIDIA Jetson Nano开发套件可为全桌面 Linux 给予开箱即用支持,并且与许多常见的外部设备和配件兼容,相关的开发教程也很丰富。

“这个小小的板子功耗不高,而且树莓派能做的它基本都能实现,关键是还具备 AI 功能,这可以满足我的需要,”素为表示。

很快,素为就规划出了一个系统框架:

1255e446-ccde-11ed-bfe3-dac502259ad0.jpg

素为的目标就是要做一款名副其实的“人机对战”中国象棋机器人。在制作过程中,他以 Jetson Nano 为中控主机,利用其边缘计算能力,无需联网即可实现对棋盘的视觉识别和棋步策略计算,再运用一部 XYZ 三轴滑台加气泵吸盘即可挪动棋子,实现真正的“人机对战”。

使用这个系统进行人机对弈的流程如下:

  1. 人类下一步棋;

  2. 人类点击 GPIO 按钮,Jetson Nano 启动指令;

  3. 棋盘上方的摄像头对着棋盘拍摄 1 张照片;

  4. 运用 OpenCV 对照片进行四角对齐、裁切边缘等处理;

  5. 将棋盘部分裁切为 9×10 个小图片;

  6. 运用事先训练好的图片分类模型在 Jetson Nano 上进行推理,该模型可分辨 15 种情况(7 种红方棋子、7 种黑方棋子、无棋子);

  7. 将识别结果拼接为棋盘状态,以 FEN 规范格式进行表达;

  8. 将 FEN 文本传递给开源中国象棋引擎 elephantfish,在 Nano 上进行计算,获取机器决定走的下一步棋;

  9. 生成并执行 gcode 指令控制滑台模组和气泵,将某个棋子在棋盘上挪动;

  10. 机器执行完毕,进入等候状态,等待人类发出下一步棋及按钮指令

从以上流程中,我们可以看到 Nano 作为主控机,除了指挥全过程运转,在第 4 至第 8 步骤为图片预处理、棋盘识别和计算下棋策略均提供了必不可少的算力。

127465b0-ccde-11ed-bfe3-dac502259ad0.jpg

图1:步骤4(a)

12995aaa-ccde-11ed-bfe3-dac502259ad0.jpg

图2步骤4(b

12b5967a-ccde-11ed-bfe3-dac502259ad0.jpg

克服深度学习的挑战

作为一名专业学习法律的文科生,素为表示对深度学习其实是一知半解的,“就是能够把开源代码 debug 跑起来那种水平。”为了把象棋机器人做出来,素为在 Jetson Nano 上先后用 TensorFlow 尝试了 VGG、ResNet 和 Inception。

“要么调参数总是调不好,要么准确度不高,”素为说,“曾经一度很沮丧。”

然而,功夫不负有心人,一个偶然的机会,素为看到 NVIDIA 与百度合作的EasyDL平台,在该平台上,可以零代码训练,并将模型一键部署在 NVIDIA Jetson 设备上。于是素为手工准备和标注了 4000 张训练素材图片,这些图片有的清晰,有的模糊,有的用光照亮、有的故意制造阴影,还有不同的旋转角度。之后在此基础上,对素材图片进行批量加噪点处理,一共生成了 5 万张图片数据用于深度学习训练。经过 EasyDL 的训练,生成了“图像分类”模型(因为运用场景有限可控,因此该模型不怕过拟合,准确率 100%),之后一键部署在 Jetson Nano 上,再配合素为写的主代码(https://gitee.com/lawup/chess-robot.git),象棋机器人终于运转起来了!

成为 Jetson 百万开发者一员

开心地看着自己的孩子和老父亲与机器鏖战几盘,欢声笑语无疑是这一路艰辛的最好补偿!

2022 年年底,素为带着这个项目,参加了 NVIDIA 举办的Jetson Edge AI 开发者大赛,荣获特别奖。

很高兴能成为 NVIDIA Jetson 百万开发者的一员。最关键的是,我是用 NVIDIA Jetson Nano 套件做出来的,而且充分发挥了 Nano 的性能和效用。不得不说,人生就是这么神奇,虽然我一度都绝望了,但自己夸下的海口就自己去实现!”素为谈到这个项目,依旧一脸自豪。

素为用自己的开发经历对广大 NVIDIA Jetson 开发者提出建议:“定下了目标就一定要去实现。因为是嵌入式环境,很多东西需要编译,这是一个比较漫长的过程,一定要有耐心。在经历反复的尝试和漫长的等待后,终于成功的那一刻就会有一种‘山穷水尽疑无路,柳暗花明又一村’的欣喜感,让你觉得’人间值得’ 。”


声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • 英伟达
    +关注

    关注

    23

    文章

    4047

    浏览量

    97724

原文标题:Jetson 百万开发者故事 | 为了孩子的健康成长,他用 NVIDIA Jetson 做了一个象棋机器人

文章出处:【微信号:NVIDIA_China,微信公众号:NVIDIA英伟达】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二维码

扫码添加小助手

加入工程师交流群

    评论

    相关推荐
    热点推荐

    NVIDIA Jetson AGX Thor Developer Kit开发环境配置指南

    NVIDIA Jetson AGX Thor 专为物理 AI 打造,与上代产品 NVIDIA Jetson AGX Orin 相比,生成式
    的头像 发表于 11-08 09:55 6194次阅读
    <b class='flag-5'>NVIDIA</b> <b class='flag-5'>Jetson</b> AGX Thor Developer Kit<b class='flag-5'>开发</b>环境配置指南

