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机器人操作系统从ROS升级到ROS2,部署不再是难题

时间:2020-03-14   点击:   来源:互联网   作者:匿名
简介:目前,全球 机器人 市场持续增长, 工业机器人 市场持续稳定增长, 服务机器人 市场则呈现快速发展趋势。伴随着人工智能技术的逐步成熟,人机协作的不断深度,机器人产品 应用 产业不断拓展,全球机器人行业将迎来新一轮的增长。机器人领域之所以快速增长……

   目前,全球机器人市场持续增长,工业机器人市场持续稳定增长,服务机器人市场则呈现快速发展趋势。伴随着人工智能技术的逐步成熟,人机协作的不断深度,机器人产品应用产业不断拓展,全球机器人行业将迎来新一轮的增长。机器人领域之所以快速增长,有一部分原因是得益于开源开发和机器人操作系统ROS 或 ROS2的发展。

 

  关于ROS和 ROS2的发展状况,英特尔物联网软件技术副总裁Greg Burns和ADLINK物联网技术总监Joe Speed做了详细分析。Greg Burns就职于英特尔开源技术中心工作,是OTC(开源技术中心)的软件架构师,其所在的小组专注于开源开发和开源贡献。过去多年来,他一直在关注物联网,尤其是物联网网络协议,在大约18个月前,他参与了英特尔的机器人领域。Joe Speed也在该领域从事多年研发工作,包括让物联网更加开放、开放标准和开源物联网。技术贡献,如MQTT,他让其成为开放标准并开源,将它们放入车辆和很多其它设备中。过去几年,他围绕如何将物联网应用到人们生活中,以及如何让人和物交互花费了大量的时间进行研究。他为自动驾驶汽车、自动驾驶员、老年人和残疾人提供#AccessibleOlli,在众包、开源自主机动性方面做了很多研究。

 

  ROS建立强大生态系统,ROS2从原型设计迈向部署

 

  不管是开源软件,还是开源硬件,一经推出在全球都受到开发者的热捧,这些产品对科技的发展起到了巨大的推动作用。在机器人领域,开源操作系统ROS2如何驱动该领域的增长?Greg表示,“虽然ROS被称为机器人操作系统,但实际上它并不是像Linux和Windows真正意义上的操作系统。它是一系列设施和通信协议的集合,使用户更易于整合软件组件去构建机器人或者机器人系统。并且它取得了巨大的成功。过去十年来,已经围绕ROS建立了一个庞大的生态系统,并且它使参与机器人研究的人,特别是那些研究人员和在学术领域的人,能够构建、共享、协作构建机器人所必须的软件组件。某些情况下,这些软件组件级别很低,像传感器、摄像头等接口。某些情况下,他们有更高级的功能,比如导航或者运动规划。但事实上,你可以用这些组件构建他们,然后和其它开发者共享,因此这些开发者可以使用它们,而不需要理解他们内部的细节,提高了创新速度,真正让人们用这些强大的组件构建机器人。”

 

  ROS确实是一个很成功的开源项目、开源生态系统,现在已经建立了庞大的生态系统,在全球估计有十万名开发者正在使用或熟悉ROS,并且所有拥有机器人经验的学术界人士都在使用ROS。虽然从多方面来看ROS很成功,但是它只用于研发,在部署中并不经常使用。当涉及到实际构建机器人并将其作为商业产品进行部署时,大部分开发者会转向专用解决方案。大概五年前或者更早,有人倡议开始构建ROS2。ROS2试图解决原始ROS中的一些技术缺陷,以及安全、性能等问题,使一些其它基于ROS的部署解决方案变得可行和更实用,当然,那将带来一个更有效的流程使得ROS不仅用于原型设计而是最终的部署。

 

  对比ROS,ROS2的一个关键点是,其选择在软件中改变底层协议层,以便可以使用一系列不同的低层协议作为用于软件组件之间通信的数据总线,用户可以使用DDS多种实现,因为DDS已经在业界被广泛部署多年。当然,用户可以使用自己的开源DDS实现,以及其它方式。ROS2的强大之处在于,它可以让用户运行其它替换协议。比如:MQTT,如果条件允许,ROS2甚至可以工作在MQTT之上。

 

  ROS2让多个机器人彼此通信

 

  机器人原来都是单个工作,彼此之间并不会通信,但是未来会从单个向多个彼此通信的趋势发展,并且它们占据了和人类同样的空间。这些集群机器人到底意味着什么?我们如何做才能实现这样的目标?或许ROS2可以协助我们实现这样的目标。Joe分析,“关于ROS2,其中一个关键点是通信方式,通过它可以在组件之间低延时传递信息,可以获得更高的服务质量,可以让机器人彼此通信,实现协调。在这些群体行为,当其中一个机器人手持工件,而另一个机器人可以在上面工作。但是对我来说非常有意思的是机器人内部的实际情况,在DDS总线上的所有通信,有视觉、决策 、执行,所有这些资源也可以安全地与其它机器人共享,非常有意思的是,如果你可以让机器人A借用机器人B的眼睛,机器人C借用机器人A的手臂,通过这种方式即使一个机器人失去了视力,也可以共享周围群体提供的同样的能力,我觉得这样可以做很多事情。并且我看到其他人正在做的例子,即带视觉功能的自动轮椅,将LIDAR放在天花板上的摄像机中,将其构建到基础设施中,然后作为机器人可以共享的资源。”

 

  Greg则强调,“机器人在本质上是边缘计算设备。无论你如何看他,他们都需要很多传感器。计算机视觉对于我们看机器人技术的演进方式非常重要。我们讨论了很多关于自动驾驶汽车的内容。自动化让机器人技术发生了很大的变化。我们正在从预先编程的相对固定功能的重复操作的机器人,转向现在变得自主的机器人。并且他们变得自动化后,需要更多计算,还要运行很多相关软件。随着软件的运行,人们对安全和管理的担心越来越多。如何做软件升级?像你看到的那样,它和我们在数据中心拥有相同的能力。因此,毫不夸张地说,机器人基本上是车轮上的数据中心或者带腿的数据中心。这是一个大的转折点—曾经的方式发生了巨大的改变—这种改变是被计算机视觉以及所有与之相关的东西,比如:机器学习和目标识别,来驱动的。越来越多的机器人在跑出笼子,从历史上来看,机器人是远离人类的。”

 

  机器人个头很大,能力很强大,移动迅速,也可能很危险。但是,目前正在出现一类新兴事物,被称为人机协作机器人,它们与人类一起工作。它们不再在笼子中。现在,如果你有一个靠近人类的机器人手臂,显然你必须有强大的传感器系统,你必须有摄像头可以探测人类的位置,你必须关心什么是安全至上的操作和保持安全以避免伤害。机器人必须了解环境,了解运行位置。这带来了很多进行目标识别的机器学习和推理引擎。因此,越来越重要的领域是功能安全,计算机视觉演进,机器学习算法,以及在机器人硬件上高效运行这些算法的能力。与任何运行大量软件的边缘计算设备一样,需要管理软件升级,管理软件开发生命周期,以及带来很多现在在数据中心看到的技术,像集装箱化,便于管理运行在这些机器人系统上的重要软件。

 

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