Opanowanie Robot Operating System (ROS): Globalny przewodnik po programowaniu w ROS

Dziedzina robotyki szybko się rozwija, a postępy w sztucznej inteligencji, uczeniu maszynowym i automatyzacji kształtują branże na całym świecie. Sercem tej rewolucji technologicznej jest Robot Operating System (ROS), elastyczne i potężne środowisko, które stało się niezastąpionym narzędziem do rozwoju robotów. Ten kompleksowy przewodnik jest przeznaczony dla globalnej publiczności inżynierów, badaczy, studentów i entuzjastów, którzy chcą zrozumieć i wykorzystać programowanie w ROS do budowy zaawansowanych systemów robotycznych.

Co to jest Robot Operating System (ROS)?

ROS nie jest systemem operacyjnym w tradycyjnym sensie, jak Windows czy Linux. Zamiast tego jest to elastyczne oprogramowanie pośredniczące (middleware), które zapewnia zestaw bibliotek, narzędzi i konwencji do tworzenia oprogramowania dla robotów. ROS, opracowany początkowo przez Willow Garage, a obecnie utrzymywany przez społeczność ROS, oferuje standardowy sposób pisania oprogramowania dla robotów, które można łatwo udostępniać i ponownie wykorzystywać w różnych robotach i aplikacjach. Działa jako warstwa komunikacyjna, umożliwiając bezproblemową interakcję różnych komponentów systemu robotycznego – takich jak czujniki, aktuatory, algorytmy nawigacji i interfejsy użytkownika.

Kluczowe zasady ROS

ROS opiera się na kilku podstawowych zasadach, które przyczyniają się do jego elastyczności i mocy:

• Zdecentralizowana architektura: ROS promuje rozproszoną architekturę opartą na przesyłaniu wiadomości. Zamiast pojedynczego, monolitycznego programu, funkcjonalność robota jest podzielona na mniejsze, niezależne procesy zwane węzłami.
• Komunikacja typu publikuj-subskrybuj: Węzły komunikują się ze sobą, publikując wiadomości w tematach i subskrybując tematy z innych węzłów. To rozłącza węzły, umożliwiając im niezależny rozwój.
• Pakiety: Kod ROS jest zorganizowany w pakiety, które są samodzielnymi jednostkami, które mogą zawierać węzły, biblioteki, pliki konfiguracyjne i inne. Ta modularność ułatwia ponowne wykorzystanie kodu i współpracę.
• Narzędzia i programy narzędziowe: ROS jest dostarczany z bogatym ekosystemem narzędzi do wizualizacji (np. RViz), symulacji (np. Gazebo), debugowania, rejestrowania danych (rosbag) i innych, co znacznie usprawnia proces rozwoju.

Dlaczego warto wybrać ROS do swoich projektów robotycznych?

• Open-Source i napędzany przez społeczność: ROS jest darmowy w użyciu i ma tętniącą życiem, globalną społeczność, która aktywnie przyczynia się do jego rozwoju, zapewniając szeroki wachlarz gotowych pakietów i zasobów wsparcia.
• Abstrakcja sprzętu: ROS abstrahuje od dużej części niskopoziomowej złożoności sprzętu, pozwalając programistom skupić się na wyższym poziomie funkcjonalności robota.
• Kompatybilność międzyplatformowa: Chociaż ROS jest rozwijany głównie na Linuksie (Ubuntu), może być również używany na macOS i Windows, co ułatwia szerszą dostępność.
• Bogaty ekosystem: Dostępna jest bogata gama bibliotek i narzędzi do zadań takich jak nawigacja, manipulacja, percepcja i interakcja człowiek-robot, często zintegrowanych z popularnymi czujnikami i platformami sprzętowymi.
• Skalowalność i modularność: Architektura oparta na węzłach pozwala na budowanie złożonych systemów z prostych, nadających się do ponownego wykorzystania komponentów, co ułatwia skalowanie i modyfikowanie zachowań robota.

Programowanie w ROS: Elementy składowe

Programowanie w ROS obejmuje zrozumienie jego podstawowych komponentów i sposobu, w jaki one oddziałują. Podstawowym językiem programowania w ROS jest Python i C++, oferując programistom wybór w oparciu o wymagania wydajnościowe i osobiste preferencje.

