ROS - definicja, narzędzia, wersje, zalety, zastosowanie

ROS, czyli Robot Operating System, to otwartoźródłowe środowisko programistyczne stworzone z myślą o rozwijaniu oprogramowania dla robotów. Pomimo mylącej nazwy, ROS nie jest tradycyjnym systemem operacyjnym, lecz frameworkiem działającym na systemie Linux, który dostarcza bibliotek, narzędzi i konwencji niezbędnych do tworzenia złożonych aplikacji robotycznych. Dzięki ROS możliwe stało się budowanie modułowych systemów robotycznych, które łatwo rozwijać, testować i wdrażać zarówno w środowiskach badawczych, jak i przemysłowych. Dowiedz się więcej o systemie ROS.

Czym jest ROS? Definicja

Zamiast budować wszystko od podstaw, inżynierowie i badacze mogą korzystać z gotowych bibliotek, które odpowiadają za komunikację, sterowanie, przetwarzanie danych z czujników czy planowanie ruchu. Główną cechą ROS jest rozproszenie, co oznacza, że poszczególne funkcje są realizowane przez oddzielne węzły, które komunikują się między sobą w sposób asynchroniczny.

Morgan Quigley uważa, że ROS to elastyczny framework programistyczny przeznaczony do budowy złożonych systemów robotycznych, który zapewnia strukturę komunikacyjną między komponentami oraz zestaw narzędzi wspomagających rozwój, testowanie i wdrażanie aplikacji.

Brian Gerkey definiuje ROS jako modularne środowisko middleware, które oddziela logikę aplikacji robotycznej od mechanizmów komunikacji międzyprocesowej, umożliwiając tworzenie rozproszonych systemów sterowania w sposób skalowalny i współdzielony.

Anis Koubaa opisuje ROS jako standardową platformę open-source wspierającą rozwój aplikacji robotycznych, która dzięki swojej architekturze opiera się na współdzieleniu zasobów, publikacji-dystrybucji danych oraz ułatwieniu interoperacyjności między różnymi komponentami oprogramowania i sprzętu.

Architektura i podstawowe komponenty ROS

Architektura Robot Operating System została zaprojektowana tak, aby wspierać rozwój złożonych systemów robotycznych, które można budować modułowo. Główne elementy tej architektury współpracują ze sobą w sposób rozproszony, co umożliwia zarówno lokalne, jak i zdalne przetwarzanie danych oraz integrację wielu różnych funkcji w jednej aplikacji. Struktura ROS bazuje na kilku fundamentalnych komponentach, z których każdy spełnia określoną rolę w całym ekosystemie.

Węzły (Nodes)
Węzeł w ROS to podstawowa jednostka wykonawcza. Jest to niezależny proces, który realizuje konkretne zadanie, na przykład kontrolę aktuatora, analizę danych z czujnika, interpretację obrazu czy planowanie trasy. System może składać się z dziesiątek, a nawet setek takich węzłów, z których każdy może być rozwijany, uruchamiany i testowany niezależnie od pozostałych. Dzięki temu możliwe jest tworzenie skalowalnych i łatwych do utrzymania aplikacji. Węzły mogą być uruchamiane na jednej maszynie lub rozproszone w sieci wielu komputerów, co wspiera bardziej złożone systemy rozproszone, np. dla zespołów robotów współpracujących w czasie rzeczywistym.

Tematy (Topics)
Tematy służą jako kanały komunikacyjne, za pośrednictwem których węzły wymieniają dane w trybie asynchronicznym. Jeden węzeł może publikować dane w temacie, a inne węzły mogą te dane odbierać, jeśli zapiszą się do tego samego tematu. Ten model, znany jako publish-subscribe, pozwala na bardzo elastyczną i skalowalną wymianę informacji. Przykładem może być węzeł odpowiedzialny za odczyt z czujnika LIDAR, który publikuje dane w temacie, z którego korzysta kilka innych węzłów - jeden do wizualizacji, drugi do tworzenia mapy, trzeci do planowania ruchu. Taki sposób przekazywania danych minimalizuje zależności między komponentami i ułatwia ich równoległy rozwój.

Usługi (Services)
W przeciwieństwie do tematów, które działają w modelu jednokierunkowym i asynchronicznym, usługi oferują komunikację dwukierunkową w trybie synchronicznym. Węzeł może wysłać żądanie do innego węzła i oczekiwać na odpowiedź, podobnie jak w przypadku wywołania funkcji w tradycyjnym programowaniu. Usługi są użyteczne w sytuacjach, które wymagają jednoznacznego zapytania i odpowiedzi, takich jak zapytanie o aktualny stan robota, wykonanie pojedynczej komendy czy rozpoczęcie lub zakończenie zadania. Architektura ROS pozwala definiować własne typy wiadomości dla usług, co zwiększa możliwości dostosowania ich do specyfiki projektu.

