介紹MAVROS、Gazebo 和 Firmware SITL 在無人機模擬中的作用

 介紹MAVROS、Gazebo 和 Firmware SITL 在無人機模擬中的作用。這三者通常會被整合在一起，特別是在使用 ROS (機器人作業系統) 進行無人機上層控制算法開發時，形成一個強大且真實的模擬環境。

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🚀 無人機模擬系統的核心組成

這三者在模擬中扮演的角色可以用一個流程來理解：Firmware SITL 模擬無人機的真實飛控硬體和底層邏輯，Gazebo 提供虛擬世界和物理模型，而 MAVROS 則充當 ROS 上層控制程式和飛控固件之間的通訊橋樑。

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1. MAVROS (MAVLink ROS)

MAVROS 是一個 ROS 軟體包，它是 ROS 與 MAVLink 協議之間不可或缺的翻譯官和橋樑。

• 📘 MAVLink 協議： 一種輕量級的訊息傳輸協議，專門用於無人機 (UAV) 與地面控制站 (GCS) 或機載電腦之間的通訊，例如傳輸狀態資料、感測器讀數和控制指令。

• 🌉 核心功能：

  • 它將 ROS 中發布的控制指令（如期望位置、速度或姿態）轉換為 MAVLink 訊息，並傳送給飛控固件 (如 PX4 或 ArduPilot)。

  • 它將飛控固件傳回的 MAVLink 訊息（如無人機的即時位置、電池狀態、飛行模式、感測器數據等）轉換為 ROS 話題 (Topics) 和 服務 (Services)，供 ROS 中的其他上層程式訂閱和使用。

• 💡 重要性： MAVROS 讓開發者可以在 ROS 環境中，使用熟悉的 ROS 介面和工具來開發複雜的自主飛行算法，而無需直接處理底層的 MAVLink 協議細節。

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2. Gazebo (3D 物理模擬器)

Gazebo 是一個功能強大的 3D 物理模擬器，它提供了一個高逼真度的虛擬環境，用於測試和開發機器人應用，包括無人機。

• 🌍 虛擬環境： 提供一個可視化的 3D 世界，可以建立複雜的室內或室外場景，並加入障礙物、地形、建築物等。

• ⚛️ 物理引擎： 具備強大的物理引擎（如 ODE, Bullet, Simbody, DART），能夠準確地模擬無人機的動力學、空氣動力學、重力和與環境的碰撞等物理現象。

• 🛰️ 感測器模型： 模擬無人機上各種感測器（如 GPS、IMU、相機、雷射雷達等）的數據輸出，這些虛擬數據會被傳送給飛控固件進行處理，就像真實感測器一樣。

• 💡 重要性： Gazebo 模擬了無人機的「機身」和「現實世界」，允許開發者在安全、可重複的虛擬環境中測試控制程式，而不需要真實的硬體或擔心造成損壞。

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3. Firmware SITL (Software-In-The-Loop)

SITL（Software-In-The-Loop，軟體在環）是一種模擬技術，它允許無人機的真實飛控固件（例如 PX4 或 ArduPilot 的程式碼）直接在主機電腦上執行。

• 💻 固件執行： 飛控固件的程式碼不是編譯到實體飛控板上，而是編譯為一個可以在 Linux 或 Mac OS 等作業系統上執行的原生應用程式。

• 🔁 模擬迴路：

  • 輸入： SITL 固件會接收來自 Gazebo 模擬的感測器數據（如虛擬 IMU、GPS 數據）。

  • 處理： SITL 固件執行其內部所有的導航、控制、姿態估計、飛行模式邏輯等，就如同在真實飛控板上一樣。

  • 輸出： SITL 固件計算出馬達的 PWM 輸出值，並將這些值傳送回 Gazebo。

• 💡 重要性： SITL 模擬了無人機的「大腦」，這讓開發者可以測試和除錯整個飛控程式碼和底層控制邏輯，而無需實體硬體。它是整個模擬環境中最接近真實飛控的部分。

