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Ich entwickle ein ros2-basiertes Edge-AI-Roboter-System mit Jetson und RPI
AI-, DeepStream- und Robotics-Lösungen, die für deine Edge-Geräte optimiert sind
Mit über 20 Jahren Branchenerfahrung entwickle ich ROS 2 + NVIDIA DeepStream AI-Lösungen für Robotik und Computer Vision. Ich spezialisiere mich auf Echtzeit-Objekterkennung, Tracking und Action Recog...
Über diesen Service
Willst du AI direkt am Edge für deine Robotikanwendung integrieren? Ich spezialisiere mich auf den Aufbau von hardware-accelerierten Edge AI-Lösungen mit ROS2, perfekt abgestimmt auf Echtzeit- und Low-Latency-Robotersysteme.
Als Experte für Robotik und ROS2 helfe ich dir, intelligente Robotikanwendungen direkt auf Edge-Hardware wie Jetson Nano, Xavier, Raspberry Pi, Coral TPU und mehr zu deployen. Damit kannst du Offline-Inferenz, Sensorfusion und Echtzeitsteuerung mit fortschrittlichen AI-Modellen realisieren.
Was ich anbiete:
- ROS2-basierte Roboter-Softwarearchitektur
- Integration von AI/ML-Modellen in ROS2-Pipelines
- Hardware-Anbindung (Sensoren, Aktuatoren, Kameras usw.)
- Edge-Deployment auf Jetson, Raspberry Pi usw.
- Echtzeitsteuerung, Objekterkennung, Pose-Schätzung, Sprachbefehle
- Optimierung von AI-Modellen für Edge (TensorRT, ONNX, Quantisierung)
- Maßgeschneiderte Launch-Dateien, Nodes und Systemintegration
- Dockerisierte ROS2-Umgebungen für einfache Bereitstellung
Technologien, die ich verwende:
- ROS2 Humble / Iron / Rolling
- OpenCV, TensorFlow Lite, PyTorch, YOLO, DeepStream
- DDS-Kommunikation für verteilte Systeme
- MQTT, WebRTC für Fernüberwachung und Steuerung
- RTOS oder Ubuntu Core auf eingebetteten Geräten
Ideal Für:
- Robotik-Startups & Forschungslabore
Plattform:
NVIDIA Jetson
Sensoren:
Beschleunigungsmesser
•
Ultraschall
•
Infrarot
•
Kamera
FAQ
Automatische Übersetzung
Q1: Welche Hardware-Plattformen unterstützt du?
A: Ich unterstütze eine Vielzahl von Edge-Geräten, darunter NVIDIA Jetson Nano/Xavier, Raspberry Pi 4, Intel NUC, Coral Dev Board und andere ARM/x86-basierte Plattformen.
Q2: Kannst du AI-Modelle wie YOLO oder Pose-Schätzung auf Edge-Geräten deployen?
A: Ja! Ich kann Modelle wie YOLOv5, YOLOv8, MoveNet und eigene CNNs mit TensorRT, ONNX oder TensorFlow Lite für effiziente Edge-Inferenz optimieren und deployen.
Q3: Wirst du das AI-Modell in einen ROS2-Node integrieren?
A: Absolut. Ich erstelle oder modifiziere ROS2-Nodes, um dein AI-Modell zu verpacken, Inferenz-Ergebnisse zu veröffentlichen und es in deine Robotersteuerung zu integrieren.
Q4: Bietest du Hardware-Anbindung wie Motorsteuerung oder Sensor-Auslesung an?
A: Ja, ich kann deine Hardware (z.B. Motoren, Kameras, LIDAR, IMUs usw.) mit ROS2 über maßgeschneiderte oder Standard-Treiber verbinden.
Q5: Ich habe bereits ein trainiertes AI-Modell — kannst du es auf meinem Hardware deployen?
A: Auf jeden Fall! Teile mir einfach die Modelldatei und das Format mit, und ich kümmere mich um Konvertierung, Optimierung und ROS2-Integration für das Edge-Deployment.
