开篇：ROS机器人开发实战的契机与挑战

OpenChat
124 阅读12分钟

1.背景介绍

开篇：ROS机器人开发实战的契机与挑战

作者：禅与计算机程序设计艺术

背景介绍

计算机视觉和机器人技术的快速发展

近年来，计算机视觉和机器人技术取得了巨大的进步。随着深度学习的火热兴起，计算机视觉在图像识别、目标检测、语义分 segmentation 等方面取得了显著的成果。同时，机器人技术也在工业生产、服务业等领域得到了广泛应用。

ROS 的普及和影响

Robot Operating System (ROS) 是当今最流行的机器人开发平台之一。它提供了丰富的库函数和工具，使得机器人开发变得更加简单和高效。由于其开放且易于扩展的特点，ROS 被越来越多的研究机构和企业采用。

机器人开发的挑战

然而，机器人开发仍然存在许多挑战。首先，机器人系统的硬件和软件环境相对复杂，需要对电气、力学、控制等多方面有深入的了解。其次，机器人系统需要在动态环境中进行实时控制，因此对性能和安全性的要求很高。最后，机器人系统的开发成本较高，需要大量的资金和人力投入。

核心概念与联系

ROS 基本概念

ROS 是一个开源的机器人操作系统，它提供了一组通用的接口和工具，使得机器人系统的开发更加灵活和高效。ROS 包括以下几个核心概念：

  • 节点（Node）：节点是 ROS 系统中执行特定任务的进程。每个节点都负责完成一项特定的功能，例如获取传感器数据、运行控制算法、显示视频流等。
  • 话题（Topic）：话题是节点之间进行通信的媒介。节点可以通过发布和订阅话题来交换数据。
  • 消息（Message）：消息是话题上传递的数据单元。消息是一种轻量级的数据结构，可以包含各种类型的数据，例如浮点数、整数、字符串等。
  • 服务（Service）：服务是一种请求-响应模式的通信方式。节点可以通过调用服务来获取特定的结果。

ROS 与机器人技术的关系

ROS 不直接参与机器人系统的硬件控制，而是提供了一套抽象层，使得机器人系统的开发更加便捷。ROS 可以与各种硬件平台无缝集成，并提供丰富的库函数和工具，支持机器人系统的开发、测试和部署。

ROS 中的节点可以运行在嵌入式设备上，例如 ARM 芯片、FPGA 板子等。同时，ROS 还提供了跨平台的支持，使得开发人员可以使用自己喜欢的编程语言和IDE来开发节点。

核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解

ROS 节点的编写和通信

ROS 节点可以使用 C++ 或 Python 编写。节点之间的通信是通过话题和服务实现的。

发布者（Publisher）

发布者是一个节点，它向特定的话题发布消息。发布者可以使用 ros::Publisher 对象来发布消息。发布者需要先创建一个发布者对象，并指定要发布的话题名称和消息类型。然后，发布者可以通过调用 publish() 函数来发布消息。

示例代码如下：

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)
   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

订阅者（Subscriber）

订阅者是一个节点，它监听特定的话题，并接收发布者发布的消息。订阅者可以使用 ros::Subscriber 对象来订阅话题。订阅者需要先创建一个订阅者对象，并指定要订阅的话题名称和消息类型。然后，订阅者可以通过定义回调函数来处理接收到的消息。

示例代码如下：

import rospy
from std_msgs.msg import String

def callback(data):
   rospy.loginfo("I heard %s", data.data)

def listener():
   rospy.init_node('listener', anonymous=True)
   rospy.Subscriber("chatter", String, callback)
   rospy.spin()

if __name__ == '__main__':
   listener()

服务（Service）

服务是一种请求-响应模式的通信方式。客户端可以通过调用服务来获取特定的结果。

服务由两个节点组成：服务器节点和客户端节点。服务器节点负责提供服务，客户端节点负责调用服务。

服务器节点可以使用 ros::service::Serve 函数来提供服务。服务器节点需要先定义一个服务类，并指定请求和响应的数据类型。然后，服务器节点可以通过调用 ros::service::waitForService 函数来等待客户端的请求。

客户端节点可以使用 ros::service::call 函数来调用服务。客户端节点需要先创建一个服务 proxy 对象，并指定要调用的服务名称和数据类型。然后，客户端节点可以通过调用 call() 函数来发送请求，并获得服务器的响应。

