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项目名称:机械臂快速识别抓取系统试用计划:申请理由
本人从两年前开始着手设计DIY创客机械臂,该机械臂主要围绕机器视觉和电机控制开展。其中机器视觉方面主要进行景深测量和物体识别。识别方面主要负责识别视野中值得抓取的物品,实现智能化抓取搬运。我曾经探寻过多种方法,包括模版匹配识别、本地边缘计算的神经网络和云端识别等多种方式,但都存在明显缺点。本地识别误识别率高、物体类型固定。本地边缘计算的神经网络运算速度慢,由于是基于ARM架构(目前使用的是RK3399芯片的开源硬件),存在性能局限。云端对网络连接的稳定性又有要求。因此能够加速ARM芯片的神经网络计算棒是我项目里面的首选。 而且,该神经网络计算棒的核心芯片RK1808与RK3399pro的神经网络加速计算单元师出同门,在RK3399pro芯片中RK1808与RK3399也是通过USB3.0总线连接,因此兼容性应该不存在问题。 项目计划 ①对RK1808人工智能计算棒进行初步开箱探索,对其开发环境、开发形式探索、综述、评估。 ②在PC机+ubuntu系统进行开发探索,尝试对主流的tensorflow lite、caffe mobile框架计算加速。并且重点探索在tengine平台下加速的可行性,由于tengine平台是目前移动端加速最快、宣称支持最广泛的平台框架,如果能对tengine平台加速,想必识别速度非常可观。 ③在PC机搭建原型、编写分享试用贴 ④移植到RK3399开发板上 ⑤项目运行调适分享 预计成果 通过横向对比在裸X86平台、裸ARM平台、openvino、X86、ARM平台加速能够对RK1808的性能做一个直观而综合的反映,看看599到底是否能够给使用者带来足够可观的性能体验。 过程理想的话,可以展示出完整的识别抓取效果,并且愿意开源源代码。 |
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