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4. ROS2 Nav2导航与边缘AI融合：识别结果影响路径规划

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · 前置知识要求
课程导入学习目标
02
ROS2基础回顾
节点 · 话题 · 服务
ROS2基础回顾
03
Nav2导航框架
导航栈组成 · 行为树 · 代价地图
Nav2导航框架
04
边缘AI基础
边缘计算概念 · 常见边缘设备（Jetson · Raspberry Pi）
AI边缘
05
视觉识别与ROS2集成
摄像头驱动 · 图像话题 · OpenCV
ROS2视觉识别
06
识别结果如何影响导航
从感知到决策的闭环 · 识别结果作为导航约束的几种方式
识别结果如何影响…从感知到决策的闭…
07
代价地图动态更新
使用Costmap2D API · 障碍物注入 · 膨胀层
代价地图动态更新Costmap2D
08
基于识别结果的动态避障
实时检测动态障碍物并更新局部代价地图
基于识别结果的动…实时检测动态障碍…
09
语义地图与语义导航
将识别结果映射为语义标签 · 构建语义地图 · 用于全局路径规划
语义地图语义导航
10
行为树与决策融合
在Nav2行为树中集成识别结果 · 动态切换导航策略
行为树决策融合
11
路径规划算法基础
A* · Dijkstra · RRT
路径规划算法基础A*
12
全局规划器定制
编写自定义全局规划器插件 · 利用识别结果生成语义安全路径
全局规划器定制编写自定义全局规…
13
局部规划器定制
TEB · DWA等局部规划器如何响应实时识别结…
局部规划器定制TEB
14
边缘AI推理优化
模型量化 · 剪枝 · TensorRT加速
AI边缘
15
ROS2与边缘设备通信
使用ROS2在不同设备间传输图像和推… · 优化带宽
ROS2边缘设备通信
16
案例实战
基于YOLO的行人检测 · 动态更新代价地图实现行人避让
案例实战YOLO
17
案例实战
基于语义分割的可行区域检测 · 引导全局路径规划
案例实战基于语义分割的可…
18
案例实战
交通标志识别 · 根据标志调整局部速度或路径
案例实战交通标志识别
19
案例实战
多目标识别（车辆 · 行人 · 障碍物）综合影响路径规划
案例实战多目标识别
20
仿真环境搭建
Gazebo · RViz · Nav2仿真
仿真环境搭建Gazebo
21
真实机器人部署
硬件选型 · 传感器标定 · 边缘设备配置
真实机器人部署硬件选型
22
性能评估与调优
延迟 · 吞吐量 · 导航成功率
性能评估调优
23
常见问题与调试
识别结果噪声 · 代价地图冲突 · 规划失败
常见问题调试
24
安全与鲁棒性
识别失败时的降级策略 · 冗余设计 · 异常处理
安全鲁棒性
25
多传感器融合
将识别结果与激光雷达 · 超声波等融合 · 提高导航可靠性
多传感器融合将识别结果
26
动态场景适应
在动态环境中利用识别结果预测运动趋势 · 提前规划
动态场景适应动态环境
27
基于强化学习的融合
使用RL根据识别结果动态调整规划参数
基于强化学习的融…RL
28
综合项目
设计一个完整的边缘AI+Nav2导航… · 从需求分析到实现
综合项目AI+Nav2
29
课程总结
核心知识点回顾 · 常见误区 · 学习路径建议
课程总结核心知识点回顾
30
拓展与前沿
VSLAM · 语义导航 · 车路协同
拓展前沿