ROS双目视觉集成方案

双目视觉通过左右两个相机模拟人眼，实现深度感知、3D重建、SLAM（同时定位与建图）、物体追踪等功能，广泛应用于AGV导航、机械臂抓取、无人机避障等工业机器人场景。本文基于2026年最新社区动态（如ROS 2 Iron/Humble版本），从硬件选型、软件集成、标定流程、C#桥接到工业优化，全流程拆解ROS双目视觉集成方案。方案强调工业级可靠性（低延迟、抗干扰、断网续传）、易维护性（模块化）和性能

卡尔曼滤波（Kalman Filter）平滑定位的完整、工业级实战指南，特别适合 AGV、机器人、仓储叉车、无人搬运车等场景中对目标位置（或自身位置）的平滑处理

以下是针对的完整、工业级实战指南，特别适合 AGV、机器人、仓储叉车、无人搬运车等场景中对目标位置（或自身位置）的平滑处理。我们以为例，完整实现一个，并结合 YOLO 检测结果进行位置平滑。

AGV控制器集成方案的完整、工业级落地指南。作为一名在工业自动化和机器人领域深耕多年的开发者，我结合实际项目经验（如仓储AGV、工厂巡检AGV），从方案背景、架构设计、硬件选型、软件集成、C#代码示

新项目必选ROS2（DDS实时性更好），C#用 ros2_dotnet桥接。C#桥接优化：MQTT桥接延迟<20ms，适合工业HMI；Unity Hub适合模拟测试。性能瓶颈：高频话题用QoS 0，订阅前加缓冲。常见坑DDS配置不一致：左右相机DDS Vendor匹配（e.g. FastDDS）。深度计算精度：基线距离>30cm，误差<5cm。C#消息生成：用ros2_dotnet工具自动生成C#