ROS 2 alapfoglamak¶
Az ROS 2, a ROS legújabb kiadása, olyan szoftverkönyvtárak és eszközök készlete (middleware), amelyek segítenek robotalkalmazások fejlesztésében. Definíció szerint a middleware egy szoftver komponenseket összekötő szoftver. Ez egy olyan réteg, amely az operációs rendszer és az alkalmazások között helyezkedik el az elosztott számítógépes hálózat mindkét oldalán. Az ROS 2 megengedő, nyílt forráskódú, Apache 2.0 licenszelést használ.
A ROS 2007-es kiadása óta inkrementális frissítéseken esett át, tehát fundamentális változások nem, nagyobb fejlesztések viszont folyamatosan történtek. 2017-ben jött rá a robotikai közösség, hogy olyan alapvető limitációi vannak az eredeti 2007-es elképzelésnek, amit ilyen inkrementális módon sajnos nem lehet javítani. Így végül a Noetic Ninjemis (2025-ig támogatva) az ROS 1 utolsó kiadása, helyette párhuzamosan elkezdték fejleszteni az ROS 2-t. Ez egyben azt is jelenteti, hogy a korábbi forráskódokat nehezebben lehet portolni az új verzióra, cserébe rengeteg újdonságot, javítást, támogatást kaphatunk a fejlesztendő robotok, járművek számára.
A fentiek hatására tehát az ROS 2 átlépett az akadémiai kutatások világából az ipari fehasználásra. Érdekesség, hogy a NASA VIPER nevű holdjárója is ROS 2-t futtat. Emellett olyan autóipari óriások is használják, mint a Bosch, a BMW vagy a Volvo. Robotikai cégek közül pedig számos további példát lehetne hozni. Linkek: www.nasa.gov/viper/lunar-operations, rosindustrial.org/ric/current-members, www.bosch.com/stories/bringing-robotics-middleware-onto-tiny-microcontrollers. ROS felhasználók a világban: metrorobots.com/rosmap.html.
Kép forrása: Robot Operating System 2: Design, Architecture, and Uses In The Wild: Steve Macenski et al.
Miért használjak framework-öt robotikai projektemhez?¶
Első robotikai projektünknél választhatjuk azt az utat, hogy framework nélkül teljesen saját megoldásként feljesztünk. Nyilván ennek is vannak előnyei (tanulás, futási gyorsaság, stb.). De hamarosan kelleni fog olyan algoritmus, amit akár mások implementáltak is, csak nem kompatibilis az eredeti elképzeléssel. Itt már célszerű meggondolni egy framework (pl a ROS 2) használatát. Megjegyzés, hogy nem a ROS 2 az egyetlen lehetőség számos hasonló, kisebb framework létezik: Player, YARP, Orocos, CARMEN, Orca, MOOS, and Microsoft Robotics Studio. Niylván mindegyiknek van előnye, ebben a tárgyban a támogatottság miatt mégis az ROS 2-re szoríthozunk.
Kép forrása: ros.org/blog/ecosystem
- Plumbing: A ROS alapvetően egy üzenetküldő rendszert biztosít, amelyet gyakran "middleware"-nek vagy "plumbing"-nek neveznek. A kommunikáció az egyik első igény, amely felmerül egy új robotikai alkalmazás vagy bármilyen olyan szoftverrendszer implementálásakor, amelyhez hardverrel is csatlakozik. A ROS beépített és jól tesztelt üzenetküldő rendszere időt takaríthat meg, hiszen kezeli a kommunikáció részleteit a decentralizált csomópontok között, ezt nem kell külön implementálni. Sőt lehetőség van egy gépen Intra-process kommunikáció segítségével direkt memória elérésre is.
- Eszközök: A hatékony alkalmazások fejlesztéséhez jó fejlesztői eszközökre van szükség. A ROS rendelkezik ilyen az eszközökkel, beleértve: a hibakeresést (
rqt_console), a vizualizációt (Rviz2,Foxglove Studio), a diagramokat (rqt_plot,Foxglove Studio), a logolást (mcap) és a visszajátszást. - Képességek: Legyen szó GPS-eszköz-illesztőprogramról, négylábú robothoz való járás- és egyensúlyszabályozóról, vagy mobil robothoz való térképezőrendszerről, a ROS-nak vannak megoldásai a problémára. A driverektől az algoritmusokig, a felhasználói felületekig a ROS biztosítja azokat az építőelemeket, amelyek lehetővé teszik, hogy a saját alkalmazására koncentráljon.
- Közösség: A ROS mögött egy nagy, globális és változatos közösség áll. Diákoktól és hobbiból űzőktől kezdve multinacionális vállalatokig és kormányzati ügynökségekig, az emberek és szervezetek minden szegmense működteti az
ROS 2projektet. Ez azért is fontos, mert a fejlesztés során rengeteg kérdés fog felmerülni. Ezek nagy részét már meg is válaszolta aközösség, az új kérdésekre pedig szívesen válaszolnak.
