保留 Hailo-8（邊緣推論）vs 不使用 Hailo-8（集中推論於桌機）

 

📦 方案 A：保留 Hailo-8（邊緣推論）

推論執行在 Raspberry Pi 4 + Hailo-8，強調「本地避障 + 桌機導航」的 混合式架構，兼顧反應速度與全局規劃。

🎯 特點：

• YOLO 推論本地執行，延遲極低（<50ms）

• 遇人、障礙可緊急停止

• 桌機仍負責 SLAM、導航與遠端任務下達

🧩 Node 配置圖：

bash
🟢 Raspberry Pi 4 + Hailo-8
├── usb_cam_node              → /camera/image_raw
├── imu_node                 → /imu/data
├── encoder_node             → /wheel/encoder
├── motor_bridge_node        ← /cmd_vel
├── hailo_yolo_node          → /detected_objects
│     └── 判斷危險 → 發佈 /emergency_stop
└── emergency_stop_node      → 控制 /cmd_vel 允不允許送出

🟠 ROS 2 Desktop (i5 + RTX4060)
├── orb_slam3_node           ← /camera/image_raw + /imu/data
├── nav2 stack
│   ├── map_server
│   ├── planner_server
│   ├── controller_server
│   └── bt_navigator
├── obstacle_costmap merger  ← /detected_objects
├── rviz2                    ← /map, /odom, /tf
└── ros2 bag / debug tools

---

📦 方案 B：不使用 Hailo-8（集中推論於桌機）

推論、SLAM、導航皆由桌機執行，Raspberry Pi 僅負責感測與馬達執行。適合網路穩定、高效能桌機、延遲容許的場景。

🎯 特點：

• 整個 AI 推論與規劃集中於桌機 RTX4060

• Pi 僅送影像與感測資料，硬體簡化

• 價格較低、部署較單純

🧩 Node 配置圖：

bash
🟢 Raspberry Pi 4
├── usb_cam_node              → /camera/image_raw
├── imu_node                 → /imu/data
├── encoder_node             → /wheel/encoder
├── motor_bridge_node        ← /cmd_vel

🟠 ROS 2 Desktop (i5 + RTX4060)
├── yolo_node (TensorRT)     ← /camera/image_raw
│     └── 發佈 /detected_objects
├── orb_slam3_node           ← /camera/image_raw + /imu/data
├── nav2 stack
│   ├── map_server
│   ├── planner_server
│   ├── controller_server
│   └── bt_navigator
├── costmap_merger_node      ← /detected_objects
├── emergency_stop_node      ← /detected_objects
│     └── /cmd_vel 覆蓋保護
├── rviz2                    ← /map, /odom, /tf
└── ros2 bag / rqt 工具

---

✅ Node 功能總結對比表

功能項目	方案 A：Hailo-8 在 Pi 上	方案 B：不使用 Hailo-8
AI 推論	Pi 本地 + Hailo-8	桌機 GPU 推論（如 RTX）
反應速度	快（即時避障）	慢（依賴傳圖與回傳）
架構穩定性	高（離線也可停車）	中（需穩定網路）
架構複雜度	高（需加 SDK、資源管理）	低（全靠桌機）
成本	稍高（Hailo 加速器）	低（簡化硬體）
適合情境	遠端 / 室外 / 容錯要求高	實驗室 / 學術模擬

---

📌 開發提示建議

• 可在兩種架構下都維持相同的 ROS topic 和 message 格式，例如：

  • /detected_objects 用 vision_msgs/Detection2DArray

  • /cmd_vel 用 geometry_msgs/Twist

• 用 launch 檔控制不同平台啟動不同 node，保持模組化部署

• 建議所有重要 topic 都進行 rosbag2 錄製，利於後續模型訓練或錯誤追蹤