Parametry (Parameters)
Parametry pełnią funkcję przechowywania wartości konfiguracyjnych, które mogą być odczytywane lub modyfikowane przez węzły w czasie działania systemu. Parametry są zarządzane centralnie przez tzw. serwer parametrów. Mogą one zawierać informacje takie jak częstotliwość działania czujnika, identyfikatory urządzeń, progi detekcji, wartości kalibracyjne czy ustawienia związane z bezpieczeństwem. Dzięki mechanizmowi parametrów, możliwe jest szybkie dostosowanie działania systemu bez konieczności ponownej kompilacji kodu. W praktyce, parametry zwiększają elastyczność systemu i ułatwiają jego dostrajanie.

Master ROS
W klasycznej wersji ROS, centralnym elementem architektury jest komponent znany jako roscore lub master ROS. Pełni on funkcję rejestru, który zarządza informacjami o aktywnych węzłach, tematach i usługach. To dzięki niemu węzły mogą się odnaleźć w systemie i nawiązać ze sobą połączenia. Master nie bierze bezpośredniego udziału w przesyłaniu danych, lecz pełni rolę koordynatora komunikacji. W momencie, gdy master zostaje wyłączony, nowe połączenia między węzłami nie mogą zostać nawiązane, choć już istniejące pozostają aktywne. Ten element architektury jest więc niezbędny do prawidłowego uruchomienia i zarejestrowania wszystkich komponentów systemu.

Architektura ROS 2 i DDS
W odpowiedzi na ograniczenia klasycznego ROS, zwłaszcza w zastosowaniach wymagających większej niezawodności, bezpieczeństwa i działania w czasie rzeczywistym, powstała druga generacja systemu - ROS 2. Jedną z najważniejszych zmian jest odejście od centralnego mastera i zastosowanie architektury bezpośredniej komunikacji peer-to-peer, opartej na protokole DDS (Data Distribution Service). Dzięki temu węzły mogą się komunikować bez pośrednika, co eliminuje pojedynczy punkt awarii i zwiększa odporność systemu na błędy. DDS umożliwia konfigurowanie wielu parametrów związanych z jakością usług, opóźnieniami, niezawodnością przesyłu danych czy bezpieczeństwem transmisji. ROS 2 lepiej wspiera działanie w rozproszonych środowiskach oraz integrację z systemami czasu rzeczywistego i platformami przemysłowymi.

Architektura ROS została zaprojektowana w sposób umożliwiający tworzenie złożonych, elastycznych i niezależnych komponentów współdziałających w ramach jednego systemu. Węzły, tematy, usługi i parametry tworzą wspólnie środowisko, które umożliwia precyzyjne sterowanie robotami oraz przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym. Przejście od ROS 1 do ROS 2 przyniosło znaczące zmiany technologiczne, otwierając nowe możliwości dla aplikacji wymagających większej niezawodności i skalowalności.

Narzędzia dostępne w ROS

System ROS dostarcza szeroką gamę narzędzi, które wspierają rozwój, testowanie, uruchamianie i analizę aplikacji robotycznych. Każde z narzędzi pełni określoną funkcję i może być wykorzystywane na różnych etapach projektowania systemu - od symulacji, przez monitorowanie, aż po wizualizację i diagnostykę. Ich zróżnicowanie pozwala na dokładne dostosowanie środowiska pracy do potrzeb konkretnego projektu, niezależnie od stopnia jego złożoności.

RViz
RViz to interaktywne narzędzie służące do wizualizacji danych w środowisku trójwymiarowym. Pozwala ono na obserwowanie położenia robota, trajektorii ruchu, odczytów z czujników, map otoczenia czy punktów odniesienia. Dzięki niemu użytkownik może w czasie rzeczywistym monitorować stan systemu i weryfikować poprawność działania algorytmów percepcji i lokalizacji.

Gazebo
Gazebo to symulator środowiska fizycznego, który umożliwia testowanie zachowania robota bez konieczności używania sprzętu fizycznego. Oferuje realistyczne odwzorowanie fizyki, w tym kolizji, sił, masy i tarcia. Integracja z ROS pozwala symulować działanie czujników, manipulatorów oraz całych systemów mobilnych, co znacząco skraca czas potrzebny na testowanie nowych rozwiązań.

rqt
rqt to zestaw narzędzi GUI opartych na architekturze pluginów. Obejmuje interfejsy do monitorowania parametrów systemu, graficznego przedstawiania grafów połączeń, przeglądania tematów, usług i parametrów. Narzędzie to ułatwia zarządzanie złożonymi systemami i umożliwia interakcję z nimi bez konieczności używania terminala.

rosbag
rosbag to narzędzie do rejestrowania i odtwarzania danych przesyłanych między węzłami ROS. Umożliwia zapisywanie tematów do pliku, co pozwala na późniejszą analizę, debugowanie lub trenowanie algorytmów bez konieczności ponownego uruchamiania rzeczywistego robota. Jest często wykorzystywane w badaniach oraz przy tworzeniu zbiorów danych.

