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Je vais développer un système de robotique edge AI basé sur ros2 utilisant jetson et rpi
Solutions d'IA, DeepStream et robotique optimisées pour vos appareils en périphérie
Fort de plus de 20 ans d'expérience dans le secteur, je développe des solutions ROS 2 + NVIDIA DeepStream AI pour la robotique et la vision par ordinateur. Je me spécialise dans la détection d'objets ...
À propos de ce service
Vous souhaitez intégrer l'IA en périphérie pour votre application robotique ? Je me spécialise dans la création de solutions d'Edge AI accélérées par matériel utilisant ROS2, parfaitement adaptées aux systèmes robotiques en temps réel et à faible latence.
En tant qu'expert en robotique et ROS2, je vous aiderai à déployer des applications robotiques intelligentes directement sur du matériel en périphérie comme Jetson Nano, Xavier, Raspberry Pi, Coral TPU, et plus encore, permettant l'inférence hors ligne, la fusion de capteurs et le contrôle en temps réel avec des modèles d'IA avancés.
Ce que je propose :
- Architecture logicielle robotique basée sur ROS2
- Intégration de modèles AI/ML avec les pipelines ROS2
- Interface matérielle (capteurs, actionneurs, caméras, etc.)
- Déploiement en périphérie sur Jetson, Raspberry Pi, etc.
- Contrôle en temps réel, détection d'objets, estimation de pose, commandes vocales
- Optimisation des modèles d'IA pour l'edge (TensorRT, ONNX, quantification)
- Fichiers de lancement, nœuds et intégration système personnalisés
- Environnements ROS2 Dockerisés pour un déploiement facilité
Technologies que j'utilise :
- ROS2 Humble / Iron / Rolling
- OpenCV, TensorFlow Lite, PyTorch, YOLO, DeepStream
- Communication DDS pour systèmes distribués
- MQTT, WebRTC pour la surveillance et le contrôle à distance
- RTOS ou Ubuntu Core sur appareils embarqués
Idéal pour :
- Startups en robotique & laboratoires de recherche
Plateforme:
NVIDIA Jetson
Capteurs:
Accéléromètre
•
Ultrasonique
•
Infrarouge
•
Camera
FAQ
Traduction automatique
Q1 : Quels types de plateformes matérielles supportez-vous ?
A : Je supporte une large gamme d'appareils en périphérie, notamment NVIDIA Jetson Nano/Xavier, Raspberry Pi 4, Intel NUC, Coral Dev Board, et d'autres plateformes ARM/x86.
Q2 : Pouvez-vous déployer des modèles d'IA comme YOLO ou l'estimation de pose sur des appareils en périphérie ?
A : Oui ! Je peux optimiser et déployer des modèles tels que YOLOv5, YOLOv8, MoveNet, et des CNN personnalisés en utilisant TensorRT, ONNX ou TensorFlow Lite pour une inférence efficace en périphérie.
Q3 : Intégrerez-vous le modèle d'IA dans un nœud ROS2 ?
A : Absolument. Je créerai ou modifierai des nœuds ROS2 pour encapsuler votre modèle d'IA, publier les résultats d'inférence, et l'intégrer à votre pipeline de contrôle robotique.
Q4 : Fournissez-vous une interface matérielle comme le contrôle de moteurs ou la lecture de capteurs ?
A : Oui, je peux interfacer votre matériel (par exemple, moteurs, caméras, LIDAR, IMUs, etc.) avec ROS2 en utilisant des pilotes personnalisés ou standards.
Q5 : J'ai déjà un modèle d'IA entraîné — pouvez-vous le déployer sur mon matériel ?
A : Absolument ! Partagez simplement le fichier et le format du modèle, et je m'occuperai de la conversion, de l'optimisation et de l'intégration ROS2 pour le déploiement en périphérie.
