Jetson 系列與 ROS 2 的相容性(Jetson nano ROS ) (Jetson Orin ROS2)

 NVIDIA Jetson 系列邊緣運算電腦與 ROS 2 (Robot Operating System 2) 的結合，為開發高效能、低延遲的機器人應用提供了強大的平台。Jetson 憑藉其強大的 GPU 運算能力，特別適合處理機器人領域中需要大量運算的任務，例如電腦視覺、深度學習和即時感測器資料處理。

以下將從幾個面向介紹 NVIDIA Jetson 執行 ROS 2：

1. Jetson 系列與 ROS 2 的相容性

NVIDIA Jetson 系列包括多種型號，從較小的 Jetson Nano 到更強大的 Jetson Orin AGX，它們都基於 ARM 架構並運行 Ubuntu Linux，這使得它們與 ROS 2 有著良好的相容性。

• Jetson Nano/Xavier NX/TX2: 這些是較早或較入門級的 Jetson 板卡，通常支援 Ubuntu 18.04 或 20.04。由於 ROS 2 的版本與 Ubuntu 版本緊密相關，例如 ROS 2 Foxy 適合 Ubuntu 20.04，而 ROS 2 Humble 則適合 Ubuntu 22.04。在這些板卡上安裝 ROS 2 可能需要注意版本匹配，或者考慮從源碼編譯。
• Jetson Orin 系列 (Nano/NX/AGX Orin): Orin 系列是 Jetson 最新、效能最強大的產品線，通常支援 Ubuntu 20.04 或 22.04，這使得它們能夠原生支援較新的 ROS 2 版本，例如 ROS 2 Humble。Orin 系列的 AI 性能遠超前代，非常適合需要大量 AI 推理的機器人應用。

2. ROS 2 在 Jetson 上的優勢

• GPU 加速： Jetson 的核心優勢在於其 NVIDIA GPU。ROS 2 配合 NVIDIA 的 Isaac ROS 庫，能夠充分利用 GPU 加速來處理計算密集型任務，例如：
  • 電腦視覺： 物體偵測、語義分割、姿態估計（例如 ros2_trt_pose 包使用 TensorRT 加速）。
  • 3D 感知： 深度估計、即時 3D 重建（如 Nvblox）。
  • 導航： SLAM (同步定位與地圖構建)、路徑規劃。
• 邊緣運算能力： Jetson 平台專為邊緣運算設計，能在本地處理大量資料，減少對雲端伺服器的依賴，降低延遲，提高系統響應速度，這對於自主機器人至關重要。
• 豐富的開發工具與生態系統： NVIDIA 提供了 JetPack SDK，其中包含了開發 AI 和機器人應用所需的驅動程式、函式庫（如 CUDA, cuDNN, TensorRT）和工具。同時，Isaac ROS 也提供了一系列優化過的 ROS 2 套件，方便開發者快速搭建機器人應用。
• 異構計算： Jetson 平台整合了 CPU、GPU 和其他專用處理器，可以更好地分配 ROS 2 節點的計算任務，實現高效的異構計算。

3. 在 Jetson 上安裝 ROS 2

在 Jetson 上安裝 ROS 2 的方式與在標準 Ubuntu 系統上類似，主要有兩種：

• 透過 Debian 包安裝 (推薦)： 如果您的 Jetson 上的 JetPack (底層 Ubuntu) 版本與 ROS 2 官方支援的版本相符，這是最直接的方式。例如，對於 Jetson Orin 運行 Ubuntu 22.04，可以直接安裝 ROS 2 Humble。
  1. 設定 locale。
  2. 設定 ROS 2 的 apt 軟體源和 GPG key。
  3. 執行 sudo apt update && sudo apt install ros-<distro>-desktop (安裝桌面版，包含 RViz2 等工具) 或 sudo apt install ros-<distro>-ros-base (只安裝基本功能)。
  4. 設定環境變數 source /opt/ros/<distro>/setup.bash 並加入到 ~/.bashrc。
• 從源碼編譯： 如果 Jetson 的 Ubuntu 版本與 ROS 2 官方支援的版本不完全匹配，或者您需要對 ROS 2 進行深度定制，可以選擇從源碼編譯。這通常需要更多的時間和計算資源，並且可能需要手動解決一些依賴問題。

注意事項：

• JetPack 版本： 務必確保您的 Jetson 安裝了最新且與 ROS 2 相容的 JetPack 版本。JetPack 包含了所有必要的驅動程式和 CUDA 函式庫。
• SD 卡/NVMe 儲存： 由於 ROS 2 環境和相關模型可能佔用大量空間，建議使用足夠大的 SD 卡或 NVMe SSD (對於支援的 Jetson 型號)。
• 電源模式： 為了獲得最佳性能，通常建議在執行 ROS 2 應用前將 Jetson 設定為「MAXN」電源模式，並執行 jetson_clocks 工具來鎖定 CPU/GPU 時脈至最大值。

4. 常見的 ROS 2 應用範例 (結合 Jetson)

• 自主移動機器人 (AMR)： Jetson 的 GPU 加速功能對於運行機器人的 SLAM、導航堆疊 (Navigation2) 以及即時障礙物迴避至關重要。
• 機器人手臂操作： 結合視覺感測器，Jetson 可以處理圖像識別和目標抓取所需的複雜演算法。
• 無人機或無人車： 進行即時的環境感知、路徑規劃和決策。
• 智慧監控與協作機器人： 實現人機互動、安全區域偵測等功能。

5. 性能考量

儘管 Jetson 提供了強大的性能，但在部署 ROS 2 應用時仍需考量資源限制：

• 資料傳輸量： 處理高解析度影像或點雲資料時，ROS 2 的資料傳輸量可能很大，這會影響 CPU 和記憶體使用。優化 ROS 2 的通訊機制（如使用 Fast DDS 等高效 RMW 實現）和資料壓縮可以幫助緩解此問題。
• 節點效能： 即使有 GPU 加速，某些複雜的 ROS 2 節點仍可能消耗大量 CPU 資源。需要透過效能分析工具（如 ros2 topic bw、rqt_graph 等）來識別瓶頸。
• Isaac ROS GEMS： NVIDIA 提供的 Isaac ROS 是一個重要的資源，它包含許多經過 GPU 優化、為 Jetson 量身打造的 ROS 2 套件（稱為 GEMS），可以顯著提升效能。例如，AprilTag 偵測、深度估計等都可以在 Jetson 上以更高的幀率運行。

總之，NVIDIA Jetson 平台與 ROS 2 的結合為開發下一代智慧機器人提供了高效且強大的解決方案。利用 Jetson 的 GPU 運算能力和 NVIDIA 提供的 Isaac ROS 工具，開發者能夠在邊緣設備上實現複雜的 AI 應用和即時機器人功能。