A következő ábra egy egyszerű vonalkövető robot node-jait (programjait) és topic-jait (~kommunkáció) szemléltei:
graph TD;
camd([/cam_driver]):::red --> im1[ /image1<br/>sensor_msgs/Image]:::light
im1 --> li1([ /line_detect_node]):::red
im1 --> st1([ /stop_detect_node]):::red
li1 --> li2[ /line<br/>example_msgs/Line]:::light
st1 --> st2[ /stop<br/>example_msgs/Stop]:::light
li2 --> nav([ /line_detect_node]):::red
st2 --> nav
nav --> cmd[ /cmd_vel<br/>geometry_msgs/Twist]:::light
cmd --> control([ /robot_control]):::red
n1([ /node]):::white -- publishes --> t[ /topic<br/>msg_type]:::white
t -- subscribes --> n2([ /node]):::white
classDef light fill:#34aec5,stroke:#152742,stroke-width:2px,color:#152742
classDef dark fill:#152742,stroke:#34aec5,stroke-width:2px,color:#34aec5
classDef white fill:#ffffff,stroke:#152742,stroke-width:2px,color:#152742
classDef red fill:#ef4638,stroke:#152742,stroke-width:2px,color:#fffNézzünk egy másik példát, ami sebességadatokból, IMU-ból, távolságadatokból készít térképeket.
graph LR;
odom[ /odom<br/>nav_msgs/Odometry]:::light --> slam([ /slam_node]):::red
speed[ /speed<br/>geometry_msgs/Twist]:::light --> slam
imu[ /imu<br/>sensor_msgs/Imu]:::light --> slam
scan[ /scan<br/>sensor_msgs/PointCloud2]:::light --> slam
n1([ /node]):::white -- publishes --> t[ /topic<br/>msg_type]:::white
slam --> pose[ /global_pose<br/>geometry_msgs/Pose]:::light
slam --> map_g[ /map_grid<br/>nav_msgs/OccupancyGrid]:::light
slam --> map_p[ /map_points<br/>sensor_msgs/PointCloud2]:::light
t -- subscribes --> n2([ /node]):::white
classDef light fill:#34aec5,stroke:#152742,stroke-width:2px,color:#152742
classDef dark fill:#152742,stroke:#34aec5,stroke-width:2px,color:#34aec5
classDef white fill:#ffffff,stroke:#152742,stroke-width:2px,color:#152742
classDef red fill:#ef4638,stroke:#152742,stroke-width:2px,color:#fffROS 2 mappaszerkezet¶
~/ros2_ws$ ls
build install log src
graph TD;
W1{{ Workspace</br>pl. ros2_ws }}:::light --> S1{{ Source space</br>src }}:::white
W1 --> B1{{ Build space</br>build }}:::white
W1 --> I1{{ Install space</br>install }}:::white
W1 --> L1{{ Log space</br>log }}:::white
S1 --> P1{{ package1 }}:::white
S1 --> P2{{ package2 }}:::white
S1 --> P3{{ bundle_packages }}:::white
P1 --> LA1{{ launch }}:::white
P1 --> SR1{{ src }}:::white
P2 --> LA2{{ launch }}:::white
P2 --> SR2{{ src }}:::white
classDef light fill:#34aec5,stroke:#152742,stroke-width:2px,color:#152742
classDef dark fill:#152742,stroke:#34aec5,stroke-width:2px,color:#34aec5
classDef white fill:#ffffff,stroke:#152742,stroke-width:2px,color:#152742
classDef red fill:#ef4638,stroke:#152742,stroke-width:2px,color:#fffgraph TD;
W2{{ other_ws }}:::light --> S2{{ src }}:::white
W2 --> B2{{ build }}:::white
W2 --> I2{{ install }}:::white
W2 --> L2{{ log }}:::white
classDef light fill:#34aec5,stroke:#152742,stroke-width:2px,color:#152742
classDef dark fill:#152742,stroke:#34aec5,stroke-width:2px,color:#34aec5
classDef white fill:#ffffff,stroke:#152742,stroke-width:2px,color:#152742
classDef red fill:#ef4638,stroke:#152742,stroke-width:2px,color:#fff~/ros2_ws/
├──build
├──install
├──log
└──src/
├── bundle_packages
│ ├── cone_detection_lidar
│ │ ├── launch
│ │ └── src
│ ├── my_vehicle_bringup
│ │ └── launch
│ ├── other bundle package1
│ ├── other bundle package2
│ └── img
└── wayp_plan_tools
├── csv
├── launch
└── src
Különbségek az ROS 1 és ROS 2 között¶
- Változások a Middleware-ben