Węzły

Jak wspomniano, węzły są podstawowymi jednostkami obliczeniowymi w ROS. Każdy węzeł zazwyczaj wykonuje określone zadanie, takie jak sterowanie silnikiem, odczytywanie danych z czujnika lub wykonywanie algorytmu planowania ścieżki. Węzły komunikują się ze sobą za pomocą wiadomości.

Przykład: Węzeł może być odpowiedzialny za odczytywanie danych z czujnika IMU (Inertial Measurement Unit) i publikowanie ich jako wiadomość sensor_msgs/Imu.

Tematy

Tematy to nazwane magistrale, które umożliwiają węzłom wymianę danych. Węzeł, który produkuje dane (wydawca), wysyła wiadomości do tematu, a inne węzły (subskrybenci), które są zainteresowane tymi danymi, mogą odbierać te wiadomości z tematu. Ten model publikuj-subskrybuj jest kluczem do zdecentralizowanego charakteru ROS.

Przykład: Węzeł publikujący obrazy z kamery może publikować w temacie o nazwie /camera/image_raw. Inny węzeł wykonujący wykrywanie obiektów subskrybowałby ten temat.

Wiadomości

Wiadomości to struktury danych używane do komunikacji między węzłami. ROS definiuje standardowe typy wiadomości dla typowych danych robotycznych, takich jak odczyty z czujników, pozy i polecenia. Programiści mogą również definiować niestandardowe typy wiadomości, aby dopasować je do konkretnych potrzeb aplikacji.

Typowe typy wiadomości:

• std_msgs/String: Prosta wiadomość tekstowa.
• geometry_msgs/Twist: Używana do wysyłania poleceń prędkości (liniowej i kątowej).
• sensor_msgs/Image: Reprezentuje dane obrazu z kamery.
• nav_msgs/Odometry: Zawiera informacje o pozie i prędkości robota.

Usługi

Podczas gdy tematy są używane do ciągłych strumieni danych, usługi są używane do komunikacji typu żądanie-odpowiedź. Węzeł kliencki może wywołać usługę świadczoną przez węzeł serwerowy, a węzeł serwerowy wykona akcję i zwróci odpowiedź. Usługi są przydatne w przypadku operacji, które nie wymagają ciągłego przepływu danych, takich jak resetowanie stanu robota lub wykonywanie określonych obliczeń.

Przykład: Usługa może być używana do wyzwalania ruchu robota do określonej lokalizacji docelowej, a usługa zwraca stan powodzenia lub niepowodzenia.

Akcje

Akcje zapewniają interfejs wyższego poziomu do wykonywania długotrwałych zadań z informacją zwrotną. Są one odpowiednie dla celów, których realizacja zajmuje dużo czasu i wymaga ciągłego monitorowania. Akcje składają się z celu, informacji zwrotnej i wyniku.

Przykład: Serwer akcji nawigacji może zaakceptować cel geometry_msgs/PoseStamped dla lokalizacji docelowej. Następnie zapewniałby ciągłe informacje zwrotne na temat postępów robota i zwracałby wynik wskazujący, czy cel został osiągnięty pomyślnie.

Pierwsze kroki z programowaniem w ROS

1. Instalacja

Pierwszym krokiem jest zainstalowanie ROS na maszynie deweloperskiej. ROS jest najbardziej stabilny i powszechnie obsługiwany w systemie Ubuntu Linux. Proces instalacji zazwyczaj obejmuje:

• Dodanie repozytorium ROS do systemu.
• Zainstalowanie dystrybucji ROS (np. ROS Noetic Ninjemys, ROS 2 Humble Hawksbill).
• Skonfigurowanie środowiska ROS.

Oficjalna wiki ROS (wiki.ros.org) zawiera szczegółowe instrukcje instalacji specyficzne dla dystrybucji dla różnych systemów operacyjnych.

