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9. AI机器人实时性优化：推理延迟、控制周期和动作同步

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 核心概念（推理延迟 · 控制周期
课程导入学习目标
02
实时性基础
实时系统定义 · 硬实时与软实时区别 · 机器人实时性需求分析
实时性基础实时系统定义
03
AI推理延迟剖析
模型推理延迟的构成（预处理 · 推理 · 后处理）
AI推理延迟剖析
04
硬件加速与延迟优化
GPU · NPU · FPGA等加速器选型
硬件加速延迟优化
05
模型轻量化技术
剪枝 · 量化 · 知识蒸馏
模型轻量化技术剪枝
06
推理延迟优化实战
使用TensorRT优化YOLO模型 · 将推理延迟从50ms降至10ms的案…
推理延迟优化实战TensorRT
07
控制周期概念
控制周期定义 · 典型机器人控制周期（如1kHz · 100Hz）
控制周期概念控制周期定义
08
控制周期与实时调度
实时操作系统（RTOS） · 优先级反转 · 调度策略（RMS
控制周期实时调度
09
控制周期优化方法
减少抖动（jitter） · 锁内存 · CPU隔离
控制周期优化方法jitter
10
控制周期与推理延迟的耦合
推理延迟如何影响控制周期 · 端到端延迟预算分配
控制周期推理延迟的耦合
11
动作同步定义
多关节/多执行器动作同步 · 时间戳同步 · 插补与轨迹规划
动作同步定义多关节
12
同步机制
共享内存 · 消息队列 · 分布式时钟（如PTP）
同步机制共享内存
13
动作同步误差来源
通信延迟 · 时钟漂移 · 执行器响应差异
动作同步误差来源通信延迟
14
同步优化策略
前馈补偿 · 预测控制 · 同步误差反馈校正
同步优化策略前馈补偿
15
案例实战
基于ROS2的实时机器人控制 · 实现推理 · 控制
案例实战ROS2
16
案例实战
使用EtherCAT总线实现多电机同… · 结合AI视觉进行抓取任务
案例实战EtherCAT
17
性能分析工具
使用perf · trace · ROS2的tracetools分析延…
性能分析工具perf
18
基准测试方法
设计实时性基准测试 · 评估推理延迟 · 控制周期抖动
基准测试方法设计实时性基准测…
19
常见问题1
推理延迟波动大 · 如何稳定延迟？——缓存 · 批处理
常见问题1推理延迟波动大
20
常见问题2
控制周期超时 · 如何保证硬实时？——双缓冲 · 看门狗
常见问题2控制周期超时
21
常见问题3
多传感器数据不同步 · 如何融合？——时间戳对齐 · 缓冲队列
常见问题3多传感器数据不同…
22
常见问题4
动作同步误差导致任务失败 · 如何调试？——日志分析 · 示波器
常见问题4动作同步误差导致…
23
进阶技术
模型预测控制（MPC）与AI推理结合 · 实现预测性同步
进阶技术MPC
24
进阶技术
边缘计算与云协同 · 降低推理延迟 · 但如何保证控制实时性
进阶技术边缘计算
25
进阶技术
强化学习在实时控制中的应用 · 如何平衡探索与实时性
进阶技术强化学习
26
系统架构设计
分层架构（感知-规划-控制） · 各层实时性要求与优化策略
系统架构设计分层架构
27
安全与可靠性
实时性优化中的故障处理 · 冗余设计 · 安全认证（如ISO 26262）
安全可靠性
28
综合实战
搭建一个移动机器人平台 · 实现实时避障（推理延迟<20ms · 控制周期1kHz
综合实战搭建一个移动机器…
29
综合提升
优化前后性能对比 · 撰写优化报告 · 总结方法论
综合提升优化前后性能对比
30
课程总结
核心要点回顾 · 常见误区 · 未来趋势（如神经形态计算
课程总结核心要点回顾