1.ROS开源项目：（一）中文语音交互系统ROSECHO （二）教学级别无人车Tianracer
2.webrtc linphone 到底哪个
3.音视频开发——直播推流&拉流技术
4.详解 WebRTC 协议原理与框架

ROS开源项目：（一）中文语音交互系统ROSECHO （二）教学级别无人车Tianracer

       开发之路永无止境，回声回声往往在最后期限的消除消除白板上写着的计划，往往只是源码源码用一份空想。年初时，回声回声我定下了两个目标，消除消除计划在年末完成，源码源码用html报名界面源码然而时间在拖延中流逝，回声回声直到如今，消除消除我才发现，源码源码用真正的回声回声开源精神并非一个人的单打独斗，而是消除消除众人协作的火焰。

       记得一年前，源码源码用我四处奔波，回声回声从开源社区汲取养分，消除消除同时也渴望贡献出自己的源码源码用力量。然而，回顾过去，我却发现并没有做出任何贡献。这次，我希望能够集结各路伙伴，如果有志于参与开源项目，我们能共同打造一个GitHub上的百星、千星项目。几位资深程序员已经搭建好了基础，硬件改进较多，但程序完善程度未达预期。我们期望有更多的年轻朋友加入我们，与我们一起学习软件的版本控制、代码规范和团队协作，共同完成复杂的机器人项目，实现成长与蜕变。

       （一）中文语音交互系统ROSECHO

       ROSECHO的GitHub源码库已准备好，欢迎先star再深入阅读。此代码遵循BSD开源协议。

       详细中文介绍文档

       面对智能音箱市场，许多人或许会质疑我们的团队为何要涉足这个领域。然而，故事并非如此简单。在年，我们计划为一个大型展厅打造讲解机器人，一加8源码采用流行于Android系统的接待引导机器人，其语音交互功能本无问题，但当时的挑战在于，尚未有集成cartographer在数千平米展厅中进行建图导航的方案。因此，我们决定打造一款完全基于ROS的讲解机器人。市场上虽然有众多智能音箱，但缺乏适用于ROS二次开发的产品。在科大讯飞一位大佬的介绍下，我们选择了AIUI方案，虽然开发难度大，但高度定制化，非常适合我们这样的开发团队。于是，我们主要任务转变为开发一款能够在ROS下驱动的智能音箱，ROSECHO便由此诞生。

       第一版智能音箱在年4月问世，包含W的大喇叭、6环麦克风，以及ROS主控制器，下方控制了一个云迹科技的水滴底盘。了解过ROS星火计划进阶课程的朋友大概知道，课程中的大作业之一是语音命令移动机器人端茶倒水，而我们的任务相当于完成了一个加强版的大作业。

       整个机器人在年7月完成，音箱分散到身体各个部分，环麦位于头顶，喇叭置于身体两侧。其他传感器、执行机构、决策、定位导航均基于ROS，定制了条特定问答，调试的机器人在场馆中行走上下坡不抖动，定位准确，7*小时工作稳定。音箱在大机器人上使用效果出色，主要得益于讯飞的降噪和回声消除技术，使得远场对话和全双工对话得以实现。MD050源码社区中许多小伙伴也尝试了软核解决方案，但由于环境限制较大。于是，我们决定将音箱从大家伙改为普通智能音箱大小，通电即为智能音箱，USB接入ROS后，只需启动launch，即可接收语音识别结果，发送TTS语料，配置网络、接收唤醒角度等。

       这次体验深刻地让我认识到，做大容易做小难。过完春节后，年8月ROS暑期夏令营期间，我们做了N款外壳，测试了M种喇叭，贴了P版外围电路，程序则改动不大。主要是由于时间有限，无法进行更多改进。样品均为手工制作，音质上，7w的喇叭配有一个无源辐射板，对于从森海HD入门的人来说，音质虽有瑕疵，但足以满足日常使用。