2. Zrozumienie narzędzi ROS

Zapoznaj się z podstawowymi narzędziami wiersza poleceń ROS:

• roscore: Węzeł główny, który zarządza i koordynuje wszystkie inne węzły.
• rosrun: Uruchamia węzeł ROS z pakietu.
• roslaunch: Uruchamia jeden lub więcej węzłów ROS za pomocą pliku uruchomieniowego (format XML), co upraszcza złożone uruchamianie systemu.
• rostopic: Sprawdza tematy i wchodzi z nimi w interakcje (wyświetla listę tematów, odbiera wiadomości, publikuje wiadomości).
• rosservice: Sprawdza usługi i wchodzi z nimi w interakcje.
• rosnode: Wyświetla listę węzłów i sprawdza je.

3. Tworzenie pierwszego pakietu ROS

Pakiet ROS to podstawowa jednostka organizacji oprogramowania. Nauczysz się tworzyć pakiety zawierające węzły, skrypty i pliki konfiguracyjne.

Kroki tworzenia pakietu:

1. Przejdź do katalogu src obszaru roboczego ROS.
2. Użyj polecenia: catkin_create_pkg my_package_name roscpp rospy std_msgs (dla ROS 1) lub ros2 pkg create --build-type ament_cmake my_package_name (dla ROS 2).

To polecenie tworzy nowy katalog ze standardowymi plikami pakietu ROS, takimi jak package.xml i CMakeLists.txt (dla C++) lub setup.py (dla Pythona).

4. Pisanie węzłów ROS

Przykład w Pythonie (ROS 1 `rospy`): Prosty wydawca

            
import rospy
from std_msgs.msg import String

def talker():
    pub = rospy.Publisher('chatter', String, queue_size=10)
    rospy.init_node('talker', anonymous=True)
    rate = rospy.Rate(1) # 1hz
    while not rospy.is_shutdown():
        hello_str = "hello world %s" % rospy.get_time()
        rospy.loginfo(hello_str)
        pub.publish(hello_str)
        rate.sleep()

if __name__ == '__main__':
    try:
        talker()
    except rospy.ROSInterruptException:
        pass

            

              
                Copy
              
            
          

Przykład w C++ (ROS 1 `roscpp`): Prosty wydawca

            
#include "ros/ros.h"
#include "std_msgs/String.h"

int main(int argc, char **argv)
{
  ros::init(argc, argv, "talker");
  ros::NodeHandle nh;
  ros::Publisher chatter_pub = nh.advertise("chatter", 1000);
  ros::Rate loop_rate(1);

  while (ros::ok())
  {
    std_msgs::String msg;
    msg.data = "Hello World";
    chatter_pub.publish(msg);
    
    ros::spinOnce();

    loop_rate.sleep();
  }

  return 0;
}

            

              
                Copy
              
            
          

5. Kompilowanie obszaru roboczego

Po utworzeniu lub zmodyfikowaniu pakietów ROS należy skompilować obszar roboczy za pomocą catkin_make (ROS 1) lub colcon build (ROS 2). Ten proces buduje węzły C++ i sprawia, że skrypty Pythona są wykrywalne przez ROS.

ROS 1:

            
cd ~/catkin_ws # Lub katalog obszaru roboczego
catkin_make
source devel/setup.bash

            

              
                Copy
              
            
          

ROS 2:

            
cd ~/ros2_ws # Lub katalog obszaru roboczego
colcon build
source install/setup.bash

            

              
                Copy
              
            
          

Zaawansowane koncepcje i aplikacje ROS

Po opanowaniu podstaw, możesz zbadać bardziej zaawansowane koncepcje i aplikacje ROS:

Stos nawigacyjny ROS

Stos nawigacyjny ROS to potężny zestaw narzędzi umożliwiających robotom mobilnym autonomiczną nawigację po otoczeniu. Obsługuje zadania takie jak:

• Planowanie globalne: Znajdowanie ścieżki od pozycji początkowej do pozycji docelowej na mapie.
• Planowanie lokalne: Generowanie poleceń prędkości w celu podążania za ścieżką globalną, unikając jednocześnie natychmiastowych przeszkód.
• Lokalizacja: Szacowanie pozycji robota na mapie.
• Zarządzanie mapami: Tworzenie i wykorzystywanie map siatki zajętości.

Ten stos ma kluczowe znaczenie dla aplikacji, takich jak autonomiczne roboty magazynowe, drony dostawcze i roboty usługowe działające w różnych środowiskach.