示例代码如下：

定义服务
#include "ros/ros.h"
#include "beginner_tutorials/AddTwoInts.h"

bool add(beginner_tutorials::AddTwoInts::Request &req,
        beginner_tutorials::AddTwoInts::Response &res)
{
  res.sum = req.a + req.b;
  ROS_INFO("request: a=%ld, b=%ld", (long int)req.a, (long int)req.b);
  ROS_INFO("sum: %ld", (long int)res.sum);
  return true;
}

int main(int argc, char **argv)
{
  ros::init(argc, argv, "add_two_ints_server");
  ros::NodeHandle n;
 
  ros::ServiceServer service = n.advertiseService("add_two_ints", add);
  ROS_INFO("Ready to add two ints.");
  ros::spin();

  return 0;
}
调用服务
#include "ros/ros.h"
#include "beginner_tutorials/AddTwoInts.h"

int main(int argc, char **argv)
{
  ros::init(argc, argv, "add_two_ints_client");
  if (argc != 3)
  {
   ROS_INFO("usage: add_two_ints_client X Y");
   return 1;
  }
 
  ros::NodeHandle n;
  ros::ServiceClient client = n.serviceClient<beginner_tutorials::AddTwoInts>
   ("add_two_ints");
  beginner_tutorials::AddTwoInts srv;
  srv.request.a = atoll(argv[1]);
  srv.request.b = atoll(argv[2]);
  if (client.call(srv))
  {
   ROS_INFO("Sum: %ld", (long int)srv.response.sum);
  }
  else
  {
   ROS_ERROR("Failed to call service add_two_ints");
   return 1;
  }

  return 0;
}

机器人运动学与控制

机器人系统的运动学和控制是机器人开发中最关键的部分之一。机器人系统的运动学研究如何描述和计算机器人系统的位置和姿态。机器人系统的控制研究如何控制机器人系统的运动，以完成预定的任务。

直接法 versus 反Feedback法

机器人系统的控制可以采用直接法或反Feedback法。直接法直接控制机器人系统的joint angles，从而实现预定的运动。反Feedback法则是通过反馈机器人系统的位置和姿态信息，从而调整joint angles来实现预定的运动。

运动学模型

机器人系统的运动学模型描述了机器人系统的几何结构和约束条件。常见的运动学模型包括Denavit-Hartenberg参数、Modified Denavit-Hartenberg参数和Spherical参数等。

控制算法

机器人系统的控制算法可以分为线性控制算法和非线性控制算法。线性控制算法适用于简单的机器人系统，例如SCARA Arm。非线性控制算法适用于复杂的机器人系统，例如多臂robeot。

常见的控制算法包括PD控制、PID控制、Sliding Mode Control、Backstepping Control等。

具体最佳实践：代码实例和详细解释说明

ROS 节点的编写和通信

发布者（Publisher）

发布者是一个节点，它向特定的话题发布消息。发布者可以使用 ros::Publisher 对象来发布消息。发布者需要先创建一个发布者对象，并指定要发布的话题名称和消息类型。然后，发布者可以通过调用 publish() 函数来发布消息。

示例代码如下：

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)
   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

订阅者（Subscriber）

订阅者是一个节点，它监听特定的话题，并接收发布者发布的消息。订阅者可以使用 ros::Subscriber 对象来订阅话题。订阅者需要先创建一个订阅者对象，并指定要订阅的话题名称和消息类型。然后，订阅者可以通过定义回调函数来处理接收到的消息。

示例代码如下：

import rospy
from std_msgs.msg import String

def callback(data):
   rospy.loginfo("I heard %s", data.data)

def listener():
   rospy.init_node('listener', anonymous=True)
   rospy.Subscriber("chatter", String, callback)
   rospy.spin()

if __name__ == '__main__':
   listener()

服务（Service）

服务是一种请求-响应模式的通信方式。客户端可以通过调用服务来获取特定的结果。

服务由两个节点组成：服务器节点和客户端节点。服务器节点负责提供服务，客户端节点负责调用服务。

服务器节点可以使用 ros::service::Serve 函数来提供服务。服务器节点需要先定义一个服务类，并指定请求和响应的数据类型。然后，服务器节点可以通过调用 ros::service::waitForService 函数来等待客户端的请求。

客户端节点可以使用 ros::service::call 函数来调用服务。客户端节点需要先创建一个服务 proxy 对象，并指定要调用的服务名称和数据类型。然后，客户端节点可以通过调用 call() 函数来发送请求，并获得服务器的响应。

示例代码如下：

定义服务
#include "ros/ros.h"
#include "beginner_tutorials/AddTwoInts.h"

bool add(beginner_tutorials::AddTwoInts::Request &req,
        beginner_tutorials::AddTwoInts::Response &res)
{
  res.sum = req.a + req.b;
  ROS_INFO("request: a=%ld, b=%ld", (long int)req.a, (long int)req.b);
  ROS_INFO("sum: %ld", (long int)res.sum);
  return true;
}

int main(int argc, char **argv)
{
  ros::init(argc, argv, "add_two_ints_server");
  ros::NodeHandle n;
 
  ros::ServiceServer service = n.advertiseService("add_two_ints", add);
  ROS_INFO("Ready to add two ints.");
  ros::spin();

  return 0;
}
调用服务
#include "ros/ros.h"
#include "beginner_tutorials/AddTwoInts.h"

int main(int argc, char **argv)
{
  ros::init(argc, argv, "add_two_ints_client");
  if (argc != 3)
  {
   ROS_INFO("usage: add_two_ints_client X Y");
   return 1;
  }
 
