Raspberry Pi 4 是否還需要搭配邊緣 NPU（Hailo-8）?

 分散式 ROS 2 架構中，Raspberry Pi 4 是否還需要搭配邊緣 NPU（Hailo-8），要依照你希望 AI 推論的執行位置與即時性需求 來決定。

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✅ 是否需要 Hailo-8？取決於下列因素：

🎯 你要在哪一端執行 AI 推論（物件偵測、避障）？

執行端	是否需要 Hailo-8	備註
Pi 上本地執行 YOLO + 避障邏輯	✅ 需要 Hailo-8	Pi 本身無法跑 YOLO，需硬體加速
桌機負責推論（Pi 傳 raw image 回桌機）	❌ 可不需要	若桌機跑推論，Pi 只需送圖片
混合模式（Pi 推論基本避障，桌機做導航）	✅ 建議有	強化容錯，減少影像傳輸負載
僅用 IMU + SLAM 導航，不用 AI 避障	❌ 可省略	不做 AI 推論就不需 NPU

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🧠 決策重點

✅ 建議保留 Hailo-8 的情境：

1. 即時避障需求強（例如目標是「看到人就立刻停車」）
   → 推論必須在車上立即完成，不能等 Wi-Fi 回傳圖像 → 桌機推論 → 回傳控制指令

2. 網路頻寬有限或不穩定（例如 Wi-Fi 頻繁干擾）
   → 影像資料太大，傳到桌機會延遲，直接在 Pi 上推論效率更穩定

3. 需要邊緣容錯能力（如桌機斷線時仍可繼續基本避障）
   → Pi 本地的 YOLO + 急停可以保障最基本安全性

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❌ 可以不裝 Hailo-8 的情境：

1. 已經有強力桌機 GPU（如你的 RTX4060）
   → 讓桌機跑 YOLOv5 / YOLOv8，效能更好

2. 允許 100~200ms 推論延遲的任務（如非高速自走車）
   → Pi 只需當視覺感測器，把影像發回桌機

3. 僅做學術/模擬/非 AI 任務（例如只跑 SLAM、導航、不需物件辨識）
   → 無需額外加速器

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📌 建議策略（混合式設計最靈活）

模式	執行位置	推薦組合
即時安全避障（人車偵測）	Pi 上（Hailo）	✅ 保留 Hailo-8
高階任務導航 / SLAM / 多任務決策	桌機 RTX4060	✅ 使用桌機推論
推論結果回傳給桌機	Pi ➜ topic /detected_objects	用於 costmap 增強

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✅ 結論：

若你的車輛要自主避障、具容錯性，或具備獨立行動能力，建議保留 Hailo-8 在 Pi 上。

若你完全仰賴桌機運算、網路穩定、且追求極限性能（GPU 炸 YOLOv8n），則 可選擇不搭配 Hailo-8，讓 Pi 只是 IO 中繼站。