Robot Operating System 2: Design, architecture, and uses in the wild
Помимо ключевых принципов и архитектуры ROS 2 (что не является особо новой информацией для сообщества и подробно изложено на design.ros2.org), одноимённая статья в журнале Science Robotics также приводит интересные сценарии из практики применения ROS 2 в реальных приложениях. Данная информация может быть полезной для всех присматривающихся к фреймворку разработчиков.
Ghost Robotics используется ROS 2 на вычислительный платформе Jetson Xavier. Их программное обеспечение для управления полетами использует действия ROS 2 для запроса, отмены или получения обратной связи относительно текущей миссии. Требуется идентификатор миссии для перекрестной ссылки с внутренней базой данных потенциальных миссий для выполнения. Затем он собирает каждую задачу в миссии и активирует необходимые возможности для конкретной миссии, смоделированные как узлы жизненного цикла. Узлы жизненного цикла используются для динамической активации и деактивации функций в зависимости от текущих требований миссии, таких как переключение между локализацией на основе глобальной системы позиционирования и визуальной инерциальной одометрии (VIO). Предоставленные инструменты ROS 2 позволили Ghost создать очень гибкую и эффективную систему автономного управления всего за несколько месяцев. Напротив, по оценкам компании, потребовалось бы много лет с участием нескольких инженеров, чтобы создать аналогичную возможность, если бы они начинали с нуля.
Компания Mission рассматривает ROS 2 как ускоритель для всей отрасли. По словам сотрудника компании, «в морском секторе мало стандартизации и недостаточно развития существующих возможностей». В результате «люди продолжают изобретать велосипед» — от регистрации данных, интеграции датчиков до форматов сообщений. Это дублирование усилий является расточительным и приводит к быстрому распространению несовместимых систем.
Auterion также использует тестирование с помощью моделирования для проверки функций в сложных сценариях во время разработки. Например, они могут устанавливать режимы полета или конкретные ситуации, важные для проверки их работы. В 2021 году Auterion налетал около 22 000 часов в Gazebo, включая сценарии с высоким риском, которые невозможно протестировать на оборудовании. По оценкам Auterion, эти симуляции заменили 12 инженеров, работающих полный рабочий день, чтобы обеспечить такое же значение в реальных тестах. Стоимость их планеров колеблется от 1000 до 100 000 долларов, поэтому любые испытания сопряжены со значительным риском, особенно в опасных условиях полета, требующих испытаний. Моделирование ROS 2 в процессе разработки и проверки позволяет снизить затраты и ускорить разработку.
После перехода на ROS 2 компания OTTO Motors смогла масштабировать до 100+ роботов на объектах клиентов. Это оказалось возможным, благодаря тому, что ROS 2 имеет детальное и масштабируемое управление топологией сети, а также улучшенную поддержку управления пропускной способностью через QoS на общих сетевых каналах. В 2017 году эти эксперименты представляли собой одни из первых коммерческих развертываний ROS 2 и заметно ускорили выход на рынок, быстро позволив им отмасштабироваться до беспрецедентного количества роботов. По оценкам OTTO Motors, они сэкономили от 1 до 5 миллионов долларов США и сотни часов разработки за 5 лет, используя ROS 2.
#ros2 #cases #paper
Помимо ключевых принципов и архитектуры ROS 2 (что не является особо новой информацией для сообщества и подробно изложено на design.ros2.org), одноимённая статья в журнале Science Robotics также приводит интересные сценарии из практики применения ROS 2 в реальных приложениях. Данная информация может быть полезной для всех присматривающихся к фреймворку разработчиков.
Ghost Robotics используется ROS 2 на вычислительный платформе Jetson Xavier. Их программное обеспечение для управления полетами использует действия ROS 2 для запроса, отмены или получения обратной связи относительно текущей миссии. Требуется идентификатор миссии для перекрестной ссылки с внутренней базой данных потенциальных миссий для выполнения. Затем он собирает каждую задачу в миссии и активирует необходимые возможности для конкретной миссии, смоделированные как узлы жизненного цикла. Узлы жизненного цикла используются для динамической активации и деактивации функций в зависимости от текущих требований миссии, таких как переключение между локализацией на основе глобальной системы позиционирования и визуальной инерциальной одометрии (VIO). Предоставленные инструменты ROS 2 позволили Ghost создать очень гибкую и эффективную систему автономного управления всего за несколько месяцев. Напротив, по оценкам компании, потребовалось бы много лет с участием нескольких инженеров, чтобы создать аналогичную возможность, если бы они начинали с нуля.