tf
tf to narzędzie do zarządzania układami współrzędnych. Pozwala ono na dynamiczne śledzenie pozycji i orientacji różnych elementów systemu względem siebie. Dzięki niemu można precyzyjnie obliczać transformacje pomiędzy czujnikami, manipulatorami, bazą robota i innymi komponentami. tf2, będące jego rozwinięciem, oferuje większą wydajność i lepsze zarządzanie pamięcią.

rosnode
rosnode służy do zarządzania i monitorowania węzłów w systemie ROS. Umożliwia sprawdzanie, które węzły są aktywne, jakimi tematami się posługują i z kim są połączone. Ułatwia diagnozowanie problemów z komunikacją oraz pozwala na szybkie restartowanie lub zatrzymywanie określonych procesów.

rostopic
rostopic to narzędzie pozwalające na interakcję z tematami ROS. Umożliwia publikowanie wiadomości, subskrybowanie tematów oraz ich analizę. Jest niezwykle przydatne przy testowaniu i debugowaniu komunikacji pomiędzy węzłami oraz przy ręcznym uruchamianiu symulowanych komunikatów.

rosservice
rosservice to narzędzie obsługujące komunikację synchroniczną. Umożliwia wywoływanie usług, sprawdzanie dostępnych serwisów oraz przeglądanie ich definicji. Jest wykorzystywane do kontroli zachowania systemu, zwłaszcza w przypadkach, gdzie konieczne jest natychmiastowe wykonanie konkretnego zadania.

rosparam
rosparam obsługuje parametry systemowe, które mogą być definiowane w plikach YAML lub wprowadzane dynamicznie w czasie działania systemu. Dzięki niemu możliwe jest dostosowywanie ustawień aplikacji, takich jak częstotliwości działania, współczynniki regulacyjne czy dane konfiguracyjne bez konieczności rekompilacji kodu.

rqt_graph
rqt_graph pozwala na wizualizację połączeń między węzłami oraz przepływu danych w systemie ROS. Graficzne przedstawienie relacji pomiędzy komponentami pomaga zrozumieć strukturę systemu, identyfikować zbędne lub nieprawidłowe połączenia oraz optymalizować architekturę aplikacji.

rqt_plot
rqt_plot umożliwia wykresowe przedstawienie danych publikowanych w tematach ROS. Pozwala to na bieżąco monitorować wartości zmiennych takich jak pozycja, prędkość czy napięcie zasilania, co ułatwia diagnostykę i testowanie działania regulatorów lub filtrów.

rqt_reconfigure
rqt_reconfigure umożliwia dynamiczną zmianę parametrów w czasie działania systemu. Jest przydatne szczególnie w przypadku, gdy zachowanie systemu musi być dostosowywane w zależności od warunków środowiskowych lub strategii sterowania. Interfejs graficzny ułatwia wprowadzanie zmian bez konieczności edytowania plików konfiguracyjnych.

roslaunch
roslaunch zarządza uruchamianiem wielu węzłów oraz ich konfiguracją. Pliki launch w formacie XML pozwalają zdefiniować, które komponenty mają zostać uruchomione, z jakimi parametrami oraz w jakiej kolejności. Narzędzie to pozwala automatyzować proces startu złożonych aplikacji i zmniejsza ryzyko błędów wynikających z ręcznego uruchamiania elementów.

roswtf
roswtf to narzędzie diagnostyczne, które analizuje stan systemu ROS i wykrywa typowe błędy konfiguracyjne. Sprawdza poprawność nazw tematów, obecność zarejestrowanych usług, zgodność wersji i inne istotne aspekty działania systemu. Jest szczególnie przydatne przy rozwiązywaniu problemów w dużych, rozproszonych systemach.

Narzędzia dostępne w ROS stanowią fundament sprawnego tworzenia aplikacji robotycznych. Umożliwiają one symulację, wizualizację, monitorowanie, testowanie i konfigurację systemu na różnych poziomach. Ich bogactwo oraz możliwość łączenia ich funkcji sprawiają, że ROS jest środowiskiem elastycznym i dostosowanym do różnorodnych potrzeb użytkowników - od prototypowania po wdrożenie w rzeczywistych robotach.

ROS - wersje

Ewolucja systemu ROS od początku była odpowiedzią na rosnące potrzeby społeczności robotycznej - zarówno akademickiej, jak i przemysłowej. Każda kolejna wersja systemu wprowadzała nowe usprawnienia, rozszerzała zakres dostępnych funkcji, poprawiała wydajność i dostosowywała architekturę do bieżących wymagań technologicznych. Proces wydawniczy oparty na nazwach kodowych porządkuje rozwój i umożliwia śledzenie historii zmian oraz dostosowanie projektów do aktualnych standardów.

