ROS是一組開源軟件庫和工具，可幫助您構(gòu)建機(jī)器人應(yīng)用程序。專業(yè)人士和業(yè)余愛好者可以協(xié)作和分享他們的代碼以進(jìn)行軟件開發(fā)。工程師們可以快速重復(fù)使用代碼塊，并輕松找到構(gòu)建完全功能的機(jī)器人設(shè)備所需的所有工具。您一定已經(jīng)注意到ROS1和ROS2，選擇一開始使用哪個或何時切換到另一個可能是很困難的選擇?，F(xiàn)在，讓我們跳進(jìn)文章中，了解ROS2是什么，以及與之前版本相比，有什么讓人感興趣的地方呢？

什么是ROS2

ROS2是從底層構(gòu)建時便考慮使其適用于商業(yè)用途，它是機(jī)器人操作系統(tǒng)現(xiàn)有框架的重構(gòu)，經(jīng)過優(yōu)化以適用于工業(yè)應(yīng)用，開發(fā)可在新的應(yīng)用中進(jìn)行擴(kuò)展，如移動機(jī)器人、無人機(jī)群和自動駕駛汽車。

首先，ROS2是一個通信框架，它包含以下基本概念：

DDS：數(shù)據(jù)分發(fā)服務(wù)，是ROS2的通信管道;

節(jié)點：執(zhí)行ROS2功能的代碼文件，節(jié)點之間的通信稱為主題;

發(fā)布者/訂閱者方法：一個節(jié)點發(fā)布消息，多個節(jié)點可以訂閱該消息；

服務(wù)方法：一個節(jié)點向另一個節(jié)點發(fā)送請求，該節(jié)點處理請求并發(fā)送響應(yīng)；

操作方法：一個節(jié)點將另一個節(jié)點設(shè)置為操作服務(wù)器的目標(biāo)，操作服務(wù)器將處理該目標(biāo)并向客戶端發(fā)送進(jìn)度更新和結(jié)果；

節(jié)點參數(shù)：可以配置節(jié)點的特定變量值。

ROS2的重要性 ROS1最初由Willow Garage于2007年構(gòu)建和發(fā)布，以加快機(jī)器人技術(shù)的研究。然而，它并不是為商業(yè)用途而設(shè)計的，而是為了創(chuàng)建一個研究工具，因此安全、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜拖到y(tǒng)正常運行時間等問題并不是優(yōu)先考慮的。隨著ROS現(xiàn)在被采用于商業(yè)領(lǐng)域，它的許多主要缺點正在變得明顯。因此，更加有必要從頭開始重新構(gòu)建ROS以滿足商業(yè)用途，這就是ROS2。為響應(yīng)商業(yè)用途的要求，新增以下幾點：

安全性——需要在必要時進(jìn)行適當(dāng)?shù)募用芤源_保安全

嵌入式系統(tǒng)——ROS2需要能夠運行在嵌入式系統(tǒng)上

多樣化的網(wǎng)絡(luò)——需要能夠在廣泛的網(wǎng)絡(luò)上運行和通信，因為機(jī)器人從局域網(wǎng)到多個衛(wèi)星跳躍都需要適應(yīng)各種環(huán)境并進(jìn)行通信。

實時計算——需要能夠可靠地進(jìn)行實時計算，因為運行時效率在機(jī)器人領(lǐng)域至關(guān)重要

產(chǎn)品準(zhǔn)備——需要符合相關(guān)的安全/工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，以使其準(zhǔn)備好面市。

ROS2較ROS1的變化

ROS2使用DDS作為網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，提高了安全性和可靠性；

ROS2去除了ROS1的單點故障（ROS主節(jié)點），提高了系統(tǒng)的容錯性；

ROS2在弱網(wǎng)絡(luò)或丟包網(wǎng)絡(luò)上表現(xiàn)比ROS1更好；

ROS2客戶端庫共享rcl實現(xiàn)，提供了更一致的性能，同時也更容易創(chuàng)建新的客戶端庫支持新的語言。

ROS2構(gòu)建機(jī)器人平臺的特性

ROS2 的API設(shè)計現(xiàn)代化，而且它所需的其他軟件依賴較少，可以更方便地在不同的計算機(jī)系統(tǒng)上使用。

ROS2使用DDS作為中間件，DDS提供了一些有用的功能，如可靠的數(shù)據(jù)傳輸和實時能力。DDS還支持UDP組播、共享內(nèi)存和TLS等協(xié)議，可以幫助用戶更好地管理通信。

ROS2還提供了一些新功能，如動態(tài)參數(shù)和主題重映射，可以讓用戶更方便地在運行時調(diào)整程序的行為。

ROS2還可以更方便地處理多個節(jié)點，同時也可以更高效地管理軟件資源。

在NVIDIAJetson上使用ROS

NVIDIA Jetson屬于一個嵌入式開發(fā)平臺，整合了硬件模組，開發(fā)工具包和生態(tài)，它可以用于運行深度學(xué)習(xí)模型和機(jī)器人操作系統(tǒng)ROS。

