メイカーに会おう：ソフトウェアエンジニアがNVIDIA Jetsonを活用して自律運転スケートパークを構築
Meet the Maker Software engineers build autonomous skate park using NVIDIA Jetson.
Kirk Kaiserは、自転車に乗り新聞を配達するというプレイヤーが、通りの中央に出現するランプなどの障害物に遭遇しながら新聞を配達するビデオゲーム「Paperboy」のファンで育ちました。
これが、ソフトウェア開発者の最新プロジェクトのインスピレーション元となり、NVIDIA Jetsonプラットフォームを利用したエッジAIやロボット技術を使用した自動運転スケートランプを作りました。
フロリダ州のナポリに拠点を置く熱心なスケートボーダーであるKaiserは、「私の人生にPaperboyの不条理さと楽しさが加わることを望んでいた」と語ります。「ある日、私は犬のBenjiが私の傍らを走っているのを見ながらボードに乗っていたときに、『私が一緒に持っていけるランプがあったらどうだろうか？』と思いました。」
彼は今、それを実現する技術を構築しています。携帯可能な自律型スケートパークにつながる可能性のある技術です。
これまでに、彼は電動プラットフォームを開発し、ランプを持ち上げて地面と水平にすることができるようにしました。PS4コントローラーを使用し、NVIDIA Jetson Nano Developer KitにBluetoothで接続して操縦できます。
今は、新しいNVIDIA Jetson Orin Nano Developer Kitの助けを借りて、プラットフォームが通りや障害物を認識し、AIモデルをトレーニングするためのデータを収集して、最終的に完全に自律的になることができるようにしています。
これは、彼がGitpodという、ソフトウェアメーカー向けのクラウド開発環境を提供するスタートアップの開発者関係の責任者として没頭していないときに取り組むプロジェクトです。
メーカーについて
Kaiserは、若いうちからソフトウェアエンジニアリングを学び、テクノロジーに特化した名門高校に奨学金を受け入れました。そこで、彼はプログラミングスキルを磨き、若い大人になる前に、まったく異なる方法で世界を見て体験する時間を過ごしました。
18歳のとき、彼はバッグを詰め、コスタリカの野生生物保護区で1年間暮らし、パーマカルチャーファームで働き、食べ物を育てて飲料用の雨水を集めました。その後、バーモントに移り、禅仏教徒と一緒に農業を行い、アパラチアン・トレイルの1,000マイルのハイキングをし、4つの州を通り抜けました。
トレイルを去った後、Kirkは旅行ウェブサイトを立ち上げ、化粧品会社で最初のソフトウェアの仕事を得て、照明会社の研究開発部門で働き、家族を養うためにソフトウェアエンジニアリングの情熱を再燃させました。現在、4歳の息子を含む家族を養うために働いています。
彼のインスピレーション
これらすべての前に、スケートボードがKaiserの最大の愛でした。「子供の頃、私は単にスケートボードがしたかった」と彼は言います。「できるだけスケートボードに費やす時間を最大限にしたかった。」
彼は成長するにつれて自分でスケートパークを建設し、木製ランプの建設の仕組みに精通していました。それは、彼の最新のJetsonプロジェクトの基盤を構築するときに役立った知識です。
そして技術を使って創造的なプロジェクトを始めることを他の人にインスピレーションを与えるために、Kaiserはプログラムのステップバイステップ紹介である「Make Art With Python」を著しました。
彼はニューヨークのバイオハッカー・ブートキャンプで高校生と話していたときにその本を書くように鼓舞されました。
「高校生たちが言ったことに私は驚かされました。彼らは基本的に、ソフトウェアエンジニアリングは優等生向けのものだと思っていたのです」と彼は語ります。「だから、プログラミングは基本的に世界を創造するためのプラットフォームであり、誰にでも使えるものであるということを説得するために本を書きたかった。それは非常に興奮することです。」
彼のお気に入りのJetsonプロジェクト
Kaiserは、自動運転スケートパークプロジェクトを18か月前に開始し、ゴルフカート程度の大きさのランプから始めるつもりでした。しかし、それを操縦するために必要な電気部品は高価であり、2軸の回転を伴う大きなプラットフォームを分割することは非常に困難であったと彼は言います。
ランプをスケートボードサイズにスケールダウンし、彼は溶接機と金属ブレーキを買い、どちらのツールも初めて使って、持ち上げて水平にすることができるプラットフォームを建設しました。NVIDIA Jetsonのエッジ機能のおかげで、完全に両方の軸を操縦できます。そして、開発者は現在、ロボットの加速度を利用するNVIDIA Isaacプラットフォームを介して利用可能なRobot Operating Systemリポジトリを使用して、プラットフォームの自動運転機能をトレーニングしています。
「機械学習分野では、NVIDIAは本当に唯一の存在です」と彼は言います。「JetsonプラットフォームはエッジAIの業界標準であり、他の開発プラットフォームとの互換性やオンボードGPUとの互換性は大きなプラスになっています。」
Kaiserは、彼のスケートランププロジェクトの技術的な側面について、彼のブログで詳しく説明しています。
開発者がNVIDIA Jetsonプラットフォームを使用して作成した他のお気に入りのプロジェクトには、ダブとTポーズを使用してライトをオン・オフするためのAIモデルのトレーニング、および鳥の観察に使用するAIパワーカメラの作成が含まれます。
「小規模なロボット工学の加速が、誰にでもよりアクセスしやすくなってきています」とKaiserは言います。「それは本当にすごくクールだと思うので、とても興奮しています。」
Kaiserの作品を追跡しながら、NVIDIA Jetsonプラットフォームについて詳しく学びましょう。
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