ROS 1
Pierwsza wersja ROS została opublikowana w 2010 roku przez Willow Garage jako system open-source, którego celem było ułatwienie budowy aplikacji robotycznych. ROS 1 był zaprojektowany na bazie systemu Linux, przede wszystkim Ubuntu, i korzystał z architektury opartej na centralnym komponencie zwanym masterem. System ten zapewniał podstawowe narzędzia komunikacyjne, obsługę czujników, biblioteki matematyczne, a także możliwość wizualizacji i symulacji. Wersje ROS 1 były regularnie publikowane, zaczynając od Box Turtle, przez takie edycje jak Diamondback, Fuerte, Hydro, Indigo, aż po Melodic i Noetic. Z czasem rosła liczba dostępnych pakietów, a społeczność użytkowników zaczęła aktywnie współtworzyć dokumentację, poprawki i nowe funkcjonalności. Pomimo rozwoju i dużego sukcesu w środowiskach akademickich, ROS 1 borykał się z ograniczeniami, które stawały się coraz bardziej istotne w miarę wdrażania robotów w realnych warunkach przemysłowych. Jednym z problemów była zależność od centralnego mastera, który stanowił pojedynczy punkt awarii. Dodatkowo, system nie był przystosowany do działania w środowiskach rozproszonych o ograniczonej łączności, nie wspierał niskich opóźnień wymaganych w zastosowaniach czasu rzeczywistego, a jego struktura komunikacyjna nie spełniała standardów bezpieczeństwa wymaganych w zastosowaniach komercyjnych. Brak natywnego wsparcia dla innych systemów operacyjnych niż Linux także ograniczał potencjał ROS 1 w zastosowaniach na platformach heterogenicznych.

ROS 2
Odpowiedzią na te potrzeby było rozpoczęcie prac nad ROS 2. Pierwsza wersja nowej generacji, nazwana Ardent Apalone, została wydana w grudniu 2017 roku. Głównym założeniem ROS 2 była całkowita przebudowa architektury komunikacyjnej i systemowej. Zrezygnowano z centralnego mastera na rzecz rozproszonego modelu peer-to-peer, opartego na standardzie DDS (Data Distribution Service), który pozwala na większą elastyczność i niezawodność. Dzięki DDS możliwa stała się dokładna kontrola parametrów transmisji danych, takich jak priorytety, opóźnienia czy jakość usług, co czyni ROS 2 odpowiednim dla robotów pracujących w dynamicznych, wymagających środowiskach. ROS 2 przyniósł ze sobą także rozszerzone wsparcie dla różnych systemów operacyjnych, w tym Windows i macOS, co umożliwiło budowanie wieloplatformowych aplikacji. Wprowadzono wsparcie dla bezpieczeństwa na poziomie transportu danych, mechanizmy zarządzania dostępem oraz szyfrowanie komunikatów. System został również zaprojektowany z myślą o kompatybilności z nowoczesnymi procesorami czasu rzeczywistego oraz systemami operacyjnymi klasy RTOS. Zmianie uległ także system kompilacji - Catkin został zastąpiony przez Colcon, który lepiej obsługuje współczesne środowiska CI/CD.

Kolejne wersje ROS 2
Po premierze Ardent Apalone, społeczność i główni utrzymujący projekt opublikowali kolejne wersje: Bouncy Bolson, Crystal Clemmys, Dashing Diademata, Eloquent Elusor, Foxy Fitzroy, Galactic Geochelone, Humble Hawksbill, Iron Irwini i nowsze. Każda z nich wprowadzała kolejne usprawnienia, optymalizacje oraz rozszerzenia funkcjonalności. Część wersji miała status LTS (Long Term Support), co oznaczało dłuższy okres wsparcia i stabilności, co było szczególnie istotne dla projektów przemysłowych i komercyjnych.

Przejście i współistnienie ROS 1 i ROS 2
Przejście z ROS 1 na ROS 2 nie nastąpiło gwałtownie - oba systemy przez wiele lat współistniały, a wiele projektów wymagało uruchamiania komponentów w obu środowiskach jednocześnie. W tym celu opracowano narzędzia pośrednie, takie jak ros1_bridge, które umożliwiają komunikację pomiędzy węzłami z różnych wersji. Dzięki temu użytkownicy mogli stopniowo migrować swoje aplikacje do ROS 2 bez konieczności całkowitej przebudowy systemu. Wersje ROS 2 zostały bardzo dobrze przyjęte przez przemysł, zwłaszcza w obszarach takich jak logistyka, automatyzacja produkcji, robotyka usługowa i pojazdy autonomiczne. Firmy zyskały dostęp do systemu, który nie tylko wspiera nowoczesne wymagania techniczne, ale również pozwala na certyfikację i wdrażanie w środowiskach krytycznych dla bezpieczeństwa. Otwartość ROS 2 pozostaje zachowana, a jego rozwój odbywa się z aktywnym udziałem organizacji takich jak Open Robotics, NASA, Bosch, Amazon czy Intel.

