本專題服務重點
機器人視覺、多感測器、ROS 2與邊緣AI系統整合
評估、開發和驗收圍繞該任務組織;涉及相鄰模型、系統、硬體或量產工作時,按對應專題邊界組合實施。
視覺或模型結果需要經過座標、狀態、置信度、超時、許可權和安全狀態處理,不能把未驗證推理結果直接等同於安全控制指令。
機器人視覺、多感測器、ROS 2與邊緣AI系統整合
評估、開發和驗收圍繞該任務組織;涉及相鄰模型、系統、硬體或量產工作時,按對應專題邊界組合實施。
各項服務可按專案單獨實施,也可與相關專題組合;任務書將逐項明確輸入、輸出、第三方依賴、樣機和測試責任。
接入相機、深度、IMU、雷達和定位,管理時間戳、外參和座標變換。
實現檢測、分割、姿態、深度、跟蹤、語音或多模態任務。
設計Topic、Service、Action、QoS、生命週期、日誌和引數。
把感知輸出傳遞給規劃或控制層,並定義超時、失效和人工接管。
先確認專案基線和關鍵前置條件,再進入詳細開發與驗證;各階段結論均對應具體版本與記錄。
確認平臺、感測器、座標、時間、控制和安全限制。
先確保原始資料、TF、狀態和控制上下文可復現。
實現演算法、模型、ROS 2介面和引數管理。
分開驗證感知、通訊、規劃介面和控制協同。
覆蓋遮擋、斷感測器、延遲、低置信度和人工接管。
最終交付範圍由雙方在任務書或合同中確認,檔案均對應具體硬體、軟體、工具鏈和測試版本。
環境適應性、可靠性、認證和批次生產如需納入驗收,應在任務書中另行約定範圍、樣本與標準。
資料暫不完整時,可先開展基線檢查和可行性評估;正式範圍與技術結論在關鍵輸入確認後形成。
可以按介面邊界交付感知節點,但需要明確輸入、座標、時間戳、輸出、QoS和錯誤狀態。
可以評估訊息、節點、引數、服務、Action、外掛和構建依賴,再製定遷移與迴歸範圍。
不能直接推導。感測器噪聲、時間同步、標定、執行延遲和安全環境都需要實機驗證。
不是必需。可根據任務採用濾波、幾何、最佳化、傳統學習或深度模型組合。
可以將大模型用於理解、規劃建議或工具編排,但高風險動作應經過白名單、狀態檢查、確認和獨立安全控制。
分別驗收感測器、同步標定、感知指標、節點通訊、系統延遲、異常降級和實機場景,不把單項模型結果替代整機驗收。
提交目標、現有資料、版本、問題、樣機條件和必須達到的指標,可先進行資料審查或可行性評估。