LinkedIn

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.

 

Najważniejsze informacje

  • Robot Operating System (ROS) to popularny framework Open-Source stanowiący normę w edukacji robotycznej, który umożliwia łatwą integrację komponentów dla autonomicznego działania maszyny.
  • Narzędzia systemu ROS pozwalają na wysoce precyzyjne projektowanie procesów zrobotyzowanych, w tym wyznaczanie przestrzeni roboczych, zdefiniowanie ruchów ramienia robota oraz stref kolizyjnych.
  • Framework z powodzeniem wspiera praktyczną naukę na zaawansowanych urządzeniach edukacyjnych, takich jak platformy pojazdów autonomicznych marki Quanser (m.in. QCar) czy roboty Husarion.

 

Spis treści:

 

❘ Czym jest 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.

Dopiero po zdefiniowaniu odpowiedniej nazwy tematu oraz dokładnej częstotliwości publikowania danych w środowisku można bezpiecznie wdrożyć zaplanowane wcześniej 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 – projektowanie procesów

Innowacyjny system ROS znajduje niezwykle szerokie zastosowanie w przypadku ambitnych projektów naukowych dotyczących autonomicznych 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 w związku z tymi rozwiązaniami masz jakiekolwiek pytania dotyczące tej szczegółowej oferty naukowej, serdecznie zapraszamy już dziś do kontaktu z naszymi doradcami!

 

❘ FAQ – Robot Pperating System

Czym jest system ROS i jaką rolę odgrywa w edukacji robotycznej?

Robot Operating System (ROS) to framework Open-Source stanowiący standard w nauczaniu robotyki oraz prowadzeniu badań naukowych. Umożliwia łatwą integrację komponentów robota w celu uzyskania autonomicznego działania oraz tworzenia zaawansowanych aplikacji.

Jak przebiega komunikacja między elementami w środowisku ROS?

Komunikacja w systemie ROS opiera się na strukturze zbliżonej do sieci peer-to-peer pomiędzy węzłami (nodes). Transfer danych realizowany jest w modelu wydawca-subskrybent (publisher-subscriber) za pośrednictwem tematów (topics) i zdefiniowanych komunikatów:

  • Węzły: jednostki wysyłające lub odbierające sygnały w zależności od konfiguracji.

  • Tematy: kanały komunikacyjne przekazujące dane o pozycji robota, nawigacji czy odczytach z czujników.

  • Definicje wiadomości: struktury zawierające wymagane typy danych i etykiety, z możliwością tworzenia własnych definicji.

Jakie obszary rozwoju technologicznego wspiera framework ROS?

System udostępnia zaawansowane algorytmy oraz biblioteki programistyczne wspierające:

  • Systemy sztucznej percepcji, identyfikację obiektów i sztuczne widzenie.

  • Śledzenie obiektów, kontrolę nad robotem i planowanie ruchów.

  • Mobilność oraz koordynację jednostek autonomicznych.

  • Testowanie rozwiązań i współpracę badawczą między instytucjami