智慧視覺 SLAM 雙輪自走車

 

「智慧視覺 SLAM 雙輪自走車」🚗💨！你這樣的設計結合了：

• Hailo-8：即時 AI 物件辨識

• webcam：影像輸入 + VSLAM

• IMU：車體姿態估算

• STM32F4：馬達與低層控制

• Raspberry Pi 4：ROS 中樞處理器

• ROS：整體感知、推論、控制與導航整合框架

下面幫你規劃出完整的 軟體架構圖 + 硬體需求 + 推薦模組 + 開發流程

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🧠 系統整體架構圖

scss
📷 Webcam (UVC) 
   │
   ▼
[Image pipeline]
   │
 ┌────────────────────┐
 │  VSLAM node (e.g.  │──┐
 │  ORB-SLAM3 / VINS) │  │
 └────────────────────┘  ▼
   │                [Map / Pose]
   │                     │
   ▼                     ▼
[Hailo AI 推論 (YOLO)]     [IMU (I2C)]
   │                     │
   ▼                     ▼
[物件位置 + 車身姿態整合]
           │
           ▼
[導航決策 + 控制策略 (ROS node)]
           │
           ▼
[STM32F4 馬達控制板 (UART) ⟵ 編碼器回授]

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🧩 硬體需求建議清單

模組	建議選擇	備註
🎯 主控板	Raspberry Pi 4 (4G)	可執 ROS + Hailo 推論
📷 攝影機	USB UVC Camera（Logitech C270 / C922）	支援 ROS image node
🧠 AI 加速器	Hailo-8 USB	處理 YOLO / 避障模型
📡 IMU 感測器	MPU9250 / ICM20948	提供 VSLAM / 控制所需姿態資訊
⚙️ 馬達控制板	STM32F4 + Encoder + PWM 控制	接 UART 與 Pi 溝通
🔋 電源	5V/3A 給 Pi，12V 給馬達	建議用 DC-DC 模組分壓
🛞 底盤	差速雙輪（TT 馬達 + 編碼器）	輕量、避震佳

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⚙️ 軟體堆疊與工具鏈建議

📦 作業系統與基本環境

• Raspberry Pi OS 64-bit

• ROS 2 Humble 或 Foxy（推薦 Humble，長期支援）

• Python 3.10 / C++17

• OpenCV 4.x

• Hailo SDK（Model Zoo + HailoRT + Profiler）

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📦 ROS 軟體架構（建議 node 切分）

功能	ROS Node 建議
相機驅動	usb_cam / v4l2_camera_node
Hailo 推論	hailo_yolo_node（自建 node，呼叫 HailoRT）
VSLAM	orb_slam3_ros / vins_fusion
IMU 驅動	imu_com_node（讀取 I2C，轉為 sensor_msgs/Imu）
STM32 控制通訊	motor_bridge_node（用 serial node 封裝）
控制器	motion_control_node（如 Pure Pursuit、MPC）
地圖導航	nav2 或自製簡易 decision node
可視化	rviz2 / rqt_graph / rqt_plot

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📍 推薦模組與工具

功能	模組	工具
VSLAM	ORB-SLAM3	支援單鏡頭 / IMU
物件偵測	YOLOv5s / YOLOv8n	轉 ONNX ➜ Hailo ➜ .hef
AI 推論	HailoRT + ROS bridge	自建 wrapper node
控制器	Pure Pursuit / PID 控制	根據姿態 + 目標點產生速度指令
通訊橋	rosserial / custom UART parser	Pi ↔ STM32 通訊
RVIZ2	即時視覺化	SLAM 地圖、IMU 資訊、推論結果

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🔁 部署開發流程建議

Step 1：建置 ROS 2 與 Camera 驅動

bash
sudo apt install ros-humble-desktop
sudo apt install ros-humble-usb-cam ros-humble-teleop-twist-keyboard

Step 2：串接 IMU 與 STM32

bash
# 用 Python I2C 或 C 驅動 IMU
# UART 通訊解析 motor 指令/回報編碼器

Step 3：安裝 Hailo SDK 並轉換模型

bash
hailo_model_optimizer yolov5s.onnx
hailo_compile yolov5s.hmo ➜ yolov5s.hef

Step 4：建立 ROS 推論 node（hailo_yolo_node）

python
# 訂閱 /camera/image_raw，使用 HailoRT 執行推論，發佈到 /detected_objects

Step 5：整合 VSLAM（ORB-SLAM3）

bash
# 使用 USB 攝影機 + IMU 結合建圖
ros2 launch orbslam3 monocular_imu.launch.py

Step 6：控制流程設計

bash
# 訂閱 VSLAM pose + IMU + 推論結果，判斷是否要避障或跟線
# 計算 linear / angular velocity ➜ 傳送至 STM32 控制馬達

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🔧 延伸優化方向（進階）

功能	技術
車道追蹤	CNN 模型（LaneNet / 自訓）搭配中心線偵測
多鏡頭視覺	USB + CSI 混合使用
建圖導航	搭配 ROS 2 nav2 套件，做路徑規劃與避障
數據記錄	rosbag2 記錄資料做離線分析
分散架構	IMU / 控制器使用 micro-ROS 搭配 STM32 通訊