  ros::NodeHandle n;
  ros::ServiceClient client = n.serviceClient<beginner_tutorials::AddTwoInts>
   ("add_two_ints");
  beginner_tutorials::AddTwoInts srv;
  srv.request.a = atoll(argv[1]);
  srv.request.b = atoll(argv[2]);
  if (client.call(srv))
  {
   ROS_INFO("Sum: %ld", (long int)srv.response.sum);
  }
  else
  {
   ROS_ERROR("Failed to call service add_two_ints");
   return 1;
  }

  return 0;
}

机器人运动学与控制

直接法 versus 反Feedback法

机器人系统的控制可以采用直接法或反Feedback法。直接法直接控制机器人系统的joint angles，从而实现预定的运动。反Feedback法则是通过反馈机器人系统的位置和姿态信息，从而调整joint angles来实现预定的运动。

运动学模型

机器人系统的运动学模型描述了机器人系统的几何结构和约束条件。常见的运动学模型包括Denavit-Hartenberg参数、Modified Denavit-Hartenberg参数和Spherical参数等。

控制算法

机器人系统的控制算法可以分为线性控制算法和非线性控制算法。线性控制算法适用于简单的机器人系统，例如SCARA Arm。非线性控制算法适用于复杂的机器人系统，例如多臂robeot。

常见的控制算法包括PD控制、PID控制、Sliding Mode Control、Backstepping Control等。

实际应用场景

工业生产中的机器人技术

工业生产是目前最广泛应用机器人技术的领域之一。在工业生产中，机器人系统被用来执行各种任务，例如assembly、welding、painting、inspection等。这些任务需要高精度、高速度和高可靠性的控制能力，因此需要使用高级的运动学模型和控制算法。

服务业中的机器人技术

服务业也是一个有潜力的应用领域。在服务业中，机器人系统被用来执行各种任务，例如cleaning、delivery、security、entertainment等。这些任务需要高灵活性和高安全性的控制能力，因此需要使用智能 sensing and perception、human-robot interaction、motion planning等技术。

工具和资源推荐

ROS 官方网站

ROS 官方网站（www.ros.org/）提供了丰富的文档和代码示例，帮助新手入门 ROS 开发。同时，ROS 官方网站还提供了各种工具和库函数，支持机器人系统的开发、测试和部署。

ROS Wiki

ROS Wiki（wiki.ros.org/）是一个由社区维护的知识库，提供了大量的文档和代码示例。ROS Wiki 上面包含了各种ROS Pakages的说明文档，以及各种ROS Tools和Library的使用教程。

ROS Answers

ROS Answers（answers.ros.org/）是一个由社区维护的问答平台，提供了大量的问题解答和代码示例。ROS Answers 上面包含了各种ROS Pakages的FAQ和Bug Report，以及各种ROS Tools和Library的Troubleshooting Guides。

总结：未来发展趋势与挑战

更加智能化的机器人技术

未来，机器人技术将更加智能化，能够自主地完成更加复杂的任务。这需要对机器人系统的认知能力和决策能力进行深入研究和开发。

更加安全和可靠的机器人技术

未来，机器人技术将更加安全和可靠，能够在不同的环境中自适应地工作。这需要对机器人系统的鲁棒性和可靠性进行深入研究和开发。

更加低成本的机器人技术

未来，机器人技术将更加低成本，能够更加普及地应用在各个领域。这需要对机器人系统的设计和生产过程进行优化和标准化。

附录：常见问题与解答

Q: ROS 是什么？

A: ROS (Robot Operating System) 是一个开源的机器人操作系统，它提供了一组通用的接口和工具，使得机器人系统的开发更加灵活和高效。ROS 包括以下几个核心概念：节点（Node）、话题（Topic）、消息（Message）、服务（Service）。

Q: ROS 有哪些优点？

A: ROS 的优点包括：开放源代码、易于扩展、跨平台支持、丰富的库函数和工具、支持嵌入式设备、支持多语言开发、提供强大的通信机制、提供简单易用的API、提供高效的调试和测试工具。

Q: ROS 有哪些缺点？

A: ROS 的缺点包括：较高的学习难度、较长的开发周期、较高的硬件要求、较差的文档和示例、较少的社区支持。

Q: ROS 如何安装？

A: ROS 的安装流程取决于操作系统和版本。对于Ubuntu系统，可以使用apt-get命令直接安装ROS。对于其他操作系统，需要先安装虚拟机或容器环境，然后再安装ROS。ROS官方网站提供了详细的安装指南和视频教程。

Q: ROS 如何编写节点？

A: ROS 节点可以使用 C++ 或 Python 编写。节点之间的通信是通过话题和服务实现的。发布者是一个节点，它向特定的话题发布消息。订阅者是一个节点，它监听特定的话题，并接收发布者发布的消息。服务是一种请求-响应模式的通信方式。客户端可以通过调用服务来获取特定的结果。服务由两个节点组成：服务器节点和客户端节点。服务器节点负责提供服务，客户端节点负责调用服务。

avatar
文章
阅读
粉丝