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📝 總結與整合流程

在無人機的 SITL 模擬中，它們的整合流程如下：

1. SITL 固件 在電腦上運行，模擬飛控的邏輯。

2. Gazebo 提供 3D 環境和無人機的物理模型，並將虛擬感測器數據傳送給 SITL 固件。

3. MAVROS 連接 ROS 應用程式和 SITL 固件，通過 MAVLink 協議交換數據。

4. ROS 上層控制程式 (例如使用 C++ 或 Python 編寫的自主導航算法) 通過 MAVROS 向 SITL 固件發送控制指令。

5. SITL 固件計算後將馬達指令發送回 Gazebo，Gazebo 根據物理模型更新無人機在虛擬世界中的位置和姿態。

6. Gazebo 將新的虛擬感測器數據發送回 SITL 固件，形成一個完整的閉環控制系統。

這種整合是進行無人機高級算法（如路徑規劃、避障、編隊飛行）開發和測試的標準且高效的方式。

GIF 檔案在網頁中的處理與拆幀 (Frame Extraction)

 在處理像 CAPTCHA 這樣的動態圖像（GIF 檔案）並將其用於 Gemini 多模態 API 進行視覺分析時，確實需要經過特定的處理步驟。

我將為您詳細分析動態網頁中處理 GIF 的方法、上傳格式要求，以及可用的模型。

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GIF 檔案在網頁中的處理與拆幀 (Frame Extraction)

由於 GIF 本質上是多個靜態圖片（影格, Frames）的連續播放，Gemini API (以及大多數視覺 AI 模型) 無法直接接受一個 GIF 檔案作為單一輸入。

在您提供的 openai_gifpath_client12.html 範例中，前端 JavaScript 使用了開源函式庫 omggif 來實現「拆幀」流程，這是動態網頁中處理 GIF 的標準方法。

步驟	說明	程式碼對應位置 (在 handleSingleAnalysis 函數中)
1. 讀取檔案	使用 FileReader 將使用者上傳的本地 GIF 檔案讀取為 ArrayBuffer 原始數據。	reader.readAsArrayBuffer(file);
2. 解析 GIF 結構	使用 omggif 函式庫解析 ArrayBuffer，獲取 GIF 的長寬和總影格數。	const gifReader = new GifReader(intArray);
3. 提取關鍵影格	選擇性地從總影格中抽取具代表性的 $N$ 個影格。這是關鍵步驟，因為 API 對輸入圖片數量有上限。範例中使用了 maxFrames = 10。	for (let i = 0; i < numFrames; i += frameInterval)
4. 轉換為圖像格式	每個提取出的影格（原始像素數據）必須通過 HTML <canvas> 轉換成標準的圖像格式（如 JPEG 或 PNG）。	ctx.putImageData(imageData, 0, 0);
5. 轉 Base64	將 Canvas 上的圖像數據轉換為 Base64 編碼的 Data URL 字符串，這是 API 傳輸圖像數據的標準格式。	canvas.toDataURL('image/jpeg', 0.8)

總結：上傳給 API 的實際數據是多張靜態圖片（JPEG/PNG），而非單一 GIF 檔案。

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呼叫 Gemini API 時的上傳格式 (Inline Data)

當您將這些拆分出來的靜態圖片傳輸給 Gemini API 時，您必須遵循 JSON 格式，將每張圖片作為一個獨立的 part 嵌入到 contents 陣列中。

1. 圖片的格式要求

API 要求圖片數據以 Base64 編碼的字串形式傳輸，並包含在 inlineData 物件中。

• mimeType: 必須指定圖片的 MIME 類型 (例如：image/jpeg, image/png)。

• data: 圖片的 Base64 編碼字串（不包含 Data URL 前綴，例如不包含 data:image/jpeg;base64,）。

2. 完整的多模態 Payload 結構

由於 GIF 序列是一個時間軸上的動作，因此您需要將文字提示 (Prompt) 和所有圖片影格依序傳入單一的 contents 陣列中。

JavaScript

// 核心 Payload 範例結構
const payload = {
    contents: [{
        parts: [
            { text: userPrompt },               // 第一個 part: 你的提示詞
            { inlineData: { mimeType: 'image/jpeg', data: base64_frame_1 } }, // 第二個 part: 影格 1
            { inlineData: { mimeType: 'image/jpeg', data: base64_frame_2 } }, // 第三個 part: 影格 2
            // ... 繼續加入其他所有影格
        ]
    }],
    // 其他配置，例如 temperature, maxOutputTokens...
    generationConfig: { ... } 
};

