qrb_ros_samples 是一个参考示例目录，它将 QNN 推理以及（在适用时）零拷贝传输连接到可直接运行的 ROS 2 launch 文件中。该仓库采用 BSD‑3‑Clause 许可证。main 分支为活跃开发分支；稳定发布请跟踪 jazzy-rel 分支。
这些是起点和参考——并非使用 Qualcomm 机器人平台的唯一受支持方式。相同的原语（QNN delegate、
qrb_ros_transport 以及来自 Qualcomm AI Hub 的模型）可以直接与标准 ROS 2 / 社区软件包组合。NPU 工作流程就是这种从零开始方式的示例，面向相同的 NPU。AI 示例
视觉和音频流水线——深度、姿态、分割、检测、语音识别。推理通过 QNN 在 NPU 上运行。
机器人示例
AMR 运动、2D 激光雷达 SLAM、Nav2、AprilTag、跟随（follow-me）、抓取放置。设备端和 Gazebo 仿真兼有。
阅读支持矩阵
复选框是什么意思？
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上游 README 没有为其支持列定义图例，并且各示例的 README 有时与顶层表格不一致。本页对数据的解读如下：
此目录中列出的每个示例都可以在 Qualcomm® IoT 平台的 Ubuntu 镜像上从源码构建。仅能通过 Qualcomm Linux / QIRP SDK 工具链获取的示例已被排除。
AI 示例
各行按上手难易程度排序——所需额外硬件最少的在前。想基于这些示例所包装的相同原语从零构建推理流水线？请参阅 NPU 工作流程，其中有一个直接使用 QNN TFLite delegate 手工构建的深度估计示例。