Robotics 开源：降低机器人领域进入门槛

本文要点

• 多莉是一只虚拟的机器羊，是 Gazebo 和 ROS 2 的实用介绍。

• 机器人操作系统的最新版本 ROS 2 提供了熟悉的 工具 和功能，同时扩展到了新的用例。

• Gazebo 是一个功能强大的机器人仿真器，用于工业和学术界的物理计算、生成传感器数据并提供了方便的接口。

• 开源软件正在降低人们进入机器人领域的门槛，加速机器人技术的进步。

• 世界各地的机器人专家都在把 Gazebo 和 ROS 用在机器人、无人机、仓库机器人和自动驾驶汽车等领域的应用程序中。

多莉是一只机器羊。它背着你的重东西跟着你。它有两个电动轮子，可以让机器人控制方向，还有一个激光扫描仪可以探测前方的物体。它还有一段代码，可以在激光扫描中找到最近的物体（大概是你），并控制车轮跟随它。

不过，多莉并不是一个真正的机器人。这是一个简单的机器人仿真，介绍了一些机器人专家正在世界各地使用的强大的开源工具。尽管多莉本身非常简单，但它与许多更复杂的机器人共享大部分代码，比如自动驾驶汽车、仓库机器人、工业手臂、四轴飞行器、类人机器人，甚至国际空间站的三个机器人。它们共同的软件栈是 ROS 和 机器人操作系统 。然而，准确地说，多莉的运行机制并不是今天大多数人听到“ROS”这个词时所想的那样。多莉实际上正在运行最新一代的 ROS，称为 ROS 2！

与之前的 ROS 1 一样，ROS 2 是一个用于机器人应用程序的开源软件开发工具包。ROS 2 的开发由 Open Robotics 公司牵头，该公司还维护着多莉生活的机器人仿真器 Gazebo ，以及其他开源机器人软件和硬件。这些项目是在开源许可下发布的，比如 BSD 和 Apache 2.0 ，这使得它们对学术界和业界都很有吸引力。

机器人软件

“机器人”这个词的定义往往会因你问谁而有所不同，但运行 ROS 并在 Gazebo 中被模拟的机器人的关键特征是“ 行动（actuation） ”。所以，不是聊天机器人或垃圾邮件机器人；我们所谈论的机器人在身体上能够与环境互动，移动自己，甚至是其他物体。它们也不是盲目移动的发条玩具；他们配备了传感器，可以观察周围世界的变化。把所有这些联系在一起，它们就能从逻辑上理解这些观察结果，从而做出明智的决定，决定下一步要做什么来完成一项特定的任务。这就是所谓的“感觉 - 思考 - 行动”循环，多莉的软件就是用来反映这三个部分的。

ROS 2 的开发目标是为业界和学术界提供一个标准的软件平台，支持他们从事研究和原型开发以及部署和生产。ROS 2 是在 ROS 1 取得成功的基础上开发的，ROS 1 目前已经在世界各地的各种机器人应用程序中得到了应用。这次演变的一个重要部分是维护核心的 ROS 概念和工具，它们是 ROS 迄今为止在机器人社区取得成功的关键。其中一个众所周知的概念是“ 节点 ”，它是一个计算单元，负责非常具体的任务。多莉的每一个“感觉 - 思考 - 行动”周期都被映射到一个节点上。“激光”节点感知世界，“跟随”节点处理数据以找到前方最近的点，并生成一个带有移动方向的命令，而“差异驱动（diff-drive）”节点则按照命令移动车轮（之所以这么叫，是因为多莉是一个差分轮式机器人）。当多莉移动时，它的激光读数发生变化，循环就又开始了。为了简单起见，多莉的软件只有三个节点，但是大型机器人应用程序可能有数百个节点一起工作，每个节点负责一个独立的定义良好的任务。

