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基于ROS2的AMR系统用于在未知室内环境中映射和导航
自主系统和自动化技术的快速发展继续彻底改变工业流程，与行业4.0的目标保持一致。本文提出了一个增强的自主移动机器人（AMR）系统，该系统旨在用于高级室内导航和勘探，这是基于CIM4.0 FixIT项目建立的基础工作的基础。这项研究的主要目的是利用ROS2的最新功能（机器人操作系统2）开发和实施强大的SLAM（同时本地化和映射）算法。这项研究的重点是使用ROS2框架中NAV2库的不同SLAM方法的全面比较。此分析涵盖了NAV2中可用的各种算法，包括基于网格的和拓扑映射方法，以及不同的定位技术，例如AMCL（自适应蒙特卡洛本地化）和EKF（扩展的Kalman滤波器）。比较根据映射准确性，计算效率和对动态环境的适应性评估这些方法。基于此分析，开发了先进的SLAM方法，从而整合了比较方法中最有效的元素。此自定义解决方案利用NAV2的模块化体系结构和ROS2改进的分布式计算功能，从而可以有效地进行路径计划和映射优化。使用ROS2实现整个系统，利用其增强的工具进行仿真，可视化和现实部署。严格的测试是在各种模拟环境中使用RVIZ和GAZEBO的更新版本进行的，这些版本现在与中间件更加紧密地集成在一起。这些模拟证明了机器人在主动探索，避免障碍和有效映射方面的提高功能，展示了这种方法的好处。最后，在CIM 4.0的经过精心控制的实验室环境中，进行了实际实验以评估创建的AMR系统的鲁棒性和性能。结果表明，AMR可以独立于各种情况，包括未知区域和动态障碍。
fogros2-ft：容错的云机器人
摘要 - 云机器人技术使机器人能够将复杂的计算任务卸载到云服务器以进行性能和易于管理。但是，云计算可能是昂贵的，云服务可能会偶尔遭受停机时间，并且机器人和云之间的连接可能是网络服务质量（QoS）的变化。我们通过引入多云扩展名来自动复制独立的无状态机器人服务，将请求路由到这些副本，并指导第一响应回复，以减轻这些问题，以减轻这些问题。随着复制，即使云服务提供商降低或QoS较低，机器人仍然可以从云计算中受益。此外，许多云计算提供商提供了低成本的“点”计算实例，这些实例可能会无法预测。通常，这些低成本实例不适合云机器人技术，但是Fogros2-ft的容错性质可以可靠地使用它们。我们在模拟（视觉对象检测，语义分割，运动计划）和1个物理机器人实验（Scan-Pick-Pick-Pick-and-place）中，在3个云机器人方案中演示了FogroS2-FT的容错能力。在相同的硬件规范上运行，Fogros2-ft实现运动计划，最高2.2倍的成本降低，并在99％（P99）长尾潜伏期上降低了5.53倍。fogros2-ft在网络放缓和资源争议下，对象检测和语义分割的P99长尾延迟分别减少了2.0倍和2.1倍。视频和代码可在https://sites.google.com/view/fogros2-ft上找到。
使用ROS2 -trepo
在工业用例中，重型移动机器通常用于农业和移动地球。自动化这些机器可能是一项复杂的任务，鉴于用例，自动化水平和环境，可以引入许多不同的建筑问题。在设计自主单元时，可以遵循许多导航和控制范例，例如反应性，审议，基于行为和混合动力。本文探讨了在托盘拾取的用例中实现混合控制体系结构。目的是识别导航系统的不同组件，并以分层体系结构的形式将其分为混合导航系统，该架构可以采用决策层进行广义任务部署。决策可以与许多工具一起使用，例如Petri-Nets和有限的州机器。最近几年从游戏行业部署了一种称为行为树的事物，试图通过利用最小的过渡规则和树结构中的节点之间的状态来提高开发系统组件的可重复性。论文的目的是使用ROS2作为中间件解决方案部署系统，以通过ROS2平台应用程序分发馈回馈电和命令。的目的还是在ROS2中不同解决方案的大生态系统中识别算法软件包和框架，这可以使部署自动企业重型移动机系统更快，更容易。机器控制器暴露了行为树节点可以利用的接口来实现动作的基础。与分层体系结构设计，ROS2和行为树结合使用，可以识别机器的原语和动作，并将它们绑定到机器的功能上，以便在行为树中使用简单的行为使用更复杂的任务部署（例如托盘拾取），并具有分层的体系结构。最后，在论文中，对实现系统体系结构中的成功托盘进行关键组件的性能进行了评估。由于该应用程序主要取决于路径以下的性能，定位，状态估计和操纵器轨迹跟踪，因此它们正在评估中。最后，鉴于Tar-Get Machine中的分布式控制系统中的体系结构和系统部署，在托盘采摘系统中进行了成功的尝试。但是，鉴于系统中的速率主题较高，RCLPY实现表现出CPU性能的性能瓶颈和差可扩展性。
postgresql / postgis到ROS2桥的空间数据< / div>
• Architecture allow easy extension to additional (non-standard) messages • Publish messages that contain all rows at once: • Derive from StampedTopicParser • E.g., PointCloud2 • Publish message row-by-row: • Derive from SingleElementParser • E.g., PointStamped , Pose
ROS2的分散信息流控制
先前的DIFC系统已重点是在单个主机上执行DIFC策略，而在操作系统（OS）（例如[30，40，74]），应用程序运行时（例如，[19，52]）或中间件[53]中进行了DIFC策略执法（例如[30，40，74]）。在分布式设置中，必须对跨机器集合运行的应用程序执行DIFC策略。这需要跨这些计算机的策略执法基础架构，以及一种将DIFC标签安全绑定到机器之间交换的数据对象的方法。诸如Fabric [43、44]之类的系统在分布式设置中地址为DIFC，但要用自定义语言编写的重新查询应用程序，而语言运行时负责执行DIFC策略。dstar [75]通过在每台计算机上运行具有DIFC的OS（Histar [74]），在分布式设置中在UNIX过程上实施了DIFC策略。dstar在每台计算机上使用专用的数据出口商进程，这对网络访问负有唯一责任（即，它是唯一通过网络发送数据对象的实体）以及将DIFC标签绑定到导出和接收的数据对象。使用每台机器的集中数据出口商为ROS2设计DIFC系统，这对于该机器上运行的所有应用程序都是共同的，它将直接违反ROS2的设计理念。
引用发布版本（APA）：Schwörer，T.，Schmidt，J.E。和Chrysostomou，D。（2023）。 NAV2CAN：在ROS2 USI
摘要 - 该论文使用RGB-D摄像机提出了一个实时的人类交互检测系统，以启用移动机器人的上下文感知导航。该系统采用了优化的综合神经网络（CNN）体系结构，可有效推断嵌入式GPU。使用基于键盘检测的人类检测器在RGB-D图像上，使用人类对象检测将相互作用定位于3D场景中。将人类相互作用区域集成到机器人的导航成本图中，以修改计划的社会空间的计划路径。该系统通过模拟和现实世界测试验证，显示可靠的相互作用检测超过10 Hz。可以将模块化系统（称为NAV2CAN）添加到ROS2（机器人操作系统2）中运行的移动机器人中，并实现与其他软件包的容易集成和兼容性。通过将基于深度学习的感知与语义导航成本图结合在一起，可以实现人类环境中的社会意识机器人导航。索引术语 - 文本意识到导航，人类机器人间行动，移动机器人，ROS2，NAV2，Proxemics