Компания Mission рассматривает ROS 2 как ускоритель для всей отрасли. По словам сотрудника компании, «в морском секторе мало стандартизации и недостаточно развития существующих возможностей». В результате «люди продолжают изобретать велосипед» — от регистрации данных, интеграции датчиков до форматов сообщений. Это дублирование усилий является расточительным и приводит к быстрому распространению несовместимых систем.
Auterion также использует тестирование с помощью моделирования для проверки функций в сложных сценариях во время разработки. Например, они могут устанавливать режимы полета или конкретные ситуации, важные для проверки их работы. В 2021 году Auterion налетал около 22 000 часов в Gazebo, включая сценарии с высоким риском, которые невозможно протестировать на оборудовании. По оценкам Auterion, эти симуляции заменили 12 инженеров, работающих полный рабочий день, чтобы обеспечить такое же значение в реальных тестах. Стоимость их планеров колеблется от 1000 до 100 000 долларов, поэтому любые испытания сопряжены со значительным риском, особенно в опасных условиях полета, требующих испытаний. Моделирование ROS 2 в процессе разработки и проверки позволяет снизить затраты и ускорить разработку.
После перехода на ROS 2 компания OTTO Motors смогла масштабировать до 100+ роботов на объектах клиентов. Это оказалось возможным, благодаря тому, что ROS 2 имеет детальное и масштабируемое управление топологией сети, а также улучшенную поддержку управления пропускной способностью через QoS на общих сетевых каналах. В 2017 году эти эксперименты представляли собой одни из первых коммерческих развертываний ROS 2 и заметно ускорили выход на рынок, быстро позволив им отмасштабироваться до беспрецедентного количества роботов. По оценкам OTTO Motors, они сэкономили от 1 до 5 миллионов долларов США и сотни часов разработки за 5 лет, используя ROS 2.
#ros2 #cases #paper
Open Robot Hardware: Progress, Benefits, Challenges, and Best Practices
Vatsal V. Patel; Minas V. Liarokapis; Aaron M. Dollar - 2023
Соместный обзор Йельского и Окландского университетов вводит относительно новое понятие Open Robot Hardware (ORH). Исторически, в англосфере принято под Hardware подразумевать электронику, поэтому, например, в каталоге той же OSHWA содержится огромное количество аппаратных модулей а-ля интерфейсные платы сенсоров или Arduino-подобные SOM-модули без каких-либо механических компонентов, помимо печатной платы. По мнению авторов категория ORH требуется, чтобы выделить из всего множества открытых проектов те разработки, которые содержат механические части и связаны с предметной областью робототехники. Публикация является в своём роде первой попыткой охватить всё множество открытых проектов робототехники. До неё подобные исследования проводились только в беспилотниках, медицинских устройствах, образовании и исследованиях.
Среди ключевых преимуществ ORH для пользователей выделяются:
1. Возможности кастомизации и самостоятельного апгрейда. Для роботов это особенно важно, так как постоянно возникают новые прикладные ниши, требующие адаптации. Также аппаратные модули устаревают и требуют замены. В коммерческих решениях возможности замены или расширения зачастую отсутствуют.
2. Ремонтопригодность. Особенно важна в условиях Supply Chain Issues - когда возникают проблемы с поставками отдельных компонентов.
Среди ключевых преимуществ ORH для разработчиков выделяются:
1. Быстрое распространение инновации. Разрабатываемая технология охватывает большее число людей, оказывает большее влияние на сообщество, привлекает больше внимания к своей работе и делает разработчика своеобразным лидером в своей области.
2. Пользователи также могут продемонстрировать новые перспективные приложения для аппаратного обеспечения в других областях робототехники.
3. Нет барьеров для сотрудничества - потенциально у разработчика может появиться много добровольных тестировщиков, а значит и шансов найти ошибки и сделать разработку качественней.
В работе приводятся Best Practices - лучшие практики для создания успешного ORH проекта (хороший чек-лист, который можно расширять):
1. Подробная документация, описывающая различные этапы производства и сборки. В документации должны быть указаны все методы изготовления и требуемые инструменты, в том числе альтернативные методы и оборудование.
