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2025年3月20日 星期四

AI 模型視覺導引自主導航系統

 要訓練一個 AI 模型來達成這個目標：

「看到房間 → 分析走道與障礙 → 自主決定怎麼走 → 並真正走過去」

你可以把它想像成一個視覺導引自主導航系統（Vision-based Autonomous Navigation System），包含了從感知到行動的完整決策流程。

🎯 你的目標可拆解為 4 大任務模組：

任務階段任務內容使用技術 / 模型
1️⃣ 感知看懂房間、地板、牆壁、障礙物物件偵測、語意分割、深度估計（CNN/ViT）
2️⃣ 認知分析可行區域、地形、路徑Occupancy map / Cost map / 空間表徵
3️⃣ 決策根據地圖規劃路徑Path planning / 強化學習策略
4️⃣ 控制控制機器人身體實際走過去動作策略 / Locomotion policy（例如：PPO, SAC）

🧰 所需工具與框架整理

功能工具 / 套件說明
模擬環境Isaac Lab / Habitat Sim建立訓練場景
感知模組PyTorch + Detectron2 / Segment Anything / Depth Estimation偵測物體、障礙、可行區域
控制與訓練Isaac Gym / Stable-Baselines3 / RLlibGPU 加速強化學習或 IL 訓練
地圖建構ORB-SLAM3 / RTAB-Map / 自建 occupancy map建立房間地圖與障礙資訊
視覺處理Cosmos Tokenizer / torchvision / DINO處理影像為 token 或 embedding
路徑規劃A*, RRT, Dijkstra / 深度 RL計算可走路線
真實部署Jetson Orin / ROS2 / Isaac ROS上線到實體機器人

🪜 建議開發流程（逐步）

📍 STEP 1：建立模擬環境

  • 使用 Isaac Lab or Habitat Lab 模擬房間空間
  • 加入家具、障礙物、人、走道等環境元素
  • 匯入人形機器人或移動機器人模型（URDF / USD）

📍 STEP 2：建立視覺感知模組

  1. 使用 RGB 相機模擬感知
  2. 訓練模型判斷哪些區域是「可行走」
    • 方式一：語意分割（例如：地板、牆、障礙）
    • 方式二：用 depth map/point cloud 做可行性判斷
  3. 可以用 Cosmos 將影片轉成訓練 token，壓縮且保留語意

📍 STEP 3：建立地圖與定位能力（可選）

  • 若需自主定位：可接 ORB-SLAM3 或 RTAB-Map
  • 或直接建立 occupancy map 給決策模組使用

📍 STEP 4：訓練決策模型（走法）

有兩種常見方法：

🔹 方法 A：規則 + 規劃

  • 用現成的地圖與感知結果
  • 加入 A*、Dijkstra、RRT 等演算法規劃路徑
  • 控制模組模擬移動

🔹 方法 B：強化學習訓練（推薦）

  • 使用 Isaac Gym 加速訓練
  • 每次觀察為相機畫面或空間表示（如 occupancy grid）
  • Policy 網路學習怎麼從起點走到終點
python
Observation: RGB image (or semantic/depth map)
Action: 移動方向 (前進、左轉、右轉)
Reward: 是否接近目標 + 是否撞到障礙物

📍 STEP 5：控制與部署

  • 訓練好的模型可以部署到：
    • 真實機器人（Jetson 平台）
    • ROS2 環境（透過 ros2_control + slam_toolbox）
  • 可以在模擬環境中測試真實性（Sim2Real）

📌 延伸工具推薦

名稱用途
Nav2 (ROS2 Navigation Stack)現成導航架構，支援行人/室內導航
Detectron2 / YOLOv8 / SAM視覺分割與辨識
Isaac Orbit控制模擬與策略學習
Stable Baselines3強化學習框架
Cosmos Tokenizer用於影片/影像的壓縮處理與 token 化
Habitat Lab室內導航模擬、支援語音指令訓練

✅ 小結

你需要的是一個從視覺感知 → 認知地圖 → 自主決策 → 控制執行的完整 AI 堆疊。
建議先從模擬環境開始做實驗（Isaac Lab + PPO policy），等模型穩定後再部署到真實硬體。



