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# 机器人工作流程概述

使用 ROS 2 Jazzy 在 Qualcomm Dragonwing™ SBC 上进行端到端机器人开发。本节有三条路线——选择适合您目标的那一条。

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="基础" icon="wrench" href="./software-setup">
    在 Ubuntu 上一次性安装 ROS 2 Jazzy。如果这是一块全新的 SBC，请从这里开始。
  </Card>

  <Card title="QRB ROS 生态系统" icon="cubes" href="./qrb-ros-overview">
    零拷贝传输、NPU 推理、参考示例、Gazebo 仿真和基准测试。
  </Card>
</CardGroup>

## 我应该选择哪条路线？

* **刚拿到新开发板？** 从[软件设置](./software-setup)开始。
* **正在为您的机器人评估 Qualcomm 芯片？** 阅读 [QRB ROS 概述](./qrb-ros-overview)以了解各软件包——参考示例、零拷贝传输、通用 NPU 推理、Gazebo 仿真、基准测试。
* **想从零学习 NPU 推理如何连接？** [在 NPU 上进行深度估计](./npu-workflows)页面是**手工构建的示例**（结果与打包好的 [`sample_depth_estimation`](./qrb-ros-samples) 相同，但基于底层原语构建：QNN TFLite delegate、标准 ROS 2 以及一个 AI Hub 模型），让您能看到每一处衔接。

<Info>
  **为什么需要 Qualcomm 专属软件包？** 标准社区版 ROS 2 无法访问 Hexagon HTP NPU——访问 HTP 需要 Qualcomm QNN delegate——而且标准 `image_transport` 总是将摄像头帧序列化为一次 memcpy。[QRB ROS 概述](./qrb-ros-overview)和 [`qrb_ros_transport`](./qrb-ros-transport) 深入介绍了这两点。
</Info>

## QRB ROS 生态系统

| 页面                                         | 用途                                                                       |
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| [**生态系统概述**](./qrb-ros-overview)           | QRB ROS 是什么、它与标准 ROS 2 有何不同，以及各组件如何与社区软件包组合。                             |
| [**Samples**](./qrb-ros-samples)           | AI 和机器人参考流水线目录——深度、姿态、检测、SLAM、Nav2、AprilTag 等。                           |
| [**Transport**](./qrb-ros-transport)       | 通过 REP 2007 类型适配为 `Image` 和 `PointCloud2` 提供零拷贝 DMA-buf 消息传递。            |
| [**NN Inference**](./qrb-ros-nn-inference) | 通用 ROS 2 节点，可通过 QNN 在 Hexagon HTP NPU 上加载 `.tflite` / `.so` / `.bin` 模型。 |
| [**Simulation**](./qrb-ros-simulation)     | 面向 QRB AMR 和机械臂的基于 Gazebo 的仿真——无需硬件即可评估 QRB ROS。                         |
| [**Benchmark**](./qrb-ros-benchmark)       | `ros2_benchmark` 扩展，可对 QRB / dmabuf / 标准传输类型进行同等条件测量。                    |
| [**DDS 配置优化器**](./qrb-ros-dds-optimizer)   | LLM 驱动的 FastDDS 自动调优器。与 SoC 无关——适用于任何 Ubuntu + ROS 2 Humble/Jazzy 环境。    |

## 手工构建示例：在 NPU 上进行深度估计

打包版 [`sample_depth_estimation`](./qrb-ros-samples) 流水线的从零开始对应版本——结果相同，但没有 QRB 包装器。当您想看到每一处衔接时很有用：摄像头采集、TFLite 预处理、加载到 HTP NPU 的 QNN delegate，以及 ROS 2 节点的粘合代码。使用来自 [Qualcomm AI Hub](https://aihub.qualcomm.com) 的量化 TFLite 模型、Qualcomm QNN TFLite delegate，以及一个发布 `/image_raw` 的摄像头。

| 工作流程                        | 模型              | 输出              |
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| [**深度估计**](./npu-workflows) | MiDaS v2 (INT8) | 着色深度图像 + 原始逆深度图 |