Rozwój wersji ROS od klasycznego modelu z masterem po nowoczesny, rozproszony i bardziej wydajny system ROS 2 odzwierciedla rosnące potrzeby i ambicje współczesnej robotyki. Każda kolejna wersja nie tylko poprawia wydajność i kompatybilność, ale także poszerza spektrum zastosowań, umożliwiając wdrażanie ROS w projektach o różnej skali - od edukacyjnych platform po zaawansowane systemy przemysłowe i kosmiczne.

ROS - zastosowanie

Robot Operating System znalazł szerokie zastosowanie w wielu dziedzinach związanych z robotyką i automatyką. Dzięki swojej architekturze i bogactwu dostępnych narzędzi, umożliwia budowę aplikacji dla robotów działających zarówno w laboratoriach badawczych, jak i w rzeczywistym środowisku przemysłowym czy publicznym. Każde z zastosowań wymaga innych konfiguracji, jednak wspólnym mianownikiem jest możliwość tworzenia złożonych, autonomicznych systemów przetwarzających dane sensoryczne, planujących działania i wykonujących fizyczne operacje w otoczeniu.

Robotyka mobilna
W dziedzinie robotyki mobilnej ROS umożliwia rozwój pojazdów zdolnych do samodzielnego poruszania się w przestrzeni, omijania przeszkód, wykrywania obiektów i realizowania zadań takich jak mapowanie otoczenia, eksploracja czy transport. System obsługuje integrację z czujnikami LIDAR, kamerami oraz modułami GPS, co pozwala tworzyć algorytmy SLAM oraz zaawansowane systemy planowania trajektorii. Stosowany jest w wózkach transportowych, robotach inspekcyjnych i autonomicznych platformach badawczych.

Robotyka przemysłowa
ROS znajduje zastosowanie w procesach produkcyjnych, gdzie wykorzystywany jest do sterowania manipulatorami, monitorowania stanu maszyn oraz koordynacji zadań produkcyjnych. Ułatwia integrację z systemami wizyjnymi, czujnikami siły i momentu, a także z zewnętrznymi systemami ERP i MES. Przykładowo, ramiona robotyczne wykorzystujące ROS mogą automatyzować zadania montażowe, sortowanie produktów, spawanie lub pakowanie. Coraz częściej ROS służy również jako warstwa integracyjna w nowoczesnych liniach produkcyjnych opartych na koncepcji Przemysłu 4.0.

Roboty humanoidalne
W robotach humanoidalnych ROS wspiera obsługę wielu stopni swobody, zarządzanie ruchem kończyn, synchronizację z układami równowagi oraz przetwarzanie sygnałów z kamer i mikrofonów. Pozwala na łączenie sztucznej inteligencji z mechaniką robota, umożliwiając komunikację z otoczeniem, reagowanie na gesty i mowę oraz adaptację do zmieniających się warunków środowiska. Dzięki ROS możliwe jest rozwijanie robotów przeznaczonych do interakcji z człowiekiem w kontekście edukacji, rozrywki czy opieki.

Drony i systemy bezzałogowe
ROS stosowany jest również w bezzałogowych statkach powietrznych, gdzie odpowiada za zarządzanie lotem, stabilizację, planowanie misji oraz analizę danych z pokładowych czujników. Dzięki bibliotekom takim jak MAVROS możliwa jest pełna integracja z popularnymi autopilotami. Drony oparte na ROS są wykorzystywane w fotogrametrii, inspekcji infrastruktury, rolnictwie, akcjach ratunkowych czy obserwacji środowiskowej. System wspiera też symulację lotów i testowanie algorytmów w realistycznych warunkach przed wdrożeniem w terenie.

Roboty medyczne
W zastosowaniach medycznych ROS umożliwia rozwój systemów do wspomagania chirurgii, rehabilitacji, diagnostyki i opieki nad pacjentem. Integruje obrazowanie medyczne, czujniki biomechaniczne oraz systemy planowania ruchu. Przykładem są roboty wspomagające precyzyjne pozycjonowanie narzędzi chirurgicznych, egzoszkielety rehabilitacyjne czy autonomiczne wózki transportowe w szpitalach. ROS pomaga również w analizie danych biomedycznych i współpracy z personelem medycznym.

Rolnictwo precyzyjne
W rolnictwie ROS umożliwia budowę autonomicznych traktorów, dronów do monitoringu upraw, robotów do zbioru plonów oraz systemów analizy gleby. Integracja z systemami GPS, kamerami multispektralnymi i sensorami środowiskowymi pozwala realizować zadania takie jak siew, nawożenie, wykrywanie chorób roślin czy optymalizacja nawadniania. System wspiera precyzyjne sterowanie i adaptacyjne planowanie pracy w zależności od warunków pogodowych i stanu roślin.

