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創客 Kris Kersey 使用 NVIDIA Jetson 完整還原超級英雄頭盔及其功能

NVIDIA英偉達 ? 來源:未知 ? 2023-05-13 04:40 ? 次閱讀

在亞特蘭大工作的 Kris Kersey 使用 NVIDIA Jetson 邊緣 AI機器人技術平臺,為超級英雄裝備打造了平視顯示器 (HUD)。

Kris Kersey 是一名擁有 20 多年經驗的嵌入式軟件開發人員,同時也是一個擁有 3 萬多名訂閱者的 YouTube 教育頻道主播,以及漫畫與 COSPLAY 狂熱愛好者。

他在自己的首個項目中使用 NVIDIA Jetson 邊緣 AI 和機器人技術平臺將這些興趣和專長糅合到一起,完整還原了他最喜歡的漫威電影之一——《鋼鐵俠》中的超級英雄頭盔。

這個 3D 打印頭盔的 HUD 配備了計算機視覺功能,可以像電影中那樣顯示用戶所見之物的信息

NVIDIA Jetson 平臺負責處理來自兩個攝像頭的數據(每個眼槽一個),這兩個攝像頭可以“看到”頭盔佩戴者目光所及的東西。然后,HUD 會顯示當前溫度、濕度、高度和 GPS 位置等信息,還可以基于用于物體檢測的深度神經網絡,對用戶視野中的物體進行分類。

為了與他人分享這份快樂,Kersey 在他的 YouTube 頻道—— Kersey Fabrications 上分享了整個制作流程。

他表示,超級英雄電影和科幻小說都提醒自己,實現尖端技術需要跨學科協作。

他還提到:“就像這個項目一樣,一般情況下藝術家和故事講述者負責發揮自己的想象力,構思出精彩的想法,然后由科學家和工程師把這些想法變成現實”。

創客介紹

Kersey 曾在佐治亞州的南方理工大學(現隸屬于肯尼索州立大學)學習計算機科學,他在嵌入式微處理器和架構方面積累了豐富的工作經驗,且專門研究與 NVIDIA Jetson 平臺兼容的 Linux 操作系統

Kersey 表示:“在 Jetson 平臺上編寫軟件不需要學習新的編程語言或操作系統,所以對我來說是很容易的。”

白天,他是一家亞特蘭大初創企業的軟件工程師。晚上,他在自己的個人創客空間做自己的項目。

“我的車庫從不是用來停車的。”

相反,他的車庫中充滿著讓他的奇思妙想得以實現的各種工具、電路板和其他設備。

Kersey 強調自己最重視的是家人。他喜歡和家人一起下棋、看電影和爬山。

靈感來源

Kersey 小時候就癡迷于技術。他的母親是一位計算機輔助繪圖和機械設計教師。

“從很小的時候起,我就可以擺弄她用的電腦,我對電腦十分著迷。堂兄曾給了我一臺舊的 8 位電腦,剛開始不太會用,我就掏出說明書讀完整本,學會了基本的編程。”

后來,在幫助兒子完成一個科學奧林匹克競賽項目時,Kersey 開始接觸 3D 打印。

他表示:“從那時候起,我開始真正喜歡上了 3D 打印,不過我兒子不怎么喜歡。”

2018 年,Kersey 開設了自己的 YouTube 頻道,主要分享 3D 打印方面的內容。在此過程中,他逐漸成為了一名資深創客,同時也將個人所學教給觀眾。

NVIDIA Jetson 賦能超級英雄項目

Kersey 完整還原的 3D 打印無線鋼鐵俠頭盔,簡直與這個經典電影系列中的頭盔如出一轍,就連頭盔的打磨和上色也是他親力親為完成。

頭盔模型以 NVIDIA Jetson Xavier NX 開發套件為核心,驅動頭盔的 HUD。

他提到:“為了讓頭盔戴起來與《鋼鐵俠》中的一樣拉風,必須擁有實時、低延遲、高分辨率和高幀數的特點。屏幕上還必須顯示大量信息,這就需要有強大的圖形處理器,所以我選擇了 Jetson 平臺。”

Jetson 開發者套件配備了強大的板載 NVIDIA GPU 和 AI 功能來加速嵌入式應用。

Kersey 還使用 NVIDIA TensorRT 軟件開發套件,讓項目實現了低延遲、高吞吐量的高性能深度學習推理。

為了打造出新一代頭盔 HUD,Kersey 使用了 NVIDIA Jetson Orin Nano 開發者套件,并表示這個項目“直到最后一刻才見分曉”。NVIDIA Jetson Orin Nano 套件于 2022 年 9 月推出,為創建入門級 AI 機器人、智能相機等制定了新的標準。

Kersey 表示,從打開 Jetson Orin Nano 包裝盒到部署和運行軟件,只花了他兩個小時。

他目前想要使用 Jetson Orin NX 16GB 系統級模組升級項目,并從鋁制鋼鐵俠手炮 (Repulsor) 原型開始,打造一整套包含頭盔的鋼鐵俠盔甲。

他表示很快將開源該項目的代碼,這樣其他人也可以輕松地把自己變成超級英雄。

當被問及鋼鐵俠是否是他最喜歡的超級英雄時,Kersey 笑著說:“現在是啦!”

進一步了解更多關于 NVIDIA Jetson 平臺的信息:

https://www.nvidia.com/en-us/autonomous-machines/embedded-systems/

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