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可用於處理 GIF 影格分析的 Gemini 模型

Gemini 系列的多模態模型非常適合處理此類包含多張圖片的視覺分析任務。

模型名稱	特點與建議應用
gemini-2.5-flash-preview-05-20	推薦模型。速度快、成本效益高，且擅長處理多模態輸入，是分析 CAPTCHA 序列、提取文字和識別動作的理想選擇。
gemini-2.5-pro-preview-05-20	速度較慢但能力更強大。如果您的 CAPTCHA 具有極高的複雜性、混淆或需要更深入的推理（例如複雜的邏輯問題），可以考慮使用此模型。

重要注意事項

1. 輸入限制 (Input Limit): 儘管 Gemini 可以接受多張圖片輸入，但單次 API 請求的整體輸入量（包括所有圖片和文字）有大小限制。這就是為什麼您需要在拆幀時限制提取的影格數量（例如 10 幀）。

2. 時序推理 (Temporal Reasoning): 在您的提示詞中，應明確指示模型圖片是依序出現的。例如："這些圖片是按時間順序排列的連續影格。請分析..."，以幫助模型進行正確的時序推理。

我們可以繼續討論您的論文的「方法論」章節，將這個 GIF 處理和 API 整合的流程以學術語言進行專業撰寫，並翻譯成英文。您覺得如何？

Gemini 模型功能 vs 價格比對表

 

Gemini 模型功能 vs 價格比對表

模型名稱	是否支援影像／多模態輸入	輸出型態	輸入 token / 影像 價格	輸出 token 價格	備註 /限制 /來源
gemini-2.5-flash	是（文字 + 影像 + 視頻 + 音訊）	文字輸出	與文字 token 價格相同（按 token 計）	按 token 定價	Token 上下文上限：輸入 1,048,576 token，輸出 65,536 token Google AI for Developers
gemini-2.5-flash-image	是（影像 + 文字 輸入；文字 + 影像 輸出）	文字 + 影像	同 token 定價（影像會拆 token 處理）	同 token 定價	輸入 / 輸出最大 token 上限 32,768 Google AI for Developers
gemini-2.5-flash-lite	是（文字 + 影像 + 視頻 + 音訊）	文字輸出	同 token 定價	同 token 定價	為成本效率優化版本（輕量 Flash） Google AI for Developers+1
gemini-1.5-flash	是（多模態）	文字輸出	輸入 $0.075 / 1M token（128K 以下情況）	輸出 $0.30 / 1M token（128K 以下）	2024 年 8 月起大幅降價：輸入降 78%、輸出降 71% Google 開發者部落格
gemini-1.5-pro	是	文字輸出	輸入、輸出 token 價格較高	輸出較高	曾為更高能力版本，有 context caching 等功能 Google 開發者部落格+2neuroflash+2
gemini-1.0-pro-vision	是（視覺 + 文字）	文字 / 視覺輸出	圖像輸入固定費用（每張圖像固定 token 費） + 文字 token 費用	文字輸出按 token 費用	在 Vertex AI 可見此模型為 mult i modal 模型 console.cloud.google.com

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價格摘要與特殊條件

• 圖像輸入常被拆成若干 token 處理（按像素區塊 tile 拆分），然後按 token 費率計價。 Google AI for Developers+2Google AI for Developers+2

• Gemini 影像輸入 / 處理價格官方文檔：圖像輸出為 $30 / 1,000,000 token（視為影像 token） Google AI for Developers

• Gemini 模型在 Free Tier（免費等級）有 token 上限與速率限制，不適用所有功能或高量運作。 Google AI for Developers+1

• 對於大型 prompt（超過某 token 閾值）或高輸入需求，部分模型會有溢價（較高費率）。例如 Gemini 2.5 Pro 在超額 token 上會有不同價格。 techcrunch.com

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OpenAI API 模型在「純文字 vs 視覺（能處理影像輸入）」能力與價格比較