Roboty społeczne i usługowe
W przestrzeniach publicznych ROS znajduje zastosowanie w robotach informacyjnych, asystujących oraz rozrywkowych. Umożliwia realizację zadań takich jak rozpoznawanie twarzy, analiza emocji, prowadzenie konwersacji oraz nawigacja w zatłoczonych przestrzeniach. Systemy te mogą być wykorzystywane w hotelach, muzeach, centrach handlowych czy domach opieki. Dzięki integracji z AI, roboty te potrafią dostosować się do użytkownika, prowadzić interakcję i reagować na polecenia w sposób naturalny.

Pojazdy autonomiczne
ROS jest często wykorzystywany jako platforma rozwojowa w projektach autonomicznych samochodów. Obsługuje przetwarzanie danych z kamer, radarów, LIDAR-ów oraz czujników inercyjnych. Wspiera algorytmy detekcji przeszkód, predykcji ruchu, lokalizacji oraz planowania zachowań. Wiele uczelni, laboratoriów badawczych i startupów korzysta z ROS do budowy własnych prototypów pojazdów autonomicznych lub rozwoju komponentów wspomagających jazdę.

Roboty eksploracyjne
W zastosowaniach takich jak badania przestrzeni kosmicznej, eksploracja jaskiń, kopalni czy terenów niebezpiecznych, ROS wspiera projektowanie robotów przystosowanych do pracy w ekstremalnych warunkach. Umożliwia zarządzanie misjami, lokalizację bez dostępu do GPS, analizę obrazu, a także zdalną kontrolę z dużym opóźnieniem sygnału. Jest wykorzystywany w projektach NASA, ESA oraz w sektorze górniczym i ratowniczym.

Edukacja i badania naukowe
W środowisku akademickim ROS jest standardem w nauczaniu robotyki i automatyki. Dzięki dostępowi do symulatorów, dokumentacji i społeczności, pozwala studentom i naukowcom szybko budować, testować i wdrażać własne projekty. Umożliwia porównywanie wyników badań, tworzenie wspólnych baz danych oraz rozwój nowych algorytmów w oparciu o współdzieloną infrastrukturę. Jest obecny na wielu kursach uniwersyteckich oraz w ramach programów otwartych laboratoriów.

Zastosowanie ROS obejmuje szeroki zakres dziedzin, od robotyki konsumenckiej po zaawansowane systemy przemysłowe i badania naukowe. Jego zdolność do integracji różnych komponentów, obsługi wielu rodzajów czujników i aktuatorów oraz możliwość działania w środowiskach symulowanych i rzeczywistych sprawiają, że jest to system wybierany zarówno przez inżynierów, jak i naukowców. W każdej z tych dziedzin ROS pełni funkcję platformy umożliwiającej szybki rozwój oraz elastyczne wdrażanie aplikacji robotycznych.

ROS - zalety

System ROS zyskał ogromne uznanie w środowisku inżynierskim i naukowym dzięki cechom, które czynią go wyjątkowo elastycznym i efektywnym środowiskiem do tworzenia aplikacji robotycznych. Jego architektura i dostępność narzędzi pozwalają użytkownikom projektować zarówno proste systemy edukacyjne, jak i zaawansowane rozwiązania przemysłowe. Zalet ROS jest wiele i każda z nich przyczynia się do rosnącej popularności tego środowiska w różnych sektorach technologicznych.

Modularna architektura
ROS został zbudowany w oparciu o koncepcję oddzielnych komponentów, z których każdy realizuje konkretne zadanie. Taka struktura umożliwia niezależne tworzenie, testowanie i uruchamianie elementów systemu. W przypadku zmian w jednym z komponentów nie ma konieczności ingerowania w resztę struktury, co znacznie przyspiesza rozwój i upraszcza utrzymanie kodu.

Skalowalność projektów
System można łatwo dostosować do różnych poziomów złożoności - od prostych robotów edukacyjnych po złożone systemy z dziesiątkami węzłów komunikujących się ze sobą. ROS działa zarówno na pojedynczych komputerach, jak i w sieci wielu urządzeń, co sprawia, że nadaje się do projektów małych, średnich i bardzo dużych.

Bogactwo dostępnych pakietów
W ekosystemie ROS istnieje ogromna liczba gotowych pakietów, bibliotek i interfejsów sprzętowych, które pokrywają szeroki zakres zastosowań. Dostępne są pakiety do nawigacji, percepcji, sterowania manipulatorami, przetwarzania obrazu, analizy danych z czujników i wielu innych. Wiele z nich zostało przetestowanych w rzeczywistych aplikacjach i jest aktywnie rozwijanych przez społeczność.

