Intelligence artificielle et robotique avec le robot Jetbot

Ça va être un projet passionnant ! Vous avez décrit une série de tâches qui allient l'apprentissage automatique (machine learning), l'optimisation matérielle avec TensorRT, et la réalité opérationnelle avec le Jetbot. Voici comment vous pourriez procéder étape par étape :

#1 - Introduction à PyTorch et aux réseaux de neurones

Pour commencer, vous aurez besoin de maîtriser PyTorch, un framework de deep learning très populaire qui est bien adapté pour l'utilisation sur les plates-formes NVIDIA comme le Jetson nano. Vous apprendrez à construire des réseaux de neurones, en vous concentrant sur les aspects fondamentaux tels que les perceptrons multicouches, les optimiseurs, et la fonction de perte.

#2 - Introduction aux réseaux résiduels

Vous explorerez l'architecture des réseaux résiduels (residual networks), qui permettent de construire des réseaux profonds en contournant certains problèmes de "défaillance de gradient" que l'on rencontre dans les réseaux très profonds. Vous apprendrez à implémenter des architectures comme ResNet et vous verrez comment la résidual connection permet de décomposer une fonction en plusieurs sous-fonctions plus faciles à optimiser.

#3 - Entraînement d'un modèle avec les données disponibles

Avec le Jetson nano, vous aurez accès à un large éventail de données via des caméras. Vous collecterez, préparerez et entrainerez un modèle pour effectuer la reconnaissance d'objets ou la détection d'obstacles en utilisant les données capturées par ces caméras.

#4 - Optimisation des modèles avec TensorRT

Pour rendre votre modèle pratique dans un environnement de temps réel, vous utiliserez TensorRT pour l'optimisation du modèle. TensorRT permettra de réduire la taille du modèle, d'améliorer le débit et de minimiser la latence, ce qui est essentiel pour les applications de détection et de reconnaissance en temps réel comme celles que vous envisagez avec le Jetbot.

#5 - Déploiement du modèle optimisé dans le Jetbot

Une fois le modèle optimisé, vous l'intégrerez dans le Jetbot. Vous configurerez le système pour qu'il puisse utiliser le modèle pour effectuer la reconnaissance d'objets et la détection d'obstacles en temps réel.

#6 - Suivi de trajectoire avec IA (modèle ResNet-18)

Pour permettre au Jetbot de suivre une trajectoire, vous implémenterez un modèle de reconnaissance de marquages au sol. Vous pouvez utiliser un réseau de neurones comme ResNet-18 pour analyser les images capturées par la caméra du Jetbot et identifier les marquages au sol. En combinaison avec un algorithme d'asservissement PID, le Jetbot pourra effectuer des mouvements précis en fonction des informations fournies par le modèle.

#7 - Detection et suivi d'objets avec SSD-MobileNet V2

Enfin, vous implémenterez un modèle de détection d'objets basé sur SSD-MobileNet V2 pour que le Jetbot puisse identifier des objets spécifiques, les suivre et se déplacer vers eux en temps réel. Cela nécessitera une combinaison de traitement d'image et de navigation autonome.

Points à considérer :

• Environment setup: Assurez-vous que le Jetson nano et la caméra sont correctement configurés et qu'ils peuvent communiquer entre eux.
• Data annotation: Vous aurez besoin de données d'entraînement annotées pour votre modèle de reconnaissance et de détection. Des outils comme Labelbox ou Roboflow peuvent vous aider ici.
• Hardware constraints: Le Jetson nano a des contraintes de ressources (RAM, GPU). Choisissez donc un modèle de réseau qui est à la fois précis et efficace en termes de ressources requises.
• Real-time constraints: Optimisez votre système pour traiter les données et prendre des décisions rapidement. Cela peut inclure l'utilisation de techniques de réduction de la résolution en temps réel, de néttoyage d'images, etc.
• Testing and validation: Testez régulièrement votre système dans divers environnements et sous différentes conditions pour vous assurer qu'il fonctionne correctement.

En suivant ces étapes, vous devriez être en mesure de créer un système robuste qui utilise l'intelligence artificielle pour aider le Jetbot à interagir avec son environnement de manière intuitive et productive. Bonne chance avec votre projet !