       之前在想法中发布了一个使用视频，大家可参考运行效果。

       ROSECHO基本情况介绍完毕，如何开始呢？

       从零开始：推荐给手中已有讯飞AIUI评估板的小伙伴，记住，评估板而非麦克风降噪板（外观相似，简单区分是评估板售价元，降噪板元）。手头的评估板可通过3.5mm接口连接普通电脑音箱，再准备一根USB转转换头连接评估板DB9接口。后面需要根据实际串口修改udev规则，理论上可配合ROSECHO软件使用。nginx目录浏览源码硬件工作量较大，还需包含移动机器人所需机械设计、电气改造等。好处是拥有AIUI后台，可以定制云端语料和技能，但这又是另一个领域的能力，也不是三下五除二能完成的。

       从ROSECHO开始：直接购买ROSECHO，首发的十台会附赠ROS2GO，只需连接自带电源并用USB线连接电脑，配置无线SSID和密码即可。连接方便，我们维护云端语料，人设为智能机器人管家，大家只需关注如何利用识别后的词句控制机器人和进行应答。云端问答AIUI处理，一些自定义问答可在本地程序中处理，务必联网，因为语音识别本身需要网络。具体软件启动和简单demo请查看GitHub软件库的说明。

       然后做什么：要实现智能语音交互功能的移动机器人，需要对ROS中的actionlib非常熟悉。我们提供了简单的demo，可以控制机器人在turtlebot stage仿真环境中根据语音指令在两点之间移动，也可以根据唤醒方位进行旋转。之后还需增加音箱的TF变换。

       大机器人中的状态机采用层次状态机（Hierarchical state machines），适用于移动机器人的编程，框架准备开源，方便大家开发自己的智能移动机器人策略。参考下面链接，希望深入了解也可以购买译本，肯定是比ROS By Example中的Smach状态机更适合商用级产品开发。

       还计划做一套简单的语音遥控指令集，机器人问答库，在iflyos中构建适合机器人的技能库。何时能完成尚不确定，大家一起加油！

       （二）教学级别无人车Tianracer

       GitHub源码库已准备就绪，flink 源码核心api欢迎先star再深入阅读。遵循Hypha Racecar的GPLv3协议。

       这是最近更新的详细使用手册。相比ROSECHO，Tianracer的基本功能均已完成，至少可以拿来学习建图导航，了解SLAM。

       Tianracer是一个经过长时间准备的开源项目，年从林浩鋕手中接过Hypha Racecar后，希望将项目发扬光大。这两年改进了软件框架、周边硬件、机械结构，并增加了新的建图算法，但仍有大量工作待完成。这两个月在知乎想法和微信朋友圈分享了项目的进展，经历了多次迭代，现在大致分为入门、标准、高配三个版本。三个版本的软件统一，可通过环境变量更改设置。

       最近整个项目从Tianbot Racecar更名为TianRacer，经过长时间探索，终于实现了合理的传感器与处理器配置。相比Hypha Racecar，处理器从Odroid XU4更改为NVIDIA在上半年推出的Jetson Nano，车前方增加了广角摄像头，利用Nano的深度学习加速，可以接近实时处理图像数据。相比之前的单线激光，广角摄像头大大扩展了后续可实现的功能。

       TianRacer基本使用Python编写，从底层驱动到遥控等，目的是方便大家学习和二次开发。同时集成了cartographer和vins-fusion启动文件，可以尝试新的激光与视觉SLAM，基于Nano的深度学习物体识别等也是可以直接运行的。但目前功能尚未有机整合。

       从零开始搭建：TianRacer搭建可能难度较大，不仅需要RC竞速车的老玩家进行机械电子改装，还需要对ROS熟悉并修改软件以进行适配，同时可能需要嵌入式程序员的帮助。对于主要关心搭建的朋友，可以参考小林的Hypha Racecar和JetRacer Tamiya版本的搭建指南。