Społeczność i wsparcie
Aktywna społeczność użytkowników i deweloperów ROS tworzy i utrzymuje dokumentację, tutoriale, fora dyskusyjne oraz systemy zgłaszania błędów. Istnieje wiele źródeł wiedzy, takich jak ROS Wiki, ROS Answers czy repozytoria GitHub, które ułatwiają zdobycie informacji i rozwiązanie napotkanych problemów. Dzięki temu użytkownicy mogą korzystać z doświadczenia innych i dzielić się własnymi rozwiązaniami.

Wysoki poziom abstrakcji
ROS pozwala na pracę na poziomie logiki aplikacji, nie wymagając od użytkownika głębokiej wiedzy o sterowaniu niskopoziomowym. Komunikacja między komponentami odbywa się poprzez ustandaryzowane tematy i usługi, co pozwala skupić się na projektowaniu algorytmów, a nie implementacji podstawowej infrastruktury.

Elastyczność integracji
System umożliwia łączenie komponentów napisanych w różnych językach programowania, takich jak C++, Python czy Java. Dzięki temu możliwe jest wykorzystanie istniejącego kodu lub integracja z zewnętrznymi bibliotekami. ROS może być również połączony z innymi platformami, na przykład systemami opartymi na sztucznej inteligencji lub rozwiązaniami IoT.

Narzędzia wspierające rozwój
ROS udostępnia zestaw narzędzi, które znacząco przyspieszają proces tworzenia aplikacji. Możliwość symulacji w Gazebo, wizualizacji w RViz, testowania z użyciem rosbag czy dynamicznej konfiguracji parametrów pozwala tworzyć i testować rozwiązania bez potrzeby użycia rzeczywistego sprzętu na każdym etapie.

Wsparcie dla symulacji
Możliwość testowania oprogramowania w środowisku symulacyjnym umożliwia szybkie prototypowanie bez ryzyka uszkodzenia sprzętu. Środowiska takie jak Gazebo, Webots czy Ignition wspierają weryfikację algorytmów jeszcze przed wdrożeniem ich w realnym świecie.

Zgodność z wymaganiami akademickimi
ROS jest powszechnie używany w środowisku naukowym, co umożliwia łatwe dzielenie się wynikami badań, replikację eksperymentów oraz współpracę między instytucjami. Jego struktura sprzyja projektom zespołowym, gdzie poszczególne osoby mogą pracować nad różnymi węzłami w obrębie jednego projektu.

Otwartość i dostępność
ROS jest udostępniany na zasadach licencji open-source, co oznacza pełną przejrzystość kodu, brak ograniczeń licencyjnych oraz możliwość dowolnej modyfikacji i rozbudowy. Użytkownicy nie muszą płacić za korzystanie z systemu ani za tworzenie produktów opartych na jego architekturze.

Wieloplatformowość (ROS 2)
W wersji ROS 2 wprowadzono obsługę różnych systemów operacyjnych, co umożliwia uruchamianie aplikacji nie tylko na Linuxie, ale również na Windowsie i macOS. Ułatwia to integrację z systemami używanymi w firmach i ośrodkach badawczych o różnej infrastrukturze technicznej.

Możliwość pracy w czasie rzeczywistym
Dzięki zastosowaniu technologii DDS, ROS 2 oferuje wsparcie dla pracy w systemach wymagających precyzyjnego sterowania i niskich opóźnień. Umożliwia to wykorzystanie systemu w aplikacjach, które muszą działać deterministycznie, na przykład w robotyce przemysłowej czy w pojazdach autonomicznych.

ROS - wady

Chociaż Robot Operating System cieszy się ogromnym uznaniem i znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach, nie jest wolny od ograniczeń i niedoskonałości. W zależności od zastosowania oraz doświadczenia użytkownika, pewne aspekty tego środowiska mogą stanowić realne bariery. Poniżej przedstawiono najczęściej wymieniane trudności związane z korzystaniem z ROS, zarówno w wersji 1, jak i 2.

Brak deterministycznego działania w ROS 1
Pierwsza generacja ROS nie została zaprojektowana z myślą o zastosowaniach wymagających precyzyjnej kontroli czasowej. Brakuje w niej wsparcia dla systemów czasu rzeczywistego, co ogranicza jej użycie w robotach wymagających bardzo niskich opóźnień lub deterministycznego wykonania instrukcji. Przekłada się to na trudności w projektach, w których precyzja działania i szybkość reakcji mają bezpośrednie przełożenie na bezpieczeństwo lub jakość działania systemu.

Wysoki próg wejścia
Dla nowych użytkowników ROS może być trudny do opanowania. Architektura systemu, oparta na komunikatach, tematach, usługach i parametrach, wymaga zrozumienia wielu koncepcji jednocześnie. Dodatkowo, praca z narzędziami terminalowymi, konfiguracja plików uruchomieniowych oraz debugowanie połączeń między węzłami mogą stanowić istotne wyzwanie dla osób bez wcześniejszego doświadczenia w programowaniu systemów rozproszonych.