 OpenAI API 模型在「純文字 vs 視覺（能處理影像輸入）」能力與價格比較。資料來自官方文檔與社群觀察。請當作參考，實際以官方最新文件為主。

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模型分群與特性比較（文字 vs 視覺輸入能力）

模型／系列	是否支援影像輸入	主要用途 / 限制	補充說明
GPT-3 / GPT-3.5 系列（如 gpt-3.5-turbo 等）	不支援	純文字生成、對話、補完	這些模型只接受文字輸入，不處理圖片
GPT-4（文字版）	有特定變體支援	若版本為多模態（vision）則可處理影像 + 文字	GPT-4V / GPT-4 with vision 支援圖像輸入
GPT-4o / GPT-4o mini	支援（multimodal）	可處理文字、影像、音訊（部分能力）	GPT-4o 是 omni 模型，支援視覺 + 聲音 + 文本 維基百科+2OpenAI 平台+2
GPT-Image-1	是（主要為影像）	圖像生成與部分影像理解	可接受文字 + 圖像輸入 / 輸出圖像 OpenAI+2OpenAI 平台+2
GPT-4.1 / 系列（含 mini / nano）	支援多模態	用於複雜任務、長上下文	官方文檔指出它屬於 vision-enabled 模型系列 Microsoft Learn+2OpenAI+2
o-series reasoning models	支援視覺	用以多模態分析與推理	Azure 文檔指出 o 系列與 GPT-4.1、GPT-4o 等皆為 vision-enabled 模型 Microsoft Learn

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價格概況（文字 token 與影像 token / 輸出成本）

以下是各模型在文字與影像／多模態情境下的典型價格比較（若公開可查）。

模型	文字輸入／輸出價格	影像輸入 / 處理價格	備註 /特殊規則
GPT-Image-1	文字輸入 $5 / 1M tokens OpenAI	圖像輸入 $10 / 1M image tokens；圖像輸出 $40 / 1M image tokens OpenAI
GPT-4o / GPT-4o mini	GPT-4o：文字輸入 $2.50 / 1M tokens，輸出 $10 / 1M tokens 維基百科+2OpenAI 平台+2 GPT-4o mini：輸入 $0.15 / 1M，輸出 $0.60 / 1M Reuters+1	使用影像輸入時，影像會被轉換為 token 或 tiles 處理，產生額外成本。實際被收費的 token 數可能乘以放大係數（社群中有報告影像 token 被放大）OpenAI 社區+2OpenAI 社區+2
GPT-4.1 / 系列	在 OpenAI 平台上標示：輸入 $2 / 1M tokens，輸出 $8 / 1M tokens OpenAI+1	若有影像輸入，其 token 計費邏輯與 GPT-4o 類似（影像拆片、映射 token）
GPT-4（多模態版）	傳統文字定價（取決於版本）	處理影像輸入時會額外計算 token / tiles 處理成本

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關鍵觀察與警示

1. 影像 token 被放大／計算方式複雜
   使用影像輸入時，OpenAI 會將影像拆成 tiles 或塊（tile tokens），並對每塊計算輸入 token 數。這會導致影像輸入的 token 成本遠高於純文字輸入。社群中有使用者指出 GPT-4o-mini 的影像 token 被乘以大係數後計費。OpenAI 社區

2. 價格動態調整與未公開部分
   OpenAI 不定期推出新模型（如 GPT-4.1, GPT-5）或淘汰舊模型（如 GPT-4.5），定價與支援能力會變。
   有些模型功能（特別是多模態、影像處理）在不同地域／計畫中可能受限或尚未開放。

3. 效率 vs 成本取捨
   若任務主要是文字處理，選純文字模型（如 GPT-3.5 / GPT-4.1 的文字版本）通常成本最低。
   如果包含影像理解，必須選支援 vision 的模型，但要預估影像 token 成本可能遠高。

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模型與標準定價表

模型名稱	是否多模態（可處理影像／視覺輸入）	輸入 token 價格（USD／1M tokens）	輸出 token 價格（USD／1M tokens）	備註 /來源 /不確定處
gpt-3.5-turbo	否	約 $0.0015	約 $0.0020	此為舊資料推估（官方定價頁未明確列）
GPT-4 Turbo / GPT-4 (Turbo 版本含 vision preview)	有（視具體版本）	$10.00	$10.00	GPT-4 Turbo / vision Preview 定價為 $10 input + $10 output apidog
GPT-4（標準）	有部分版本支援	$30.00	$60.00	官方定價頁提及 gpt-4 輸入 $30 / 輸出 $60 apidog+1
GPT-4 32k 上下文版本	同上	$60.00	$120.00	翻倍於標準版本 apidog
gpt-4o (omni 多模態)	是	$2.50	$10.00	Wikipedia 上有此價格說明 維基百科
gpt-4o mini	是	$0.15	$0.60	同 Wikipedia 描述 維基百科
GPT-5	多模態（假設）	$1.25	$10.00	OpenAI “Compare models” 頁面有此定價 OpenAI 平台
GPT-5 mini / nano	（可能支援）	$0.25 / $0.05	$2.00 / $0.40	同上頁面資料 OpenAI 平台
o1-pro	多模態或高能力模型	$150.00	$600.00	TechRepublic 報導 o1-pro 的高價格 TechRepublic
GPT-4.5	多模態	$75.00	$150.00	在 Wikipedia 有此資料（不過有標示可能已退場） 維基百科

