Advertisement

Jetson Nano Developer Kit : Platform Kecerdasan Buatan Untuk Robot Anda

0 1.824

Beberapa hari kemarin embeddednesia kedatangan “mainan” baru yang berupa “Single Board Computer” bernama  Jetson Nano, yang dirilis oleh NVIDIA, si perusahaan pembuat GPU (Graphical Processor Unit). Berdasarkan situs resminya, Jetson Nano adalah System On Module (SoM) dan developer kit dari keluarga Nvidia Jetson, dengan spesifikasi GPU 128-core Maxwell, prosesor CPU quad-core ARM A57 64-bit, memori 4GB LPDDR4

 

Jetson Nano ini dirilis di pertengahan 2019 mengusung tagline “AI For Everyone” bertujuan untuk mendemokratisasi peralatan komputasi embedded khususnya bidang kecerdasan buatan. Untuk tujuan tersebut Nvidia membekelali Jetson Nano dengan spesifikasi sebagai berikut

Adverstiment

GPU NVIDIA Maxwell architecture with 128 NVIDIA CUDA® cores
CPU Quad-core ARM Cortex-A57 MPCore processor
Memory 4 GB 64-bit LPDDR4, 1600MHz 25.6 GB/s
Storage 16 GB eMMC 5.1
Video Encode 250MP/sec
1x 4K @ 30 (HEVC)
2x 1080p @ 60 (HEVC)
4x 1080p @ 30 (HEVC)
4x 720p @ 60 (HEVC)
9x 720p @ 30 (HEVC)
Video Decode 500MP/sec
1x 4K @ 60 (HEVC)
2x 4K @ 30 (HEVC)
4x 1080p @ 60 (HEVC)
8x 1080p @ 30 (HEVC)
9x 720p @ 60 (HEVC)
Camera 12 lanes (3×4 or 4×2) MIPI CSI-2 D-PHY 1.1 (1.5 Gb/s per pair)
Connectivity Gigabit Ethernet, M.2 Key E
Display HDMI 2.0 and eDP 1.4
USB 4x USB 3.0, USB 2.0 Micro-B
Others GPIO, I2C, I2S, SPI, UART
Mechanical 69.6 mm x 45 mm
260-pin edge connector

Pembaca dapat merujuk pada halaman dokumentasi NVIDIA untuk melihat perbadingan antar modul pada keluarga Nvidia Jetson di tautan ini.

Sebagai komputer yang ditujukan untuk pemrosesan di bidang Kecerdasan buatan, Jetson Nano mendukung sejumlah framework development untuk keperluan kecerdasan buatan, seperti TensorFlow, PyTorch, Caffe, Keras, dan MXNet. Hal tersebut memungkinkan seorang programmer dapat membangun sebuah mesin dengan sistem kecerdasan buatan  yang otonom dan kompeks dengan mengimplementasikan kemampuan seperti image recognition, object detection, localization, pose estimation, semantic segmentation, video enhacement dan intelegent analytics

Adverstiment

  • Unboxing

Di dalam kotaknya terdapat carrier board dan Jetson Nano  berserta heatsink yang telah terpasang. Selain itu juga terdapat petunjuk pemakaian dan diagram bagaimana menggunakan Jetson Nano untuk pertama kalinya.

 

Berikut adalah ilustrasi dan fungsi dari masing – masing bagian board Jetson Nano.

Ukuran Jetson Nano Developer Kit dapat dibilang lebih besar ketimbang board lainnya, seperti Raspberry Pi 4 misalnya.  Jetson Nano Developer Kit memiliki dimensi  80×100 mm, bandingkan dengan Raspberry Pi 4 yang berdimensi 88 x 58 x 19.5mm

Sebagaimana Raspberry Pi, untuk menggunakan Jetson Nano pengguna harus menggunakan microsd card sebagai storage utama yang telah diinstal  Sistem Operasi. Sistem Operasi yang didukung resmi untuk Jetson Nano adalah Ubuntu. embeddednesia akan mengulas bagian ini pada tulisan lain.

- Advertisement -

  • Jetbot

Salah satu project yang dapat dikerjakan menggunakan Jetson Nano adalah NVIDIA JetBot yang merupakan kit robot otonom bersumber terbuka yang terdiri dari rancangan perangkat lunak hingga perangkat keras guna membangun robot yang ditenagai oleh kecerdasan buatan deep learning dengan ongkos pembuatan tidak lebih dari 250 USD

Project ini dapat digunakan sebagai sarana pembelajaran melalui Jupyter notebook tentang bagaimana membuat program menggunakan Python untuk mengendalikan motor dan melatih JetBot untuk dapat mendeteksi halangan, mengikuti object seperti orang, bola atau melatih JetBot untuk mengikuti sebuah jalur di atas lantai. Banyak kemampuan JetBot yang dapat dikembangkan dengan memperluas fungsi program dan menggunakan framework kecerdasan buatan yang disediakan.

Selain itu juga tersedia ROS Node untuk JetBot yang didukung oleh ROS Melodic yang dapat mengintegrasikan berbasis aplikasi ROS dan kapabilitas seperti SLAM dan path planning tingkat lanjut. Pembaca dapat merujuk ke repositori GitHub yang berisi program node ROS untuk JetBot termasuk model untuk simulator robotik Gazebo 3D yang memungkinkan perilaku kecerdasan buatan yang baru dapat dikembangkan dan diuji pada lingkungan virtual sebelum dapat dipasang pada robot. Simulator Gazebo juga dapat menggunakan data kamera buatan dan menjalankannya secara onboard pada Jetson Nano.

Situs ini menggunakan Akismet untuk mengurangi spam. Pelajari bagaimana data komentar Anda diproses.

%d blogger menyukai ini: