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5. ROS2+Jetson机器人感知：TensorRT推理节点和GPU加速部署

共计 30 章节

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学习目标 · 适用人群 · 课程整体框架与前置知识要求

课程导入学习目标

Jetson平台与GPU架构基础

Jetson系列硬件规格 · GPU架构 · CUDA核心与Tensor Core…

ROS2基础与机器人感知概述

ROS2核心概念（节点 · 话题 · 服务

ROS2机器人感知概述

TensorRT核心概念

什么是TensorRT · 推理优化原理（层融合 · 精度校准

TensorRT核心概念

Jetson上安装JetPack S… · CUDA · cuDNN

环境搭建Jetson

ROS2与Jetson集成

在Jetson上配置ROS2环境 · 使用GPU加速的常用库（OpenCV… · Vision Works）

TensorRT推理流程

模型转换（ONNX→TensorRT… · 构建引擎（Engine） · 序列化与反序列化

TensorRT推理流程

ONNX模型导出与优化

从PyTorch/TensorFlo… · 处理动态轴 · 算子兼容性检查

ONNX模型导出

TensorRT精度模式

FP32 · FP16 · INT8精度选择

TensorRT精度模式

TensorRT C++ API实战

创建Runtime · 反序列化引擎 · 分配GPU显存

TensorRT Python API实战

使用Python绑定构建引擎 · 执行推理 · 与ROS2 Python节点集成

ROS2感知节点设计

感知节点的输入输出设计 · 图像话题订阅与发布 · 同步与异步处理

ROS2感知节点设计

图像预处理与后处理

在GPU上执行resize · 归一化 · 颜色转换（CUDA加速）

图像预处理后处理

目标检测模型部署

以YOLOv5/YOLOv8为例 · 导出ONNX · TensorRT加速

目标检测模型部署YOLOv5/YOLOv…

语义分割模型部署

以DeepLabV3或UNet为例 · TensorRT推理 · 输出分割掩码并发布为ROS2话题

语义分割模型部署DeepLabV3

关键点检测与姿态估计

以MoveNet或HRNet为例 · TensorRT部署 · 关键点可视化与ROS2集成

关键点检测姿态估计

多模型并发推理

在ROS2节点中管理多个Tensor… · 使用线程池或异步推理提高吞吐

多模型并发推理ROS2

ROS2与TensorRT的异步通信

使用ROS2回调组 · Executor类型（SingleT… · MultiThreaded）优化实时…

性能优化与调优

使用Nsight Systems/N… · TensorRT层级优化 · 批处理与动态形状

性能优化调优

常见问题与调试

内存不足 · 引擎构建失败 · 精度下降

常见问题调试

基于Jetson Nano/Orin… · 实现ROS2节点发布检测结果

案例实战Jetson

基于Jetson的语义分割感知系统 · 用于道路/障碍物识别 · 并集成到机器人导航

案例实战Jetson

多传感器融合感知（相机+激光雷达） · 使用TensorRT处理视觉 · 融合点云数据

案例实战多传感器融合感知

部署与发布

将TensorRT引擎和ROS2节点… · 使用systemd或launch文件…

与机器人导航集成

将感知结果（检测框 · 分割掩码）转换为代价地图或障碍物信息 · 供Nav2使用

机器人导航集成将感知结果

与机械臂控制集成

使用TensorRT进行物体位姿估计 · 通过ROS2话题发送目标位置给机械臂

机械臂控制集成TensorRT

边缘计算与功耗优化

在Jetson上平衡性能与功耗 · 使用NV Power模式 · 动态降低频率

边缘计算功耗优化

安全性与可靠性

模型鲁棒性 · 异常输入处理 · 节点崩溃恢复

安全性可靠性

构建一个完整的ROS2+Jetson… · 包含多个TensorRT节点 · 可视化界面和性能报告

综合项目ROS2+Jetson

课程总结与进阶方向

回顾关键知识点 · 常见误区 · 未来学习路径（如DeepStream

课程总结进阶方向