Manipulacja ROS

Dla robotów z ramionami lub chwytakami ROS zapewnia biblioteki i narzędzia do manipulacji. Obejmuje to:

• MoveIt!: Szeroko stosowane środowisko do planowania ruchu, sprawdzania kolizji i sterowania ramionami robotycznymi.
• Percepcja: Biblioteki do przetwarzania danych z czujników 3D (np. z kamer głębi) w celu wykrywania obiektów i szacowania ich pozycji.
• Chwytanie: Algorytmy do planowania i wykonywania chwytów na obiektach.

Te możliwości są niezbędne do automatyzacji przemysłowej, chirurgii robotycznej i zadań montażowych.

ROS do percepcji

Percepcja jest kamieniem węgielnym nowoczesnej robotyki, umożliwiając robotom rozumienie otoczenia. ROS bezproblemowo integruje się z licznymi bibliotekami wizji komputerowej i przetwarzania czujników:

• OpenCV: Podstawowa biblioteka do przetwarzania obrazów i zadań wizji komputerowej.
• PCL (Point Cloud Library): Do przetwarzania danych z czujników 3D, takich jak skany LiDAR.
• Węzły wizji komputerowej: Gotowe węzły do zadań takich jak wykrywanie obiektów (np. przy użyciu YOLO, SSD), dopasowywanie cech i SLAM (Simultaneous Localization and Mapping).

Te narzędzia są niezbędne dla robotów działających w dynamicznych i nieustrukturyzowanych środowiskach, takich jak pojazdy autonomiczne i drony inspekcyjne.

ROS i integracja AI/ML

Synergia między ROS a sztuczną inteligencją/uczeniem maszynowym głęboko zmienia robotykę. ROS działa jako idealna platforma do wdrażania i testowania modeli ML:

• Integracja TensorFlow/PyTorch: Węzły ROS można opracowywać w celu uruchamiania wnioskowania dla modeli ML, umożliwiając zadania takie jak zaawansowane rozpoznawanie obiektów, segmentacja semantyczna i sterowanie oparte na uczeniu ze wzmocnieniem.
• Zbieranie danych: Narzędzie rosbag ROS jest nieocenione do zbierania dużych zbiorów danych z czujników, które są następnie wykorzystywane do trenowania modeli ML.
• Transfer Sim-to-Real: Symulatory takie jak Gazebo, zintegrowane z ROS, umożliwiają trenowanie robotów w wirtualnych środowiskach przed wdrożeniem ich na fizycznym sprzęcie, co jest kluczowym aspektem nowoczesnej robotyki AI.

ROS 2: Nowa generacja

ROS 2 to znacząca ewolucja oryginalnego środowiska ROS, która eliminuje ograniczenia i zawiera nowe funkcje do nowoczesnego rozwoju robotyki:

• Obsługa czasu rzeczywistego: Ulepszona obsługa systemów sterowania w czasie rzeczywistym.
• Systemy wielorobotowe: Ulepszone możliwości koordynowania wielu robotów.
• Bezpieczeństwo: Wbudowane funkcje bezpieczeństwa dla bardziej niezawodnej komunikacji.
• Międzyplatformowość: Lepsza obsługa platform innych niż Linux, w tym Windows i macOS.
• DDS (Data Distribution Service): Zastąpił starszą warstwę komunikacyjną ROS, oferując lepszą wydajność i niezawodność.

Wraz z dojrzewaniem krajobrazu robotyki, zrozumienie zarówno ROS 1, jak i ROS 2 staje się coraz ważniejsze.