#雙輪型機器人 使用真實影片 ROS 建置

🎯 使用真實影片資料，透過 ROS 架設雙輪型機器人的視覺導航系統

這正是 ROS 很擅長的應用場景，我這邊幫你整理一份完整的開發藍圖，從影片到實體部署都包含進來：

🧱 系統總體架構（視覺導引導航）

css
[影片輸入 / 相機影像]
        ↓
[視覺處理 (YOLO / Segment / Depth)]
        ↓
[地圖建構 (SLAM) + 障礙感知]
        ↓
[導航決策 (Nav2 / 深度學習Policy)]
        ↓
[雙輪控制 (cmd_vel)]
        ↓
[真實雙輪機器人執行]

🛠️ 所需工具與建議

模組工具 / 套件說明
ROS 基底ROS2 (Humble / Foxy)建議用 ROS2，支援更佳
視覺處理OpenCV / YOLOv8 / Segment Anything目標辨識、障礙偵測
地圖建構slam_toolbox / RTAB-Map利用相機+IMU 建圖定位
導航模組nav2 stackROS2 的官方導航模組
控制器diff_drive_controller控制雙輪速度輸出
仿真工具RViz2 + Gazebo / Isaac Sim可先模擬環境測試控制策略

📽️ STEP 1：真實影片轉 ROS 訊息

你若只有 MP4 檔，可透過 ROS2 節點將影片轉成 sensor_msgs/Image：

撰寫 video-to-image ROS2 節點（Python 版）：

python
import rclpy
from rclpy.node import Node
from sensor_msgs.msg import Image
from cv_bridge import CvBridge
import cv2

class VideoPublisher(Node):
    def __init__(self):
        super().__init__('video_publisher')
        self.publisher_ = self.create_publisher(Image, 'camera/image_raw', 10)
        self.bridge = CvBridge()
        self.timer = self.create_timer(0.033, self.timer_callback)  # 約 30FPS
        self.cap = cv2.VideoCapture('your_video.mp4')

    def timer_callback(self):
        ret, frame = self.cap.read()
        if not ret:
            self.get_logger().info('影片播放完畢')
            return
        msg = self.bridge.cv2_to_imgmsg(frame, encoding='bgr8')
        self.publisher_.publish(msg)

def main(args=None):
    rclpy.init(args=args)
    node = VideoPublisher()
    rclpy.spin(node)
    node.destroy_node()
    rclpy.shutdown()

執行後你就有了 /camera/image_raw 話題可供後續處理。

🔍 STEP 2：視覺感知與障礙分析

你可以在 ROS 節點中掛入：

  • YOLOv8（物件偵測）
  • Segment Anything / DeepLabV3（語意分割）
  • MiDaS（深度估計）

可以透過 cv_bridge 處理 ROS Image 並送入 PyTorch 模型。

🧭 STEP 3：SLAM 與地圖建構

如果你的影片資料是移動拍攝，且具備 IMU，可接：

  • slam_toolbox（適合 monocular）
  • 或 ORB-SLAM3（獨立於 ROS）

產出的 /map + /odom 可與導航系統串接。

🧠 STEP 4：導航決策模組

使用 ROS2 的 nav2 stack：

bash
sudo apt install ros-humble-navigation2

你需要：

  • 地圖 /map
  • 機器人 tf /base_link
  • /cmd_vel 作為行進控制輸出

可使用內建 DWB Local Planner 或自訂 RL Policy 控制決策。

🔄 STEP 5：控制輸出到雙輪型底盤

  • 使用 ros2_control 框架下的 diff_drive_controller
  • 接收 /cmd_vel 並透過 Arduino / STM32 控制馬達
  • 回報輪速（用於 odometry）

你可以使用 micro_ros 連接 ROS2 ↔ MCU

📡 STEP 6：實體部署（Jetson Nano / Orin）

  • 將訓練好的模型與 ROS2 專案包裝成 Docker / launch file
  • 實體測試環境使用：
    • USB 相機
    • IMU 感測器
    • 雙輪底盤 + 馬達控制板

✅ 整合建議流程小結：

任務說明
影片來源轉成 ROS Image
視覺感知辨識可行區域、障礙物
建圖slam_toolbox 建立 /map
導航nav2 規劃路徑與轉向
控制cmd_vel → diff_drive 控制馬達

如果你希望我幫你建一份專案範本（含 ROS2 套件、影片輸入模組、YOLO 推論、導航 launch 檔等），我可以幫你打包一個起始模板。

是否想用哪個 ROS 版本？你的影片是否已具備對應 IMU？

我可以依你的資料產出專屬建置流程 👇


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