Złożoność konfiguracji
Tworzenie większych systemów robotycznych w ROS wiąże się z koniecznością zarządzania wieloma plikami konfiguracyjnymi, zależnościami między pakietami, wersjami bibliotek i środowiskami uruchomieniowymi. Brak standaryzacji w niektórych obszarach sprawia, że różne pakiety mogą mieć własne sposoby konfigurowania parametrów, co w praktyce prowadzi do niejednorodności i potencjalnych błędów.

Ograniczenia platformowe
ROS 1 został zaprojektowany głównie z myślą o systemie Linux, w szczególności o dystrybucji Ubuntu. Oznacza to, że użytkownicy systemów takich jak Windows czy macOS mają ograniczony dostęp do pełnej funkcjonalności lub muszą korzystać z maszyn wirtualnych bądź kontenerów. Dopiero ROS 2 rozszerza kompatybilność na inne platformy, ale nadal wiele narzędzi i pakietów nie jest tam w pełni wspieranych.

Brak oficjalnego wsparcia technicznego
Ponieważ ROS jest projektem open-source, nie istnieje centralna instytucja oferująca oficjalne, gwarantowane wsparcie techniczne. Użytkownicy są zmuszeni do samodzielnego rozwiązywania problemów, korzystając z forów, dokumentacji lub pomocy społeczności. W środowiskach przemysłowych, gdzie niezawodność i szybka reakcja na błędy są krytyczne, może to stanowić poważne ograniczenie.

Rozproszenie dokumentacji
Mimo dostępności ogromnej ilości materiałów, ich jakość i aktualność bywa nierówna. Część dokumentacji odnosi się do nieaktualnych wersji systemu, a niektóre projekty open-source nie zawierają pełnych opisów implementacji. Użytkownicy często muszą polegać na samodzielnym analizowaniu kodu źródłowego lub na nieoficjalnych przykładach, co znacząco wydłuża czas wdrażania nowych rozwiązań.

Problemy z kompatybilnością
Wersje ROS 1 oraz ROS 2 nie są ze sobą bezpośrednio zgodne, co oznacza, że aplikacje napisane dla jednej wersji nie mogą być łatwo uruchomione w drugiej bez odpowiednich modyfikacji lub użycia mostów komunikacyjnych. Również między wersjami tego samego systemu mogą występować niezgodności, zwłaszcza jeśli pakiety są rozwijane niezależnie i nie utrzymują wstecznej kompatybilności.

Brak pełnej standaryzacji
Różne zespoły tworzące pakiety ROS mogą stosować odmienne konwencje nazewnictwa, struktury katalogów czy formatów konfiguracji. Choć istnieją wytyczne, ich przestrzeganie nie jest obligatoryjne, co w praktyce prowadzi do sytuacji, w których integracja pakietów stworzonych przez różnych autorów wymaga dodatkowej pracy i dostosowań.

Obciążenie zasobów
ROS, zwłaszcza w bardziej rozbudowanych konfiguracjach, może zużywać znaczną ilość zasobów systemowych. Dotyczy to zarówno pamięci operacyjnej, jak i mocy obliczeniowej procesora. Na urządzeniach o ograniczonej wydajności, takich jak platformy embedded czy komputery jednopłytkowe, może to prowadzić do spadków wydajności lub konieczności rezygnacji z niektórych funkcji.

Utrudniona certyfikacja przemysłowa
Ze względu na swoją naturę open-source oraz brak oficjalnego procesu walidacji, ROS nie spełnia domyślnie norm bezpieczeństwa wymaganych w sektorach takich jak automatyka przemysłowa, medycyna czy motoryzacja. Wdrożenie ROS w takich środowiskach wiąże się z dodatkowymi kosztami i koniecznością przeprowadzenia niezależnej weryfikacji zgodności z obowiązującymi regulacjami.

Problemy z aktualizacjami
Częste zmiany w bibliotekach i pakietach, brak jednoznacznych polityk wersjonowania oraz dynamiczny rozwój środowiska mogą prowadzić do sytuacji, w których aktualizacja jednego komponentu powoduje nieoczekiwane błędy w innych. Utrzymanie długoterminowej stabilności projektu wymaga staranności i regularnego testowania przy każdej aktualizacji.

ROS a Ubuntu - tabela porównawcza

ROS - Robot Operating System - to potężne narzędzie wspierające rozwój nowoczesnej robotyki. Oferując bogaty ekosystem bibliotek i narzędzi, umożliwia tworzenie złożonych, skalowalnych systemów robotycznych zarówno w badaniach naukowych, jak i przemyśle. Pomimo pewnych ograniczeń, ROS zyskał uznanie na całym świecie jako standardowa platforma dla projektów robotycznych. Dalszy rozwój ROS 2 i jego adaptacja do wymagań czasu rzeczywistego oraz systemów rozproszonych zwiastują jeszcze większe możliwości i szersze zastosowanie tej technologii w nadchodzących latach.