Globalny wpływ i zastosowania ROS

• Pojazdy autonomiczne: Firmy i instytucje badawcze na całym świecie używają ROS do opracowywania technologii samochodów autonomicznych, wykorzystując jego możliwości nawigacji, percepcji i sterowania.
• Automatyzacja przemysłowa: Producenci wykorzystują ROS do inteligentnych robotów na liniach montażowych, w logistyce i do kontroli jakości. Przykłady można znaleźć w fabrykach samochodów w Niemczech, produkcji elektroniki w Azji i zautomatyzowanych magazynach w Ameryce Północnej.
• Opieka zdrowotna: Robotyczne systemy chirurgiczne, roboty wspomagające pacjentów i platformy automatyzacji laboratoryjnej często wykorzystują ROS do precyzyjnego sterowania i interakcji.
• Rolnictwo: Autonomiczne ciągniki, drony do precyzyjnego opryskiwania i roboty do zbioru plonów w centrach rolniczych w Europie, Ameryce Północnej i Australii coraz częściej przyjmują ROS.
• Badania i edukacja: ROS jest podstawą w uniwersytetach i laboratoriach badawczych na całym świecie, wspierając następne pokolenie robotyków i badaczy AI.

Wyzwania i najlepsze praktyki w programowaniu w ROS

Chociaż ROS jest potężny, efektywny rozwój wymaga zwrócenia uwagi na pewne wyzwania i przestrzegania najlepszych praktyk:

Wyzwania

• Debugowanie złożonych systemów: Debugowanie systemów rozproszonych może być skomplikowane. Opanowanie narzędzi ROS, takich jak rqt_graph i rosbag, jest niezbędne.
• Optymalizacja wydajności: W przypadku zadań o wysokiej częstotliwości lub robotów o ograniczonych zasobach, optymalizacja węzłów C++ i wydajna serializacja wiadomości jest kluczowa.
• Wydajność w czasie rzeczywistym: Osiągnięcie prawdziwego sterowania w czasie rzeczywistym w ROS wymaga starannej konfiguracji systemu i często wyspecjalizowanych systemów operacyjnych czasu rzeczywistego (RTOS). ROS 2 oferuje lepsze podstawy do tego.
• Integracja z istniejącymi systemami: Integracja ROS ze starszym sprzętem lub zastrzeżonym oprogramowaniem może stwarzać wyzwania związane z kompatybilnością.

Najlepsze praktyki

• Modularna konstrukcja: Dziel złożone zadania na małe, nadające się do ponownego wykorzystania węzły.
• Jasne konwencje nazewnictwa: Używaj opisowych nazw dla węzłów, tematów i parametrów.
• Kompleksowa dokumentacja: Dokładnie dokumentuj pakiety i węzły.
• Kontrola wersji: Używaj Git lub innych systemów kontroli wersji do wspólnego rozwoju.
• Symulacja: Wykorzystuj symulatory, takie jak Gazebo, do testowania i rozwoju przed wdrożeniem na fizycznym sprzęcie.
• Adopcja ROS 2: W przypadku nowych projektów rozważ rozpoczęcie od ROS 2 ze względu na jego nowoczesną architekturę i ulepszone funkcje.

Przyszłość programowania w ROS

Ewolucja ROS jest ściśle związana z postępem w robotyce i sztucznej inteligencji. Wraz z rosnącym zapotrzebowaniem na inteligentne, autonomiczne systemy, ROS będzie nadal ważnym środowiskiem. Przyszłe kierunki rozwoju prawdopodobnie skupią się na:

• Ulepszonej obsłudze przetwarzania brzegowego i systemów wbudowanych.
• Bardziej zaawansowanych narzędziach do integracji i wdrażania AI/ML.
• Ulepszonych funkcjach cyberbezpieczeństwa i bezpieczeństwa.
• Większej interoperacyjności z innymi środowiskami i standardami robotyki.

Podsumowanie

Programowanie w Robot Operating System (ROS) jest podstawową umiejętnością dla każdego, kto aspiruje do budowy nowoczesnych systemów robotycznych. Jego elastyczna architektura, rozbudowane biblioteki i tętniąca życiem globalna społeczność czynią go niezrównanym narzędziem do innowacji. Rozumiejąc jego podstawowe zasady, opanowując jego narzędzia i stosując najlepsze praktyki, możesz odblokować potencjał ROS do tworzenia inteligentnych robotów, które będą kształtować branże i poprawiać życie na całym świecie. Niezależnie od tego, czy pracujesz nad autonomicznymi pojazdami w Kalifornii, automatyzacją przemysłową w Japonii, czy badaniami w Europie, ROS zapewnia wspólny język i zestaw narzędzi do napędzania postępu robotyki.