       从TianRacer开始：这批开发版本的无人竞速车附赠搭好环境的ROS2GO，TianRacer本身有开机自启功能，利用ROS2GO加上USB线对车体进行网络配置，就可以远程编程和调试。仔细参考提供的TianRacer看云文档（文档积极更新），大部分车体自带的功能都可以实现，包括但不限于建图、定位、导航、识别等。

       然后做什么：利用TianRacer学习无人车的基础框架，还可以通过JupyterLab学习Jetson Nano的深度学习算法。未来计划将交通标识识别、行人和车辆检测、车道线检测等无人车基础功能融合，但不确定Jetson Nano的算力是否足够。目标是在校园内进行低成本的无人车竞速比赛，希望像CMU的Mobot室外巡线比赛一样持续发展，至今已举办届。

       这个视频是搬运自YouTube。大家可深入了解非结构环境下的导航。对于不清楚结构化环境与非结构化环境的朋友，CMU和恩智浦的比赛完美诠释了两者之间的区别。

       一起来玩耍吧！

       在开源社区协作方面，我们也是第一次尝试，对于松散的协同开发经验不足，希望参与或组织过大型开源项目的朋友们加入我们，一起努力。有兴趣的朋友可以留言或私信。

       前几日与朋友们闲聊时，想起几年前高翔博士赞助一锅粥（orb-ygz-slam）1万元时，我也只能提供支持。这次真心希望可以贡献出代码，实现实实在在的贡献。

       年年底发布了开发者申请价格，但数量有限，早已连送带卖售罄。年又有几十位爱好者填写了问卷，忘记查阅。每年的双十一双十二我们都会有优惠活动，感谢大家的关注。

webrtc linphone 到底哪个

       æ¯”较推荐webrtc。webrtc基本技术已经有了，包括p2p传输，音视频codec,音频处理技术等。【点击免费试用，0成本启动】

       Linphone是老牌的sip，支持平台广泛 windows, mac,ios,android,linux，技术会比较成熟。但是linphone在Android上的bug有点多。imsdroid,csipsimple,linphone都想法设法调用webrtc的音频技术，测试过Android端的webrtc内网视频通话效果比较满意。但是要把webrtc做成一个移动端的IM软件的话还有一些路要走，不过webrtc基本技术都已经有了，包括p2p传输，音视频codec,音频处理技术。不过其因为目前仅支持VP8的视频编码格式（QQ也是）想做高清视频通话的要注意了。VP8在移动端的硬件编解码支持的平台没几个（RK可以支持VP8硬件编解码）。不过webrtc代码里看到可以使用外部codec,这个还是有希望调到H的。

       æƒ³è¦äº†è§£æ›´å¤šå…³äºŽwebrtc的相关信息，推荐咨询ZEGO即构科技。ZEGO即构科技自主研发的高音质语音视频引擎，能够提供实时清晰的多人语音视频通话。支持多路视频画面，保障每一路语音视频都清晰流畅提供端到端的SDK、分布式转码、接入鉴权云服务接入、摆脱运维、轻松支撑海量用户运营。

音视频开发——直播推流&拉流技术

       推流架构主要由三个模块组成：推流采集端、队列控制模块、推流端。采集端负责视频与音频的采集与后处理，包括美颜、滤镜、贴纸、翻转等特效以及重采样、3A处理等音频后处理。采集端还需进行视频编码（支持H与HEVC编码，需注意特殊情况）、音频编码（AAC编码）。

       队列控制模块对推流过程至关重要，它通过“生产者-消费者模型”实现本地与服务器之间的交互。在弱网环境下，推流端的延迟会增加，但采集端速度保持稳定。队列控制通过限制视频队列大小为帧，并在队列满时丢弃队列前端帧，同时同步丢弃对应时间点的音频数据，以确保数据流畅传输。

       推流端采用RTMP协议，底层基于TCP，实现RTMP建连和推流。RTMP建连包括版本号协商与时间戳的确认，以及随后的数据传输。推流过程涉及将NALU放入Message中发送，确保音频与视频头部单独发送。

