Nauka programowania ROS (Robot Operating System) z wykorzystaniem QCar

Nauka robotyki wymaga od studentów znajomości systemu ROS. Dzięki niemu mogą łatwiej tworzyć aplikacje dla robotów. Zapewnia szeroką gamę możliwości, które zapewnią wszystko, czego potrzebujesz w przypadku prowadzenia projektów z zakresu robotyki. Jak wykorzystać system ROS na uczelni? Podpowiadamy na przykładzie QCar.

 

Spis treści:

 

Robot Operating System (ROS)

Robot Operating System (ROS), to termin, z którym studenci będą spotykali się często w rzeczywistym środowisku pracy. Dlatego warto zadbać, by już na etapie edukacji potrafili korzystać z jego możliwości. Robot Operating System (ROS) to framework Open-Source, który umożliwia łączenie różnych komponentów robota w celu autonomicznego działania. Wykorzystuje on strukturę zbliżoną do wykresu komunikacji peer-to-peer. Należy jednak zaznaczyć, że w zależności od wersji różnią się jego możliwości oraz sposób pracy.

 

Rozpoczęcie pracy w systemie ROS

Zanim rozpoczniesz pracę w Robot Operating System (ROS), warto podzielić zadanie na elementy niezbędne do jego wykonania. Na tej podstawie łatwiej będzie zdefiniować rodzaj informacji wymaganych podczas realizacji projektu. W ten sposób otrzymasz węzły, które mogą wysyłać lub odbierać sygnały w zależności od konfiguracji.

Ciągłość transferu opiera się na komunikacji między wydawcą a strukturą subskrybentów, którą zapewnia połączenie między dwoma węzłami za pomocą tematu. Jest on konfigurowany za pomocą definicji wiadomości zawierającą dane, wymagane typy oraz etykietę. W systemie ROS znajdują się predefiniowane wiadomości do publikowania tematów określających:

  • pozycję robota,
  • informacje o czujnikach,
  • informacje o nawigacji.

 

Co ważne, istnieje również możliwość tworzenia własnych definicji w zależności od potrzeb.

 

Integracja z systemem ROS – robot QCar

Działania przeprowadzone przez ekspertów Quanser z wykorzystaniem QCar pokazują doskonale, w jaki sposób zintegrować robota z systemem ROS. W tym przypadku został zdefiniowany sygnał, który w sposób ciągły nadaje informacje IMU. Eksperci określili dodatkowo jej częstotliwość. Następnie został zdefiniowany temat oraz funkcja do wypełnienia każdego komponentu definicji komunikatu.

Po zdefiniowaniu nazwy tematu oraz częstotliwości publikowania danych można wdrożyć zaplanowane zmiany. Podobnie wygląda sytuacja w przypadku subskrybowania tematów. W tym przypadku nie musisz jednak timera. Dane będą dostępne dla subskrybenta wyłącznie po przesłaniu ich przez wydawcę.

Należy jednak pamiętać, by zapewnić odpowiednią przepustowość, zwracając uwagę na rozmiar obrazu, format i szybkość publikowania. Subskrybowany temat możesz wykorzystać w swoich aplikacjach do przetwarzania obrazu.

 

Symulacja ramienia robota w systemie ROS

System ROS znajduje szerokie zastosowanie w przypadku projektów dotyczących robotów mobilnych. Doskonałym przykładem może być symulacja ramienia robota, która ma na celu przygotowanie urządzenia do pracy w określonym środowisku i wykonywania cyklicznych działań. ROS umożliwia zdefiniowanie ruchów robota, wyznaczenie przestrzeni roboczych oraz stref kolizyjnych. Dzięki temu zyskujesz możliwość precyzyjnego projektowania procesów zrobotyzowanych.

Co ważne, system ROS pozwala na zaimplementowanie takich procesów nie tylko do ramienia robota, ale również innych rodzin robotów przemysłowych. Interfejs graficzny umożliwia łatwą weryfikację poprawności zdefiniowanych ruchów, siatki współrzędnych przestrzeni roboczej i kolizji.

 

Dlaczego warto korzystać z systemu ROS?

System ROS podlega ciągłemu doskonaleniu i zapewnia szeroką gamę możliwości w zakresie sztucznej inteligencji oraz robotyki. Dzięki niemu możesz doskonalić takie obszary jak:

  • systemy sztucznej percepcji,
  • identyfikację obiektów i sztuczne widzenie,
  • śledzenie obiektów,
  • mobilność robota,
  • kontrolę nad robotem i planowanie,
  • koordynację ruchów robota oraz
  • testowanie.

 

ROS dostarcza najnowocześniejsze algorytmy, a przede wszystkim narzędzia programistyczne oraz biblioteki niezbędne do tworzenia aplikacji z zakresu robotyki. Ten framework jest aktualnie normą w nauczaniu robotyki i podstawą badań, własnych projektów studentów oraz współpracy między instytucjami edukacyjnymi.

 

System ROS – robot AMR i pozostała oferta Edu4Industry

W Edu4Industry znajdziesz urządzenia, które wykorzystują system ROS. Robot AMR bazujący na tym frameworku to Husarion ROSbot 2.0 ułatwiający prototypowanie i testowanie algorytmów. Sprawdzi się doskonale podczas omawiania zaawansowanych problemów takich jak: SLAM czy praca autonomiczna.

Wśród urządzeń, które bazują na systemie ROS, pojawiają się także roboty Clearpath.
 
Warto zwrócić uwagę również na sprzęt umożliwiający pracę nad pojazdami autonomicznymi z firmy Quanser:

 

Dzięki nim możesz przeprowadzić eksperymenty obejmujące: lokalizację wizyjną, komunikację i współpracę między robotami, nawigację czy rysowanie mapy.

Jeżeli masz pytania dotyczące tej oferty, zapraszamy do kontaktu!