NVIDIA使用了一個已有的深度學(xué)習(xí)模型部署框架，并結(jié)合TensorRT技術(shù)來提高模型推理的性能。他們還使用了一些AI模型，如ResNet18、MobileNetV1/V2、SSD、YOLO和FasterRCNN，用于分類和物體檢測等任務(wù)。

此外，還有一個編碼器和解碼器節(jié)點，可用于將YOLOv5模型的推斷結(jié)果以張量的形式發(fā)布到解碼器節(jié)點中。最后，我們將訂閱這些張量并將其轉(zhuǎn)換為特定的參數(shù)，最終將結(jié)果作為Detection2DArray消息發(fā)布給每個圖像。

Nvidia 網(wǎng)絡(luò)研討會

對于計算物體距離，可以使用一種高效的模型叫做半監(jiān)督模型（ESS），這個模型使用了一個深度學(xué)習(xí)算法，可以根據(jù)圖像對的視差來計算物體距離，并返回一個連續(xù)的視差圖。如果想把它和ROS2結(jié)合起來使用，需要參考一些相關(guān)的包，比如isaac_ros_stereo_image_proc、isaac_ros_ess和isaac_ros_bi3d。

Nvidia 網(wǎng)絡(luò)研討會

針對人體姿勢估計，可以使用一個預(yù)訓(xùn)練模型，在圖像上推斷出人體的17個部位，并使用ros2_trt_pose包進(jìn)行標(biāo)記和可視化。這樣可以得到一個實時的圖像輸出，顯示人體的關(guān)節(jié)和骨骼的位置。

如果要使用多傳感器處理、視頻和圖像理解來構(gòu)建人工智能的端到端解決方案，NVIDIA提供了ros2_deepstream節(jié)點，可以進(jìn)行目標(biāo)檢測和屬性分類的推斷，并在檢測到的物體周圍顯示邊界框和標(biāo)簽。

此外，您還可以參加NV即將舉辦的Isaac ROS網(wǎng)絡(luò)研討會，了解如何使用預(yù)訓(xùn)練的DNN模型來估計立體相機(jī)的測距。注冊后，您可以在2023年1月17日參加此次研討會，獲取更多信息。

Nvidia 網(wǎng)絡(luò)研討會

想要學(xué)習(xí)ROS（機(jī)器人操作系統(tǒng)），可以從推薦的Humble Hawksbill指南開始，其中包括概念、教程、安裝步驟以及很多有趣的項目。而對于ROS2，它支持Gazebo Fortress，這是一個基于ROS的機(jī)器人模擬器，包括超過十幾個現(xiàn)成的分割相機(jī)、GPS等傳感器，以及3D視圖圖形界面等功能。此外，移動機(jī)器人Humble則為機(jī)器人臂操縱系統(tǒng)的開發(fā)注入了新的活力，特別是為混合編程功能而開發(fā)的：使用（較慢的）全局運動規(guī)劃器和（較快的）局部運動規(guī)劃器，使機(jī)器人可以在在線和動態(tài)環(huán)境中解決不同的任務(wù)。

如果想要更好地管理ROS2開發(fā)周期并在機(jī)器人集成過程中獲得簡便的步驟，可以使用Cogniteam Nimbus。Nimbus使用容器化應(yīng)用程序作為軟件組件，通過代碼、控制臺界面或使用GUI從Web中組織、連接和重新組裝這些組件，使任何人（即使沒有ROS特定的知識）都可以了解和查看構(gòu)成這些組件的機(jī)器人執(zhí)行的各種構(gòu)建塊。它還允許在同一機(jī)器人上使用各種ROS發(fā)行版（包括ROS1和ROS2組件），以解決OS和ROS版本之間的問題耦合問題。

對于想要開始ROS開發(fā)的人，可以使用Seeed Jetson產(chǎn)品，如J2021，它是一個手掌大小的邊緣AI盒子，內(nèi)置Jetson Xavier NX 8GB模塊，可以提供高達(dá)21 TOPS的AI性能，包括USB 3.1端口、用于WIFI的M.2 Key E、用于SSD的M.2 Key M、RTC、CAN、Raspberry Pi GPIO 40針等眾多IO。它具有鋁制外殼、冷卻風(fēng)扇、預(yù)安裝JetPack系統(tǒng)等功能，并可作為NVIDIA Jetson Xavier NX Dev Kit的替代品，適用于構(gòu)建自主應(yīng)用程序和復(fù)雜的AI任務(wù)，如圖像識別、目標(biāo)檢測、姿態(tài)估計、語義分割、視頻處理等。

這是一款用于Jetson Nano/Xavier NX/TX2 NX的嵌入式板卡，它的設(shè)計和功能幾乎與NVIDIA Jetson Xavier NX嵌入式板卡相同，擁有多個USB 3.1端口、M.2鑰匙E用于WIFI、M.2鑰匙M用于固態(tài)硬盤、RTC、CAN、樹莓派GPIO 40針等接口，可加速你的下一個人工智能應(yīng)用的開發(fā)和部署。它還具有多個攝像頭連接器，適用于運行多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于圖像分類、物體檢測、分割和語音處理等應(yīng)用。

審核編輯 ：李倩