    BPI-AIM7 RK3588 AI与 Nvidia Jetson Nano 生态系统兼容的低功耗 AI 模块

    应用。 []() AIM-IO是款专为 Jetson Nano 生态系统设计的开源扩展板。它与 RK3588 AI Module7 配合使用,为您提供微型 AI
    发表于 10-11 09:08

    奥比中光3D相机矩阵接入NVIDIA Jetson Thor平台

    传输至Jetson Thor,为人形机器人等物理AI实时应用场景提供丰富且实时的感知数据流。这兼容性将使奥比中光成为全球数百万机器人开发者
    的头像 发表于 08-30 09:42 2279次阅读

    ADI借助NVIDIA Jetson Thor平台加速人形机器人研发进程

    当前,人形机器人正逐步迈向实际应用部署阶段,其落地节奏取决于物理智能与实时推理能力的发展。随着NVIDIA Jetson Thor平台的正式面市,Analog Devices, Inc. (ADI)将进
    的头像 发表于 08-29 14:07 2672次阅读

    NVIDIA Jetson AGX Thor开发者套件重磅发布

    开发者与未来创造们,准备好迎接边缘AI的史诗级革新了吗?NVIDIA以颠覆性技术再次突破极限,正式推出Jetson AGX Thor开发者
    的头像 发表于 08-28 14:31 1246次阅读

    NVIDIA Jetson Thor实现机器人实时推理能力的巨大飞跃

    这款专为全球数百万机器人开发者设计、基于 NVIDIA Blackwell 的机器人计算机,可提供高达 2,070 FP4 TFLOPS 的计算性能,能高效应对代理式 AI、高速传感器
    的头像 发表于 08-27 12:43 2001次阅读

    NVIDIA三台计算机解决方案如何协同助力机器人技术

    NVIDIA DGX、基于 NVIDIA RTX PRO 服务器的 Omniverse 和 Cosmos,以及 Jetson AGX Thor,正全面加速从人形机器人
    的头像 发表于 08-27 11:48 2026次阅读

    基于 NVIDIA Blackwell 的 Jetson Thor 现已发售,加速通用机器人时代的到来

    ·专为物理 AI 和机器人打造的机器人计算机 NVIDIA Jetson AGX Thor 开发者套件和量产级模组,现已发售。 ·超过 20
    发表于 08-26 09:28 1204次阅读
    基于 <b class='flag-5'>NVIDIA</b> Blackwell 的 <b class='flag-5'>Jetson</b> Thor 现已发售,加速通用<b class='flag-5'>机器人</b>时代的到来

    超过200万开发者加入NVIDIA机器人技术生态

    已经有超过 200 万开发者加入 NVIDIA 机器人技术生态系统。这些开发者正在推动制造业、食品配送、农业、医疗健康、设施维护等众多行业的
    的头像 发表于 08-21 19:47 1658次阅读
    超过200万<b class='flag-5'>开发者</b>加入<b class='flag-5'>NVIDIA</b><b class='flag-5'>机器人</b>技术生态

    NVIDIA Jetson AGX Thor开发者套件概述

    NVIDIA Jetson AGX Thor 开发者套件为您提供出色的性能和可扩展性。它由 NVIDIA Blackwell GPU和128 GB 显存提供动力支持,提供高达 2070
    的头像 发表于 08-11 15:03 1612次阅读

    NVIDIA Jetson + Isaac SDK 人形机器人方案全面解析

    NVIDIA Jetson + Isaac SDK 人形机器人方案全面解析 、方案概述 Jetson 硬件平台 :提供 AI + GPU
    的头像 发表于 07-30 16:12 1867次阅读

    Jetson平台核心组件BOM清单概览

    的接口芯片。对于开发者和系统集成商而言,了解这些关键组件的构成,对于产品选型、硬件设计和成本控制至关重要。 以下我们将根据公开的资料和设计文档,对主流的Jetson平台产品(Jetson Nano
    的头像 发表于 07-30 16:11 2469次阅读

    NVIDIA Jetson + Isaac SDK 在人形机器人领域的方案详解

    NVIDIA Jetson + Isaac SDK 在人形机器人领域的 方案详解 ,涵盖芯片型号、软件平台、开发工具链、应用场景与典型客户等。
    的头像 发表于 07-30 16:05 3156次阅读

    NVIDIA Jetson Orin Nano开发者套件的新功能

    生成式 AI 领域正在迅速发展,每天都有新的大语言模型(LLM)、视觉语言模型(VLM)和视觉语言动作模型(VLA)出现。为了在这充满变革的时代保持领先,开发者需要足够强大的平台
    的头像 发表于 12-23 12:54 1998次阅读
    <b class='flag-5'>NVIDIA</b> <b class='flag-5'>Jetson</b> Orin Nano<b class='flag-5'>开发者</b>套件的新功能

    NVIDIA发布小巧高性价比的Jetson Orin Nano Super开发者套件

    NVIDIA近期推出了款全新的生成式AI超级计算机——Jetson Orin Nano Super开发者套件。这款开发者套件以其小巧的尺寸
    的头像 发表于 12-19 11:28 1477次阅读