ROS 中最基本的通信方法是通过名为“ 主题 ”的通道使用多对多发布者 - 订阅者机制。激光节点在“scans”主题发布扫描结果，供后续节点订阅；接下来，跟随节点发布关于“cmds”主题的移动命令，差异驱动节点订阅该主题。多莉只使用主题，但除了这种单向通信类型之外，ROS 还提供了一种称为“服务”的请求 - 响应机制，以及用于触发更长时间行为的“操作”。

当使用这些通信模式时，ROS 开发人员倾向于尽可能使用标准化的消息，这使得在不同的项目之间共享节点非常方便。在这种分布式体系结构中，节点并不关心它们正在与哪个节点通信，它们只关心正在使用哪个主题、服务或操作。这意味着，如果有一天有人决定取下多莉的轮子，换成螺旋桨，把它变成一只会飞的绵羊，他们也不需要触及激光节点或跟随节点。他们只需要将差异驱动节点替换为其他节点，以与机器人新身体相匹配的方式转换 cmds 主题上的移动命令。

容易重用代码是 ROS 最大的优势之一，因为它允许开发人员尽可能地利用彼此的工作。通过在 ROS 生态系统中现有软件的基础上构建，开发人员可以专注于特定应用程序的独特方面。事实上，实现多莉只需要编写 跟随 节点，它的代码少于 100 行。 激光 和 差异驱动 节点由 gazebo_ros_pkgs 提供，这是一个标准的 ROS 包，用于在特定于仿真的逻辑和非特定逻辑之间建立联系。当多莉准备成为一个物理机器人时，这些节点将被特定于硬件的驱动程序和控制器所替代，但是跟随节点可以保持不变，因为它发布和订阅标准消息。但是，你可以想一下，跟随节点并不是最聪明的机器人逻辑。事实上，多莉分不清树和人。在实际的应用程序中，开发人员将利用社区提供的其他功能，例如 导航栈 ，这将允许多莉在世界上自主移动。

上面提到的所有通信模式都已从 ROS 1 迁移到 ROS 2，并在此过程中得到了改进。ROS 1 使用自定义通信层，而 ROS 2 构建在 DDS 之上。DDS 是一种工业标准，在航空和核能等关键任务应用中得到了验证。你可以在 InfoQ 上阅读关于 DDS 集成的更多细节。

除了消息传递系统之外，ROS 2 还提供了强大的开发工具。例如， RViz 是 ROS 主题的可视化工具，在应用程序开发和调试期间非常有用。它有一个 3D 场景，可以把来自应用程序任何部分的数据都显示在一起，比如点云和坐标系。RViz 还提供了控制界面，比如可以拖动 3D 标记来移动真实的机器人。 RQt 是另一个方便的图形工具，它允许开发人员快速地将小部件组合在一起，以便与机器人应用程序的任何方面进行交互，无论是不是仿真机器人。下图显示了多莉在 RViz 中的激光扫描，旁边是 Gazebo 的视图，显示了仿真中的可视化效果。RViz 将以相同的方式显示扫描结果，无论扫描是来自仿真还是来自硬件。

仿真

多莉住在 Gazebo 里，这是一个机器人仿真器，可以进行物理计算，生成仿真传感器数据，并提供方便的接口。这些接口的范围从图形工具到 C++ API，允许用户和开发人员更快地实现他们的目标。Gazebo 的目的是成为物理机器人最好且唯一的软件替代品。Gazebo 的一些应用包括新机器人原型的创建、新算法和行为的开发、持续集成测试和训练。

在仿真过程中，物理引擎处理多莉与环境的交互方式。这包括重力将多莉拉向地面、车轮与人行道之间的接触以及施加在车轮上的扭矩等行为。Gazebo 没有实现自己的物理引擎；相反，它提供了一个抽象层，允许集成多个引擎。这样，开发人员只需描述并编写一次机器人程序，然后在运行时选择最合适的物理引擎。默认情况下，Gazebo 使用 Open Dynamics Engine （ODE），但它也支持 Bullet 、 DART 和 Simbody 。

