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9. PX4+Jetson边缘感知：TensorRT推理和MAVLink结果回传

共计 30 章节

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学习目标 · 核心概念 · 整体框架

课程导入学习目标

边缘计算基础

边缘计算与云计算的对比 · Jetson平台（Nano/TX2/… · 边缘感知系统架构

边缘计算基础边缘计算

PX4与机载计算机通信

PX4的MAVLink协议基础 · 串口/UDP连接方式 · QGroundControl与MAV…

PX4机载计算机通信

Jetson环境搭建

JetPack SDK安装 · CUDA/cuDNN/TensorR… · Python与C++开发环境配置

Jetson环境搭建

图像采集与预处理

相机选型（USB/CSI/GMSL） · OpenCV图像读取 · 分辨率/帧率/色彩空间转换

图像采集预处理

目标检测模型选型

YOLOv5/YOLOv8/SSD/… · 模型精度与速度权衡 · 针对边缘设备的轻量化模型

目标检测模型选型YOLOv5/YOLOv…

TensorRT核心概念

TensorRT推理引擎 · 网络定义 · 优化策略（FP16/INT8）

TensorRT核心概念

模型转换与优化

PyTorch/TensorFlow… · ONNX转TensorRT引擎 · 精度校准（INT8校准集）

模型转换优化

TensorRT推理代码实现

Python与C++推理API · 输入输出绑定 · 内存管理

TensorRT推理代码实现

多模型与多任务推理

同时运行检测/分割/分类模型 · 模型调度 · 资源分配

多模型多任务推理

MAVLink消息机制

MAVLink消息格式 · 常见消息（HEARTBEAT · ATTITUDE

MAVLink消息机制

MAVLink通信实现

使用pymavlink或MAVSDK… · 设置通信端口 · 心跳机制

MAVLink通信实现

感知结果回传设计

将检测结果（目标类别 · 位置 · 置信度）封装为MAVLink消息

感知结果回传设计将检测结果

坐标变换与目标定位

相机内参 · 外参标定 · 像素坐标到机体坐标系

坐标变换目标定位

实时性优化

推理延迟优化 · 通信延迟优化 · 双线程/多进程架构

实时性优化推理延迟优化

基于YOLOv5+TensorRT的… · 实现检测框实时回传到地面站

案例实战YOLOv5+Tenso…

基于TensorRT的语义分割用于着… · 通过MAVLink发送安全着陆点坐标

案例实战TensorRT

多目标跟踪（DeepSORT/Byt… · 将跟踪ID和轨迹回传

案例实战DeepSORT/Byt

避障系统——使用TensorRT运行… · 通过MAVLink发送避障指令

案例实战TensorRT

PX4与Jetson协同控制

通过MAVLink发送OFFBOAR… · 速度/位置设定点 · 实现感知-控制闭环

故障排查与调试

常见通信故障（端口冲突 · 波特率错误） · 推理错误（维度不匹配

故障排查调试

性能评估与基准测试

FPS · 延迟 · CPU/GPU占用

性能评估基准测试

安全与可靠性

通信超时处理 · 看门狗机制 · 降级策略

安全可靠性

部署与集成

将代码打包为ROS节点或独立进程 · 系统服务管理 · 开机自启动

TensorRT插件自定义算子 · 多流推理 · DLA（深度学习加速器）使用

进阶优化TensorRT

与ROS/ROS2集成

使用MAVROS或MAVSDK-RO… · 将感知结果发布为ROS话题 · 与PX4通信

仿真与测试

使用Gazebo+PX4仿真环境 · Jetson与仿真器通信 · 硬件在环（HITL）测试

设计一个完整的边缘感知系统 · 实现目标检测 · 定位

综合项目设计一个完整的边…

常见问题与解决方案

TensorRT转换失败 · 内存不足 · 通信延迟高

常见问题解决方案

课程总结与展望

回顾关键知识点 · 项目经验总结 · 边缘感知与无人机自主飞行的发展趋势

课程总结回顾关键知识点