TogetheROS.Bot（简称 TROS.B）

全称：TogetheROS™・Bot，地平线（D-Robotics）面向边缘智能机器人推出、基于 ROS2 深度定制优化的机器人软件平台，专门适配地平线 RDK 系列开发板（RDK X3/X3M/X5/Ultra）。

一、核心定位

不是全新自研操作系统，而是面向地平线 BPU 硬件深度调优的 ROS2 发行版：

• 完全兼容标准 ROS2 接口（Humble/Foxy），原生复用 ROS2 生态包（Nav2、SLAM、MoveIt2）；
• 内置硬件加速组件，充分释放旭日系列芯片 BPU 算力，解决原生 ROS2 在边缘 ARM 板上 CPU 占用高、图像拷贝开销大、AI 部署繁琐痛点；
• 开源，面向移动机器人、机械臂、巡检机器人、AI 视觉小车开发者。

二、三层架构（自上而下）

1. Apps｜应用层

开箱即用机器人业务案例

• 感知：目标检测、人体关键点、语义分割、手势识别、3D 检测
• 导航：VSLAM、2D SLAM、Nav2 导航栈
• 交互：语音控制、人体跟随、视觉巡线、Web 可视化预览

2. Boxs｜核心组件层（TROS.B 最关键差异化模块）

内置地平线自研加速组件，原生对接 BPU、硬件编解码器

表格

组件	作用	核心价值
hobot_sensor	MIPI/USB/RGBD 相机、IMU 等传感器驱动封装	统一消息输出，硬件时间戳同步
hobot_dnn	BPU 模型推理统一接口	简化量化模型部署，无需手动操作 BPU 底层 API
hobot_codec	硬件 H.264/H.265 编解码	卸载 CPU，实现多路视频流编码输出
hobot_cv	硬件加速图像处理算子	图像缩放、裁剪、色域转换（Bayer/YUV/RGB）
hobot_render	Web/HDMI 可视化渲染	浏览器直接预览算法图像，无需 RViz2
零拷贝 Zero-Copy	进程间内存共享	消除图像数据多次拷贝，大幅降低时延、CPU 负载

3. Communication｜通信底座

基于 ROS2 DDS 优化：

• 兼容标准 RCLCPP/RCLPY；
• 扩展 RLCP 高性能通信；
• 兼容 CycloneDDS/FastDDS； 支持 X86 模拟器调试（图片回灌仿真），算法验证后一键迁移 RDK 硬件。

三、关键特性对比：原生 ROS2 vs TogetheROS.Bot

表格

特性	标准 ROS2 Humble	TogetheROS.Bot
BPU 部署	需单独调用地平线 BPU SDK，代码耦合高	hobot_dnn 统一封装，与 ROS 消息打通
图像传输	频繁内存拷贝，大分辨率图像 CPU 压力极高	原生 Zero-copy 共享内存
视频编解码	依赖软件 FFmpeg，占用大量 ARM CPU	调用芯片硬件编码器
传感器驱动	自行开发 / 移植	预适配 MIPI 相机、RGBD 模组
开发门槛	需要同时掌握 ROS + BPU 底层 SDK	一套 ROS2 风格 API 完成感知 + 推理
平台	通用 ARM/X86	优先优化地平线 RDK 硬件

四、版本与硬件适配

• TogetheROS.Bot 2.x（当前主线） 支持：RDK X3、X3 Module、RDK X5、RDK Ultra；基于 Ubuntu20.04，持续迭代新功能
• TogetheROS.Bot 1.x（停止新增功能，仅维护） 老版本 RDK 系统镜像专用，不推荐新项目使用

源码仓库：GitHub horizon-rdk 组织

五、典型开发流程

1. RDK 开发板烧录地平线官方 Ubuntu 镜像
2. APT 一键安装 TROS.B

   bash

   运行

   source /opt/tros/setup.bash
   

3. 启动传感器节点 → 图像输出
4. hobot_dnn 加载量化模型做 AI 推理
5. 结果送入 Nav2/SLAM/ 运动控制节点
6. Web 端实时预览检测结果

六、适用场景

✅ 室内巡检机器人、AGV 小车、人体跟随机器人

✅ 机械臂视觉抓取（2D/3D 目标检测）

✅ 智能相机、边缘视觉采集分析设备

❌ 不适合非地平线芯片平台（无 BPU 加速，优势完全丧失）

七、常见误区澄清

1. ❌ TROS.B ≠ 独立操作系统 ✅ 运行在 Ubuntu Linux 之上，是ROS2 软件栈增强发行版
2. ❌ 不能单独使用原生 ROS2 ✅ 可以共存；但脱离 TROS.B 组件，无法便捷调用 BPU 硬件加速
3. ❌ 只能在 RDK 硬件运行 ✅ 提供 X86 模拟器，可 PC 上离线灌图调试算法，再部署板卡