利用 NVIDIA Jetson Thor 的高级功能增强机器人视觉

NVIDIA 的 Jetson Thor 平台通过增强视觉感知能力，正在彻底改变自主机器人领域，这对于动态环境中的深度感知、障碍物识别和导航等任务至关重要。据 NVIDIA 称，Jetson 系列设备配备了强大的 GPU 和专用硬件加速器来处理这些任务的计算需求。

先进的硬件加速器

Jetson 平台整合了一系列专用硬件加速器，包括可编程视觉加速器 (PVA)、光流加速器 (OFA) 以及视频和图像合成器 (VIC)。这些组件旨在从 GPU 上卸载特定的计算机视觉任务，从而优化性能并降低功耗。这对于电源效率至关重要的移动机器人尤其有利。

PVA 是一种针对图像处理进行优化的数字信号处理引擎，与其他系统组件一起异步运行。它支持用于对象跟踪和立体视差估计等任务的即用型算法。同时，OFA 处理光流和立体视差计算，而 VIC 擅长低级图像处理任务，例如重新缩放和降噪。

实际应用和优势

Jetson 的硬件加速器在 GPU 资源超额使用的场景（例如复杂的 AI 工作负载）中尤其具有优势。通过使用视觉编程接口 (VPI) 在各种加速器上分配任务，开发人员可以在实时应用程序中实现显着的计算效率并保持低延迟。

例如，DeepStream SDK 可以通过平衡 GPU 和其他加速器之间的负载来更有效地管理多个视频流。此功能在关注热管理的工业应用中至关重要，因为它允许分配工作负载以将性能保持在热限制内。

通过 VPI 增强机器人技术

VPI框架提供了访问Jetson加速器的统一接口，促进复杂感知应用的开发。 NVIDIA 强调的一个例子涉及使用 VPI 创建立体视觉管道，该管道可以高效处理来自多个立体摄像头的数据。

在实践中，这种方法允许开发对于自主系统至关重要的低延迟感知应用程序，使它们能够在复杂的环境中有效运行。该管道可以处理立体视差计算和置信度映射等任务，这对于 3D 感知至关重要。

行业采用

Boston Dynamics 等公司正在利用 NVIDIA 的 VPI 来增强其机器人系统。通过利用 Jetson 的专用硬件，他们可以优化其感知堆栈，平衡不同组件之间的负载，以提高效率并缩短新开发的价值实现时间。

总体而言，NVIDIA 在 Jetson Thor 平台和 VPI 方面取得的进步为更加智能和自主的机器人解决方案铺平了道路，为开发人员创建可扩展且高效的视觉处理应用程序提供了必要的工具。

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