2. Спецификации и перечни со ссылками на готовые детали
3. Изображения или видеоролики с комментариями
4. Публикация проекта в академических изданиях
5. Форумы, чаты и другие ресурсы для обитания сообщества вокруг проекта
6. Оповещение пользователей об обновлениях в проекте.
В основной части статьи рассмотрены 80 значимых ORH-проектов со ссылками и кратким описанием основных особенностей. В качестве критериев отбора проектов были выбраны три: open source, robotics oriented, mechanical hardware oriented.
Проекты разбиты на следующие категории: Robot Arms & Hands, Social Robots, Humanoids, Legged Robots, Mobile Robots, Component Modules and Toolkits.
Приведена сравнительная таблица, содержащая сведения об используемом CAD, методах изготовления, возможностей приобретения, стоимости, наличию гайдов по сборке, BoM, размеченных изображений, лиценциям.
В заключении приводятся подробные описания основных практик с примерами из рассмотренных проектов. Практики разделены на категории, имеющие отношение к жизненному циклу разработки: development, design & fabrication, documentation & instruction, dissemination (работа с сообществом).
#open #hardware #paper
Vatsal V. Patel; Minas V. Liarokapis; Aaron M. Dollar - 2023
Соместный обзор Йельского и Окландского университетов вводит относительно новое понятие Open Robot Hardware (ORH). Исторически, в англосфере принято под Hardware подразумевать электронику, поэтому, например, в каталоге той же OSHWA содержится огромное количество аппаратных модулей а-ля интерфейсные платы сенсоров или Arduino-подобные SOM-модули без каких-либо механических компонентов, помимо печатной платы. По мнению авторов категория ORH требуется, чтобы выделить из всего множества открытых проектов те разработки, которые содержат механические части и связаны с предметной областью робототехники. Публикация является в своём роде первой попыткой охватить всё множество открытых проектов робототехники. До неё подобные исследования проводились только в беспилотниках, медицинских устройствах, образовании и исследованиях.
Среди ключевых преимуществ ORH для пользователей выделяются:
1. Возможности кастомизации и самостоятельного апгрейда. Для роботов это особенно важно, так как постоянно возникают новые прикладные ниши, требующие адаптации. Также аппаратные модули устаревают и требуют замены. В коммерческих решениях возможности замены или расширения зачастую отсутствуют.
2. Ремонтопригодность. Особенно важна в условиях Supply Chain Issues - когда возникают проблемы с поставками отдельных компонентов.
Среди ключевых преимуществ ORH для разработчиков выделяются:
1. Быстрое распространение инновации. Разрабатываемая технология охватывает большее число людей, оказывает большее влияние на сообщество, привлекает больше внимания к своей работе и делает разработчика своеобразным лидером в своей области.
2. Пользователи также могут продемонстрировать новые перспективные приложения для аппаратного обеспечения в других областях робототехники.
3. Нет барьеров для сотрудничества - потенциально у разработчика может появиться много добровольных тестировщиков, а значит и шансов найти ошибки и сделать разработку качественней.
В работе приводятся Best Practices - лучшие практики для создания успешного ORH проекта (хороший чек-лист, который можно расширять):
1. Подробная документация, описывающая различные этапы производства и сборки. В документации должны быть указаны все методы изготовления и требуемые инструменты, в том числе альтернативные методы и оборудование.
2. Спецификации и перечни со ссылками на готовые детали
3. Изображения или видеоролики с комментариями
4. Публикация проекта в академических изданиях
5. Форумы, чаты и другие ресурсы для обитания сообщества вокруг проекта
6. Оповещение пользователей об обновлениях в проекте.
В основной части статьи рассмотрены 80 значимых ORH-проектов со ссылками и кратким описанием основных особенностей. В качестве критериев отбора проектов были выбраны три: open source, robotics oriented, mechanical hardware oriented.
Проекты разбиты на следующие категории: Robot Arms & Hands, Social Robots, Humanoids, Legged Robots, Mobile Robots, Component Modules and Toolkits.
Приведена сравнительная таблица, содержащая сведения об используемом CAD, методах изготовления, возможностей приобретения, стоимости, наличию гайдов по сборке, BoM, размеченных изображений, лиценциям.
В заключении приводятся подробные описания основных практик с примерами из рассмотренных проектов. Практики разделены на категории, имеющие отношение к жизненному циклу разработки: development, design & fabrication, documentation & instruction, dissemination (работа с сообществом).
#open #hardware #paper
👍10