磁碟分割區 掛載 (mount) 到 目錄

 要將您的磁碟分割區 /dev/sdb2 掛載 (mount) 到 /mnt/rosdata 目錄，您需要遵循以下步驟。這個操作對於存儲大量的 ROS 數據、日誌或大型專案文件非常有用。

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步驟一：創建掛載點 (Mount Point)

首先，您需要確保目標目錄 /mnt/rosdata 存在。如果不存在，請使用 mkdir 命令創建它。

sudo mkdir -p /mnt/rosdata

• sudo: 以超級使用者權限執行。

• mkdir: 創建目錄。

• -p: 確保路徑中的所有父目錄都被創建 (如果它們不存在)。

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步驟二：檢查並掛載分割區

接著，使用 mount 命令將 /dev/sdb2 掛載到剛剛創建的目錄。您需要知道該分割區的檔案系統類型 (Filesystem Type)，例如 ext4、NTFS 或 XFS。

1. 識別檔案系統類型

您可以使用 lsblk 或 fdisk -l 來確認 /dev/sdb2 的檔案系統類型。

sudo blkid /dev/sdb2
# 輸出範例：/dev/sdb2: UUID="xxxx-xxxx" TYPE="ext4" PARTUUID="yyyy-yyyy"

• 假設您的檔案系統是 ext4。

2. 執行掛載 (一次性)

使用 -t 參數指定檔案系統類型，然後執行掛載。

sudo mount -t ext4 /dev/sdb2 /mnt/rosdata
# 如果您不確定類型，系統通常可以自動偵測：
# sudo mount /dev/sdb2 /mnt/rosdata

3. 檢查掛載結果

確認是否成功掛載：

df -h | grep rosdata
# 成功的輸出應該會顯示 /dev/sdb2 及其在 /mnt/rosdata 的容量資訊。

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步驟三：設定開機自動掛載 (永久設定)

如果您希望電腦重啟後，該分割區仍然自動掛載，您需要編輯 /etc/fstab 檔案。

1. 取得分割區的 UUID (推薦)

使用 UUID (Universally Unique Identifier) 來設定比使用 /dev/sdb2 更穩健，因為裝置名稱在開機時可能會變動。

sudo blkid /dev/sdb2
# 複製輸出中的 UUID，例如：9a7b-3d2c-1e0f-5h6g

2. 編輯 /etc/fstab

使用您喜歡的文字編輯器 (例如 nano 或 vim) 開啟設定檔：

sudo nano /etc/fstab

3. 添加新的掛載行

在檔案的末尾添加一行，格式為：

<裝置/UUID> <掛載點> <檔案系統類型> <選項> <dump> <pass>

將您的資訊替換進去（以 ext4 為例）：

UUID=您的UUID號碼 /mnt/rosdata ext4 defaults 0 2

選項說明：

• UUID=...: 您剛剛查到的 UUID。

• /mnt/rosdata: 您的掛載點。

• ext4: 您的檔案系統類型。

• defaults: 標準的掛載選項，適用於大多數情況。

• 0: 不進行備份 (dump 選項)。

• 2: 在開機時進行檔案系統檢查，但優先級低於根目錄 (root, 使用 1)。

4. 測試設定

存檔並退出編輯器後，執行以下命令來測試您的 /etc/fstab 設定是否正確，無需重啟：

sudo umount /mnt/rosdata  # 如果已經掛載，先卸載
sudo mount -a             # 重新掛載 fstab 中列出的所有項目

如果沒有錯誤訊息，且您能通過 df -h 看到 /dev/sdb2 掛載在 /mnt/rosdata，則表示設定成功。

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指導建議:

請確保 /mnt/rosdata 掛載點的權限設定正確，以便您的 ROS 使用者能夠讀寫數據。

sudo chown -R $USER:$USER /mnt/rosdata

這樣，您的 ROS 相關數據就可以安全地儲存在專屬分割區，不會佔用系統根目錄的空間。