来自巴雷特·威廉姆斯

全新的NVIDIA Jetson TX2开发套件运行ROS Kinetic！

通过支持CUDA 8.0和cuDNN 5.1的基于256核Pascal的GPU，Jetson TX2在低功耗预算下，以低延迟，短控制环和高帧速率执行对象分类，SLAM和本地化。除了4个ARMv8 Cortex A57内核外，Jetson TX2还运行两个Denver内核，在单线程工作负载中提供额外的性能。

正如Jetson TX1之前，NVIDIA的新Jetson TX2也支持ROS Kinetic Kane在Ubuntu 16.04 LTS Xenial。由于与OSRF的合作伙伴关系，机器人员现在可以在当今最高效的嵌入式平台上部署深度学习。（TX2体验了更新的4.4 Linux内核，TX1将在未来几个月收到。）

通过USB 3.0，千兆以太网（现在内置在TX2芯片中），PCI-Express（x4或x2 + x1），I2C，CAN总线或UART连接传感器和其他外设。从Auvidea和Connect Tech寻找定制运营商，集成到可容纳信用卡的任何机箱中。

从丰田HSR到同伴机器人的NAVii，目前市场上一些最先进的机器人，无人机和智能机器在Jetson上运行ROS。你将在ROS Kinetic和Jetson TX2上构建什么？

在这里学习：

https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/jetson-tx2-delivers-twice-intelligence-edge

https://github.com/dusty-nv/ros 深度学习

https://github.com/mit-racecar/

https://devtalk.nvidia.com/default/board/188/jetson-tx2/

https://developer.nvidia.com/embedded/twodaystoademo

在这里购买$ 599（$ 299学术折扣;现在欧盟定价和折扣，四月亚太地区）：

https://developer.nvidia.com/embedded/buy/jetson-tx2-devkit

从ROS-I

西南研究所正在提供视频编辑服务，以创建两个单独的视频蒙太奇，庆祝两个基于ROS的开源项目的周年纪念日。请访问视频提交页面，将您的视频上传到以下某个蒙太奇中：

• ROS-Industrial（即ROS的工厂或制造应用）
• MoveIt！（即运动规划示例，而不考虑应用/市场）

截止日期：2017年3月28日

所有视频提交的一些准则：

• 没有提交费用
• 您将在收到以下表格时收到上传的链接
• 请按如下命名您的文件：John Doe公司名称 1.mp4，John Doe公司名称 2.mp4等。
• 每个人/组织可以上传任意数量的剪辑
• 视频必须是全高清质量或更好的使用
• 便携式设备视频必须具有足够的照明和稳定性
• 我们更喜欢未被文字覆盖的原始视频。边框等。
• 我们要求有趣的事情发生在5秒或更少，否则我们保留加速帧速率的权利
• 我们将此提交内容解释为您同意使用您的剪辑用于此单项目的。如果需要其他用例，我们会与您联系。
• 不要忘记为参与创建视频的所有参与方/合作者提供归因/功劳
• 如有可能，请使用缩写的归因/信用，以避免换行
• 如果我们有幸收到更多的提交，而不是我们可以适应的短短2-3分钟的视频，我们将使用以下标准从可用的剪辑中选择：
• 视频质量（稳定，对焦，照明良好）
• 硬件多样性（机器人/传感器品牌变化在整体夹子之间）
• 独创性
• 专业（更少胶带，更高TRL）

从卢卡斯沃尔特通过ROS话语

我看到ROS工具或听到提到的ROS在几个星期前上传的许多URC CDR视频，这是一个播放列表：

我可能很容易错过了其他视频中的更多实例：

有趣的是看到摇摆转向架悬挂系统的所有变化，有一些例外，使用更新颖的方法（虽然更多的他们需要炫耀的上升或下降真正的斜坡和崎岖的地形上的流浪者）。

http://urc.marssociety.org/home/team-info