英特尔Movidius神经元计算棒(NCS)基于ROS的实现与封装

技术背景

随着人工智能的热潮席卷各行各业，计算力、数据和算法共同支撑着人工智能的飞速发展。深度学习作为人工智能的一个重要分支，其表现日益受到业界的广泛关注。深度学习模型包含海量的参数，涉及大规模的神经网络矩阵运算，对计算力需求极高。终端和物联网设备因小体积和功耗限制，难以同时满足高性能神经网络计算力和低功耗的要求。为了解决这个问题，英特尔去年发布的Movidius神经元计算棒（NCS）发挥了巨大的作用，它针对神经网络矩阵运算进行了优化，非常适用于应用领域的需求。本文将为您详细介绍基于Movidius NCS的ROS开发包的功能及其使用方法，助您轻松将深度学习技术引入项目，实现机器人与人工智能的完美结合。

与Movidius神经元计算棒一同亮相的还有NCSDK和NCAppZoo，这两款软件为用户在Movidius神经元计算棒上进行应用开发提供了强大的软件支持。NCSDK目前支持C和Python两种编程接口，应用开发者可以通过调用这些接口进行深度学习方面的图像预测工作。在机器人研究领域，基于ROS框架的应用通常采用消息和话题的方式进行通信。针对这一特点，我们为NCSDK设计了一种基于ROS系统的封装方案，实现无缝连接。该项目已在GitHub上开源。

项目介绍

软件架构设计

本项目主要由一个ROS发布节点和一个ROS服务节点组成，以适应不同的应用场景。

ROS发布节点主要用于处理来自相机的视频流数据。它能够实时接收相机传输的图像数据，通过深度学习模型进行预测分析，并将预测结果以消息的形式发布到特定的话题中，供上层应用调用。这一节点为开发者提供了一种高效、便捷的方式，将深度学习技术融入机器人项目中。

ROS服务节点主要用于处理单张图片数据。它可以接收用户上传或相机拍摄的单张图片，通过深度学习模型进行预测分析，并将结果直接返回给上层消费服务的节点，供进一步处理。这一节点为开发者提供了一种灵活的处理方式，适用于需要对图片进行精细处理的应用场景。

为了更好地演示这两个节点的使用方法，我们还开发了多个客户端节点。这些节点可以与上述两个节点无缝连接，将处理结果以图像的形式展现，方便开发者进行调试和展示。

本项目的应用非常广泛，可以支持物体分类和物体识别两种应用。在物体分类方面，可以采用不同的CNN模型，如GoogleNet、AlexNet和SqueezeNet等。而在物体识别方面，可以支持TinyYolo、mobilenet-SSD等模型。这意味着，通过本项目，开发者可以轻松将深度学习技术融入机器人项目，实现更多创新应用。图 1：ROS NCS 结构】简介及其运行环境要求与配置

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置身于日新月异的科技浪潮中，你是否对前沿技术充满好奇？尤其是那些基于神经网络计算棒（Movidius Neural Compute Stick，简称NCS）的机器人操作系统（Robot Operating System，简称ROS）项目。今天，我们将为你揭开一个基于ROS和Movidius NCS的项目的神秘面纱。在深入探究之前，让我们先了解一下运行此项目所需的条件。

运行条件

确保你的硬件设备是一台运行在Ubuntu 16.04的x86_64计算机。软件环境方面，你需要安装ROS Kinetic版本，这是该项目顺利运行的基础。接下来，不可或缺的是Movidius神经元计算棒(NCS)，它是实现高效神经网络计算的核心组件。除此之外，还需要安装NCSDK和NCAppZoo，它们为项目提供了丰富的神经网络计算工具和应用程序支持。为了获取实时的图像数据，一个RGB相机也是必不可少的。具体的环境配置可以参考相关文档进行设置。