       声音处理中，3A处理（AEC、ANS、AGC）在推流场景中至关重要。AEC通过添加反向人造回声消除回声，ANS识别并消除背景噪声，AGC调整音量以确保清晰语音通信。这些技术手段确保了音频质量。

       视频处理包括帧处理和编码。H与H编码的头部结构略有不同，H由SPS与PPS组成，而H则在SPS与PPS之外增加了VPS。编码类型包括Annexb与MP4格式，Annexb格式更广泛使用。编码过程中需注意起始码的修改以避免混淆。

       推流控制通过队列管理采集与推流段间的数据传输平衡。网络状况不佳时，队列可能出现堆积，需设置队列阈值，当队列满时抛弃旧数据，降低码率以减少丢帧概率。

       直播源码开发中，FLV支持H编码与解码需手动修改，拉流端需支持FLV-H协议。FFmpeg提供支持flv（H编码与解码）的代码示例。

       手机直播源码开发中，采集、前处理、编码、打包、差网络处理与发送各阶段分别对应视频与音频数据的采集、美化、编码、格式化、网络优化与传输。拉流技术涉及与服务器建立连接并接收数据，核心处理在播放器端的解码与渲染。

       推流与拉流的主要区别在于内容传输的方向：推流是主动将内容传输至服务器，而拉流是终端用户请求获取服务器已有的内容。

       直播开发技术要点

       音视频开发中，直播推流与拉流技术涉及采集、前处理、编码、打包、差网络处理、发送等关键环节。通过适配不同协议（如RTMP、HLS、HDL）以优化直播体验，同时利用3A处理、编码技术（H、H）与FLV格式支持等手段提升音频与视频质量。

       技术要点包括美颜、滤镜、特效处理、音频回声消除、背景噪声抑制、自动增益控制、编码与格式转换、网络优化与协议适配等。这些技术共同作用于确保直播内容的高质量传输与流畅播放。

       对于音视频开发的深入学习与实践，推荐参考《音视频基础到高级手册》，该文档系统地记录了相关技术要点与开发经验，为开发者提供全面的指南与实践支持。

详解 WebRTC 协议原理与框架

       WebRTC，全称为Web Real-Time Communication，是一个强大的实时通信API，它允许网页浏览器进行语音和视频对话，且于年由Google等公司开源并成为W3C推荐标准。WebRTC的核心在于其安全的实时传输协议（SRTP），确保数据加密、认证和完整性，实现音视频通信的可靠性。架构图展示了核心层（包括Voice Engine、Video Engine和Transport）与应用层的互动，其中Video Engine负责VP8/VP9编解码，Audio Engine处理编码、网络适配和回声消除，Transport则基于UDP协议进行高效数据传输。

       WebRTC的核心功能包括音频处理（如Opus编解码、网络适配和回声消除）、视频处理（VP8/VP9编码、防抖和图像处理）、以及传输模块，它利用UDP协议提供实时、低延迟的通信。视频渲染则在应用层进行。WebRTC支持自定义开发，允许扩展API实现各种功能，如美颜、贴图等。

       要使用WebRTC，开发者可以利用提供的Web API（JavaScript接口）或Native C++ API进行编程，涉及的API包括Network Stream API、RTCPeerConnection和Peer-to-peer Data API。WebRTC的架构灵活，支持P2P连接，但在NAT和防火墙环境下需要额外的ICE和STUN/TURN协议来解决连接问题。

       WebRTC的协议栈涉及RTP、SETP和SCTP等协议，其中Session组件基于libjingle实现，而Transport则处理数据传输。源码结构复杂，但通过理解基本网络协议如RTP、SDP、ICE、RTCP等，可以深入学习WebRTC的实现细节。

       总之，WebRTC为实时通信提供了强大的工具，开发者需要掌握基本网络协议知识，理解其架构和API，才能充分利用这一技术进行音视频应用的开发。