ROS的分布式计算通过以下几个方面提高机器人的性能：
提高计算资源利用率
负载均衡：ROS的分布式计算允许将计算任务分配到多个节点或设备上执行，避免单个节点或设备出现计算资源瓶颈。例如，在一个复杂的机器人系统中，感知、决策和控制等任务可以分配到不同的节点上并行执行，提高系统的整体计算能力。
资源共享：多个机器人或节点可以共享计算资源，如CPU、GPU等。例如，在一个多机器人协作的场景中，一个强大的计算节点可以为多个机器人提供计算支持，提高资源利用率。
增强系统的容错性和可靠性
故障隔离：在分布式系统中，一个节点的故障不会影响整个系统的运行。ROS的分布式计算可以将任务分配到其他正常节点上执行，提高系统的容错性。例如，在一个由多个传感器节点和控制节点组成的机器人系统中，即使一个传感器节点出现故障，其他节点仍然可以正常工作，保证系统的稳定性。
冗余设计：通过在分布式系统中设置冗余节点或设备，可以提高系统的可靠性。例如，在一个关键任务的机器人系统中，可以设置多个备份节点，当主节点出现故障时，备份节点可以立即接管任务，保证系统的不间断运行。
提升系统的实时性和响应速度
分布式数据处理：ROS的分布式计算可以将数据处理任务分配到靠近数据源的节点上执行，减少数据传输延迟，提高系统的实时性。例如，在一个具有多个传感器的机器人系统中，每个传感器节点可以对自己采集的数据进行初步处理，只将处理结果传输到其他节点，减少了数据传输量和传输时间。
并行计算：通过将任务分配到多个节点上并行执行，可以提高系统的响应速度。例如，在一个需要进行复杂计算的机器人决策系统中，多个节点可以同时进行计算，加快决策过程。
促进系统的可扩展性和灵活性
模块化设计：ROS的分布式计算采用模块化的设计思想，每个节点可以独立开发和部署，方便系统的扩展和升级。例如，在一个机器人系统中，可以根据需要添加新的传感器节点或控制节点，而不需要对整个系统进行重新设计。
分布式架构：分布式计算使得机器人系统可以更容易地适应不同的应用场景和需求。例如，在一个需要多机器人协作的场景中，可以通过分布式计算实现机器人之间的通信和协作，提高系统的灵活性和适应性。