编译与安装步骤

进入项目的开发之旅前，首先需要将源码下载到本地的ROS工作区。接着，切换到最新发布的状态，进行编译和安装。还需要将CNN标签文件复制到指定目录，以确保项目的正常运行。

运行演示程序

在配置好环境并完成编译安装后，就可以运行演示程序了。目前该项目支持一般的USB camera和Intel RealSense camera。用户还可以根据需求配置不同的相机。这里以一般USB Camera和RealSense D400系列为例进行说明。如果你使用的是其他类型的相机或有着特殊的配置需求，建议查阅相关文档以获取更详细的指导。

通过运行演示程序，你将能够亲身体验到基于ROS和Movidius NCS的项目所带来的魅力。无论是识别物体的精准度还是处理速度的迅捷性，都将让你深刻感受到神经网络计算棒（NCS）的强大实力。该项目还提供了丰富的拓展性和自定义功能，让你可以根据自己的需求和想象力，创造出无限可能。

物体分类与智能识别：视频流与静态图像处理的深度应用

随着技术的不断进步，物体分类与识别已经成为了现代科技领域的重要一环。针对此功能，我们为您详细解读了其在视频流处理与静态图像处理中的应用。

视频流处理：

在启动视频流处理节点时，我们便可以开始物体的智能识别之旅。一端负责处理视频流，另一端则通过demo节点实时展示分类结果。这些结果不仅仅是简单的物品分类，更包括物体在图像中的精确二维坐标。

静态图像处理：

对于静态图像，我们同样可以运用物体分类与识别的技术。启动图像处理节点后，通过demo节点，你可以直观地看到物体的识别结果。无论是物体的种类还是其在图像中的位置，都能一目了然。

应用领域：

此项目的应用前景广泛，可应用于多种机器人使用场景。其中，最为突出的便是3D物体识别与追踪。基于已识别的2D物体信息，结合深度传感器采集的深度数据，系统能够精准定位物体在三维空间中的位置，从而实现3D物体的识别与跟踪。这不仅为机器人赋予了更为智能的交互能力，还为众多行业如自动驾驶、智能仓储等提供了强有力的技术支撑。

ROS客户端软件的输出效果：

通过ROS客户端软件，你可以直观地看到物体识别和分类的实时效果。软件输出的结果既详细又准确，为用户的实际操作提供了极大的便利。

《机器人智能避障与基于语义的SLAM技术》

引言：随着科技的不断发展，机器人的智能程度日益提升。在机器人的工作中，智能避障和同步定位与建图（SLAM）技术尤为重要。本文将为您详细介绍这两大技术的特点和未来展望。

一、机器人智能避障的革新

传统的机器人避障方式缺乏对障碍物的区分，采用统一的策略应对。基于物体识别的避障技术，能够识别出不同的障碍物，并针对不同类型的物体采取不同的避障策略。这一技术的运用，使得机器人能够根据实际情况，灵活应对不断变化的场景，避障更加智能。

二、基于语义的SLAM技术的新发展

SLAM（同步定位与建图）技术是机器人实现自主导航的关键。通过将识别出的物体标注在SLAM生成的地图上，可以大大提高地图的可读性和实用性。在此基础上，基于语义的SLAM技术进一步提高了机器人的环境感知能力，使机器人能够更好地理解周围的世界。

三、项目进展与未来展望

目前，该项目已开发至v0.5.0版本，随着Movidius NCSDK的持续演进，产品也在不断地迭代开发。我们计划将项目移植到ROS2中，因为ROS2相较于ROS具有更好的安全性和实时性。随着深度学习的飞速发展，我们也将积极支持更多的CNN模型，以适应不同的机器人应用场景需求。我们相信，随着技术的不断进步，机器人的智能程度将越来越高，为人们的生活带来更多便利。

结论：机器人智能避障和基于语义的SLAM技术是机器人技术的重要发展方向。随着技术的不断进步，这些技术将为机器人带来更高级别的智能和环境感知能力，使机器人在各种场景中发挥更大的作用。