背景

对于复杂的机器人系统，实现的功能复杂多样，而实现每种功能的方案又是多样的；为统一接口，标准化开发流程，ros系统应运而生。随着机器人技术的不断发展，各种算法方案优劣各异，运算复杂度也越来越高；单一的低功耗ARM已经很难满足日益庞大臃肿的ros系统及各路高复杂度算法。同时单独的ros系统及算法跑在多样的主板平台上，也增加了维护产品的成本。

近几年云处理技术的发展迅速，不论是运算能力，还是安全可靠并发能力，以及维护成本都表现出强大的优势。伴随着国家红头文件普及5G技术的大力推进，网络的吞吐量和实时性都会有质的提升，为云计算提供了强大的吞吐能力。

导航SLAM资源依赖分析

目前前景最明确的是视觉导航SLAM，其次是成熟的激光SLAM。
对于机器人视觉导航算法消耗算力的等级划分和通讯的实时性等级划分
1、（我在哪）定位算法，激光视觉都是需要回环的，运算复杂度等级：高，实时性等级：低
2、（我去哪）业务逻辑或其他信号信息处理转义到地图目标点，运算复杂度等级：高，实时性等级：低
3、（我怎么去）规划寻迹，首先规划路径运算复杂度等级：中，实时性等级：低，其次寻迹控制运算复杂度等级：低，实时性等级：高，
4、SLAM建图，运算复杂度等级：高，实时性等级：低，

云端算法

依据等级划分实时性要求低的功能可以放在云端运行：
1、定位算法，2、业务逻辑或其他信号信息处理转义到地图目标点，3、路径规划，4、SLAM建图

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