这里没有代码和公式的解读，只是通俗的讲一下最基本的原理，如果有不正确的地方欢迎指正。

为了能让巡航机器人能够在室内自如行驶，我们选用基于cartographer算法的Slam建图算法，基于move_base的全局路径规划算法，和基于TEB算法的局部路径规划算法。为了能够方便调度底层控制板速度，灯光，蜂鸣器等任务，我们采用freertos.他很方便方便地实现任务切换和调度，提高系统的响应速度和效率。我们预计构建基于yolov8pose的模型，并且部署到RDKX5的BPU上面，之前在任

因为我算是深度学习的一个小白，对深度学习的了解也很浅显，所以就去论坛和CSDN上面找了一些博客，然后我在社群里面看了一些别人部署的例子，我发现大家都是部署的X5自己转换过的bin模型。同时，这也是我第一次用到RDK的开发板，我最大的感受就是方便快捷很多。我一开始直接部署了模型，没有加速直接部署的.pt模型到板卡上面，也是直接用的CUP，这就导致了模型的推理速度很慢视频流也很卡，如下所示.2. 安装