多莉配备了一个传感器，即激光扫描仪，但是 Gazebo 支持十多种传感器，如彩色和深度照相机、IMU 和 GPS。开发人员还可以通过 C++ API 创建新的传感器。照相机和激光扫描仪等传感器使用 Ogre3D 渲染引擎生成世界图像，而 IMUs 和 sonars 等传感器则利用物理引擎。仿真传感器的一个缺点是，与物理传感器相比，它们往往过于完美。因此，传感器 API 的一个重要方面是能够向生成的数据添加各种类型的噪声，并干扰它们的更新速率。

Gazebo 有一个丰富的图形界面，帮助用户构建、检查及与他们的仿真交互。例如，多莉的城市环境是由 eRuby 脚本、UI 3D 视图和提供场景中每个模型详细信息的小部件组合而成的。在仿真运行时，3D 视图也是一种可视化激光扫描、检查关节位置、重心、甚至转动惯量的便捷方式。这种仿真具备提供场景地面上 X-Ray 视图的能力，这在算法迭代时非常有用，而且在现实世界中很难实现，如果不是不可能的话。

Gazebo 还让开发者可以像在现实世界中一样与机器人互动。理论上，你可以戴上 VR 眼镜，用控制器来踢多莉，就像一些机器人专家喜欢对他们的真实机器人所做的那样。请注意，这里绝对不鼓励滥用机器人。相反，你可以使用更精细的方法，比如用一个 3D 箭头推下机器人，检查其恢复行为。你也可以移动人类，添加另一个机器人，改变城市的布局……只要对你的特定项目有帮助。

Gazebo 中的世界使用 仿真描述格式 （Simulation Description Format）进行描述。SDF 是一种 XML 格式，它允许指定仿真的各个方面，从多莉摇摆尾巴上的弹簧到太阳光的颜色。用户可以将在线数据库中的 3D 模型与他们自己的自定义模型结合起来，为他们的机器人创建各种环境。事实上，多莉周围的整个城市环境都是由 Ignition Fuel 数据库中找到的免费模型组成的。多莉本身是一个定制模型，它的所有细节都可以通过 UI 或直接在其 SDF 文件中进行调整和改进。

多莉的例子是用 Gazebo 所能做的最简单的仿真之一，但在网上也有各种复杂的例子。基于仿真的竞赛，如 虚拟机器人挑战赛 、 太空机器人挑战赛 和即将到来的 地下机器人挑战赛 ，就是很好的例子。多家机器人制造商也在免费分发 Gazebo 机器人仿真，比如 Fetch Robotics 的仓库机器人和 Parrot 的无人机。

为了处理新的用例，Open Robotics 的团队正在积极地开发 Gazebo 的下一代产品，这一代产品被称为 Ignition 。这种重构将 Gazebo 分解为更小、更可重用的库，为物理和渲染引擎提供了抽象层，支持跨云中机器运行大型仿真，并使用现代 GUI （QtQuick）和传输（ZeroMQ）库。

克隆多莉！

Gazebo 和 ROS 2 现在离你只有几个按键之遥。你可以 克隆多莉 并按照说明创建一个简单的示例并运行它。在 ROS Index 和 Gazebo Tutorials 上有各种教程，涵盖了各种特性和用例。你可以在 ROS Discourse 和 Gazebo Community 上的社区中找到更多深入的讨论，在 ROS Answers 和 Gazebo Answers 上找到技术问题的答案。最后，但同样重要的是，看看 ROSCon 大会的视频吧。ROSCon 是 ROS 开发者年度会议， ROSCon 2019 将在澳门举行，务必提前预定。

关于作者

Louise Poubel 是 Open Robotics 的一名软件工程师，致力于开发机器人免费和开源工具，比如机器人仿真器 Gazebo 和机器人操作系统（ROS）。

查看英文原文：[Open Source Robotics: Getting Started With Gazebo and ROS 2](