AROS 1a Master-Slave architektúrát és az XML-RPC middleware-t használja. AROS 2ezzel szemben a Data Distribution Service (DDS) használ, amely nagyobb hatékonyságot és megbízhatóságot, alacsony késleltetést és skálázhatóságot, valamint konfigurálható szolgáltatásminőségi (QoS) paramétereket biztosít. Többek között így nem kellroscore-t indítani. Az XML-RPC jobb az egyszerű távoli eljáráshívásokhoz, míg a DDS hozzáadott komplexitása lehetővé teszi, hogy jobban támogassa a valós idejű rendszereket. -
Változások a ROS API-ban
AROS 1két különálló könyvtárral rendelkezik: a C++ nyelvhez készültroscppés a Pythonhoz készültrospy. Ezek nem teljesen azonosak egymással a funkciók tekintetében. Ezzel szemben aROS 2egy C nyelven írt alapkönyvtárral -rcl(ROS klienskönyvtár) - rendelkezik, amelyre könyvtárak épülnek. Ez biztosítja, hogy az alapvető funkciók hamarabb elérhetők legyenek a különböző API-kban. Ez az egyik fő oka annak, hogy aROS 2a korábbi Pythonon és a C++-on kívül több nyelvi támogatást is képes nyújtani: például rclada Ada, rclcpp C++, rclgo Go, rclpy Python, rcljava Java, rclnodejs Node.js, rclobjc Objective C (iOS), rclc C, ros2_rust Rust, ros2_dotnet .NET, ros2cs ros2_dotnet alternatíva C# nyelven. -
Változások az adatformátumban
AROS 2azMCAPformátumot használja, ami nem dedikáltan az ROS saját formátuma, hanem egy nyílt forráskódú konténerfájl-formátum multimodális log-adatokhoz. Támogatja az időbélyegzővel ellátott, előre sorba rendezett adatokat, és ideális a pub/sub vagy robotikai alkalmazásokban való használatra. Bővebben: mcap.dev
Pár hasznos újítás¶
- Valós idejű feldolgozás
A fenti funkciók összegzése, valamint a DDS használata lehetővé teszi, hogy aROS 2kiválóan alkalmas legyen a valós idejű (real time) feldolgozásra, különösen akkor, ha determinisztikus, alacsony késleltetésű kommunikációra van szükség. - QoS: Quality of Service
A
ROS 2lehetővé teszi az adatáramlás konfigurálását, ami befolyásolja az adatok küldésének és fogadásának módját. Ez magában foglalja az üzenetek megbízhatóságára, határidejére és prioritására vonatkozó beállításokat, amelyek biztosíthatják, hogy a kritikus üzenetek időben kézbesítésre kerüljenek. - Többszálú végrehajtás
AROS 2támogatja a több csomópont valóban párhuzamos futtatását, így a modern többmagos processzorok sokkal jobban kihasználhatók, mint aROS 1esetében.
Forrás: husarnet.com/blog/ros2-docker
Egyéb változások¶
- A Catkin eltűnt, helyére az Ament (Colcon) lépett, mint build rendszer. Az overlay-ek lehetővé teszik egy másodlagos munkaterület létrehozását, amely nem befolyásolja az elsődleges munkaterületet - ez akkor hasznos, ha új csomagokkal kell kísérletezni, de úgy, hogy ez ne befolyásolja az alapkonfigurációt (ezt "underlay"-nek hívják).
- A
ROS 2visszafelé nem kompatibilis aROS 1-gyel. Következésképpen aROS 1csomagok valószínűleg nem fognak működni aROS 2-vel, és átdolgozást igényelnének, és más szoftverek, amelyeket aROS 1-gyel szoktál használni, már nem fognak működni. - A
ROS 1elsősorban az Ubuntu számára készült. AROS 2fut MacOS, Windows, Ubuntu és más (akár Real-Time) operációs rendszereken is.
Verziók¶
gantt
dateFormat YY-MM
title ROS 2 Distros
excludes weekends
tickInterval 365days
%% (`excludes` accepts specific dates in YYYY-MM-DD format, days of the week ("sunday") or "weekends", but not the word "weekdays".)
axisFormat %y
section ROS 2
Jazzy :active, r012, 2024-05-23, 5y
. :active, r011, 2021-01-01, 0d %% placeholder
Iron :active, r010, 2023-11-01, 188d
. :active, r011, 2021-01-01, 0d %% placeholder
Humble :active, r009, 2022-05-23, 5y
. :active, r011, 2021-01-01, 0d %% placeholder
Galactic:active, r008, 2021-05-23, 1y
Distrok százalékos megoszlása az időben: metrics.ros.org/rosdistro_rosdistro.html
A Humble Hawksbill vagy röviden Humble egy long term support (LTS) release, 5 évig támogatott (2022 májusától 2027 májusáig)
További release-ek: docs.ros.org/en/humble/Releases.html