本文详细介绍了移动机器人导航中IMU与里程计的多传感器融合方法及其与Nav2导航框架的集成流程。通过扩展卡尔曼滤波（EKF）技术实现数据融合，解决单一传感器定位精度不足的问题。文章提供了从功能包创建、参数配置到Nav2对接的完整实操步骤，包括经过实测的ekf.yaml配置文件和启动脚本。重点阐述了2D模式配置、重力加速度移除等关键参数，并给出融合结果验证方法和常见问题排查指南。最后提出IMU标定、

电脑本地部署 VS Code 结合 Ollama 运行 Qwen-Code2.5 模型，核心流程为：环境准备（Ollama 安装、VS Code 及插件配置、依赖校验）→ 模型拉取 → 模型启动与验证 → 插件与模型对接 → 功能测试，整个流程实操性强，可复现性高，无需远程连接设备，适合开发人员在本地借助代码大模型提升开发效率。本次实测聚焦电脑本地部署场景，简化了远程相关操作，重点优化了 Wind

本次树莓派+ROS2摄像头接入实操（无图形桌面版Linux），核心完成了驱动适配、功能包源码编译、节点启动、话题验证及图像采集全流程，解决了5类典型故障（含2类无图形桌面专属故障），补充了Python脚本拍照方式，核心技术要点总结如下：驱动适配：免驱摄像头优先依赖系统自动加载驱动，未识别时优先排查USB接触、设备刷新、摄像头支持启用；非免驱摄像头需手动安装uvc驱动，无图形桌面下使用v4l2-ct

电脑本地部署 VS Code 结合 Ollama 运行 Qwen-Code2.5 模型，核心流程为：环境准备（Ollama 安装、VS Code 及插件配置、依赖校验）→ 模型拉取 → 模型启动与验证 → 插件与模型对接 → 功能测试，整个流程实操性强，可复现性高，无需远程连接设备，适合开发人员在本地借助代码大模型提升开发效率。本次实测聚焦电脑本地部署场景，简化了远程相关操作，重点优化了 Wind