ROS 2 桌機（高性能電腦） 加入架構中

 

將 ROS 2 桌機（高性能電腦） 加入架構中，可大幅提升運算能力、管理整體導航/SLAM/監控/決策邏輯，讓 Raspberry Pi 4 專注處理車體低層感測與控制邏輯，這樣的架構非常「實戰型」，以下是完整的任務分配與修正後的分散式 ROS 2 系統架構規劃：

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🧠 架構總覽：Raspberry Pi 4 + Desktop ROS 2 分散式任務分配

plaintext
                 ╔══════════════════════════╗
                 ║  ROS 2 Desktop Workstation (i5 + RTX4060)  ║
                 ╚══════════════════════════╝
                           │  (Wi-Fi / LAN)
                           ▼
         ┌─────────────────────────────────────────────┐
         │        ROS 2 DDS 通訊（Fast DDS / Cyclone DDS）       │
         └─────────────────────────────────────────────┘
                           ▲
              (USB Camera / IMU / Motor Control)
                           │
            ╔═══════════════════════╗
            ║ Raspberry Pi 4 (with Hailo-8) ║
            ╚═══════════════════════╝

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🧩 任務分配建議（基於 ROS 2 架構）

📦 Raspberry Pi 4（Edge device - 車載端）

功能	ROS 2 node 建議	備註
Camera 驅動	usb_cam / v4l2_camera	發佈 /camera/image_raw
IMU 資訊處理	imu_driver_node	發佈 /imu/data
編碼器回報	encoder_node	發佈 /wheel/encoder
馬達控制	motor_bridge_node	訂閱 /cmd_vel
AI 推論	hailo_yolo_node	發佈 /detected_objects
基本本地反應控制	可有（緊急停止）	可判斷前方障礙即停車

🖥️ 桌機端 ROS 2（主要計算端）

功能	ROS 2 node 建議	備註
VSLAM（視覺定位）	orb_slam3_ros / vins_fusion	訂閱 /camera/image_raw + /imu/data
地圖建構	map_server, slam_toolbox	可記錄地圖供重用
導航規劃	nav2 stack	利用 /map, /odom, /goal 計算 /cmd_vel
路徑避障	dwb_controller, bt_navigator	整合 YOLO + SLAM 作為 costmap
視覺監控	rviz2	顯示車體、路徑、推論結果
記錄與調試	rosbag2, rqt_graph	非常適合除錯

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🔌 網路通訊設定（必做）

1️⃣ ROS 2 DDS 多裝置通訊

ROS 2 使用 DDS 通訊（推薦 Fast DDS 或 Cyclone DDS），不需額外安裝 bridge，只要：

bash
# 在桌機與 Raspberry Pi 都設環境變數（IP = 各自的 IP）
export ROS_DOMAIN_ID=0
export RMW_IMPLEMENTATION=rmw_fastrtps_cpp
export ROS_NAMESPACE=robot1

2️⃣ 確認能互 ping

確保 Raspberry Pi 與桌機處於 同一個子網段 或透過 ROS bridge/router 進行中繼。

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📐 修正後的系統模組圖（含 ROS Node 與 Topic）

bash
                   [Desktop ROS2]
┌────────────┬────────────────────┬─────────────┐
│ /map       │ ← SLAM Node       │             │
│ /odom      │ ← nav2            │             │
│ /goal      │ → nav2            │             │
│ /cmd_vel   │ → Pi motor        │             │
│ /rviz2     │ 視覺化            │             │
└────────────┴────────────────────┴─────────────┘
                          ▲
                          │ DDS
                          ▼
                [Raspberry Pi 4 + Hailo-8]
┌────────────┬────────────┬────────────┬────────────┐
│ /camera/image_raw       → SLAM/YOLO                │
│ /imu/data               → SLAM                    │
│ /detected_objects       → nav2 costmap           │
│ /cmd_vel                ← nav2 控制               │
│ /wheel/encoder          → 本地控制 or nav2         │
└────────────┴────────────┴────────────┴────────────┘

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🧠 系統運作順序建議

1. Pi 上啟動：

   • 相機節點

   • IMU 驅動

   • Hailo 推論節點

   • motor_bridge 控制橋節點

2. 桌機上啟動：

   • ORB-SLAM3 + IMU 模式（需同步相機與 IMU 時間）

   • nav2 stack

   • RViz2 監控

   • /goal 發送器（可用點選方式設定導航點）

3. ROS 2 DDS 溝通：

   • /camera/image_raw ➜ 傳回桌機

   • /cmd_vel ➜ 傳給 Pi 控制器

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🔧 開發與測試建議

項目	建議
預測延遲	Pi → Desktop 相機圖像傳輸延遲需低（建議 640x480 @ 15fps）
系統時鐘同步	可用 chrony 或 ntpdate 將 Pi 對桌機做時間同步
頻寬限制	建議使用壓縮影像（image_transport + compressed）
AI 推論優化	YOLO 推論在 Pi 上進行，僅送回推論結果

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🎁 加值選項

類別	功能	技術建議
即時監控	Web UI	用 Flask + MJPEG 串流
語音指令	與導航整合	使用 ros2_whisper 搭配指令 topic
手動控制	手機/滑鼠	透過 /cmd_vel 控制

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這樣架構非常模組化且未來擴展性強，你可以：

• 加多台車 ➜ 設 ROS_NAMESPACE 不衝突

• 在桌機記錄資料 ➜ 後處理或訓練新模型

• 混合控制模式（遠端規劃 + 本地避障）