Компания
О комапнии
olga@epoch8.co
Контакты
Блог

Использование ROS для задач компьютерного зрения

Привет! Меня зовут Андрей Татаринов, я уже семь лет занимаюсь разработкой решений на основе машинного обучения. В этом видео хочу рассказать о ROS (Robot Operating System) и о том, как он помогает решать задачи компьютерного зрения с интеграцией с реальными устройствами. Мы рассмотрим:
  • Почему классический подход к таким задачам вызывает трудности.
  • Что такое ROS и как он помогает.
  • Пример приложения на основе ROS — робот для сортировки мусора.
  • Как начать работать с ROS.

Интеграция с реальным оборудованием в задачах компьютерного зрения

Часто перед нами ставят задачу не только распознавать объекты на фото или видео, но и интегрировать систему с реальным оборудованием. Например, нужно:
  • Захватить видео и распознать человека.
  • Найти QR-коды на изображении и передать их данные через API.
  • Отследить событие в боулинге, записать счёт и время.
  • Обнаружить интересующие объекты и отправить сигнал роборуке для их захвата.
Наивный подход:
Вы берёте OpenCV для захвата видео, пишете скрипт на Python для обработки, и вроде бы задача решена. Но на деле появляются сложности:
  1. Жёсткая привязка к источнику данных. Захват видео с USB-камеры отличается от обработки стримов по сети или проигрывания видеофайлов. Менять источник становится трудно.
  2. Отсутствие прозрачности. При сложном пайплайне трудно понять, что происходит между шагами обработки. Например, как данные преобразуются перед тем, как отправить сигнал.
  3. Монолитная архитектура. Даже минимальные изменения требуют серьёзных переделок. Много времени уходит на разработку инструментов вместо работы над бизнес-логикой.
Решением этих проблем является использование систем, обеспечивающих модульность. Например, ROS позволяет разрабатывать приложения, где компоненты работают независимо и их легко комбинировать.

ROS: готовое решение для модульной архитектуры

ROS – это не операционная система, несмотря на название, а платформа для разработки систем с множеством компонентов. ROS обеспечивает модульность, интроспекцию и предоставляет готовые решения для типичных задач.

Как устроен ROS

ROS (Robot Operating System) предоставляет архитектуру, основанную на узлах (nodes) и топиках (topics):

  • Узлы выполняют независимые задачи. Например, один узел может захватывать видео, а другой — обрабатывать изображение.
  • Топики обеспечивают передачу сообщений между узлами. Они действуют как каналы, через которые узлы обмениваются данными.
  • Очереди сообщений (буферы) позволяют подписчикам получать только последние данные, что удобно для работы с системами реального времени.

Пример: в системе видеонаблюдения ROS позволяет отдельно обрабатывать поток с камер, детектировать объекты и управлять устройствами — всё это разными узлами.
Этот подход позволяет:
  1. Менять отдельные модули. Например, заменить USB-камеру на другую или проигрывать видео для тестирования.
  2. Добавлять интроспекцию. Легко посмотреть, какие данные проходят через систему.
  3. Избежать дублирования кода. ROS предоставляет готовые компоненты для захвата видео, обработки и управления.

Сравнение с другими инструментами

Хотя существуют другие инструменты, такие как GStreamer и Mediapipe, они решают более узкие задачи:
  • GStreamer: фокусируется на мультимедийной обработке потоков.
  • Mediapipe: подходит для задач локальной обработки видео, например, на мобильных устройствах.
  • ROS: предоставляет полноценную экосистему для создания сложных модульных приложений, включая управление устройствами, обработку данных и мониторинг.

Ограничения ROS

Несмотря на преимущества, ROS имеет свои недостатки:
  • Требует значительных усилий на этапе настройки.
  • Знание специфичных инструментов и концепций обязательно.
  • Производительность зависит от конфигурации и правильного проектирования узлов.

Пример: робот для сортировки мусора

Рассмотрим систему для сортировки мусора. Для такого робота можно выделить четыре узла:
  1. Захват видео. Узел публикует 10 кадров в секунду в очередь сообщений.
  2. Распознавание. Узел обрабатывает последний кадр и публикует результаты.
  3. Управление роборукой. Узел следит за состоянием руки и принимает команды.
  4. Принятие решений. Узел объединяет данные распознавания и статуса руки, чтобы отправить сигнал.

ROS поддерживает асинхронное взаимодействие между узлами. Это означает, что узлы могут:

  • Работать с разной скоростью.
  • Обрабатывать данные независимо от других модулей.
  • Подписываться на топики только тогда, когда это необходимо.

Например, узел для захвата видео может публиковать данные со скоростью 30 кадров в секунду, а узел для распознавания может обрабатывать только каждое десятое сообщение.

Как начать работать с ROS

Если хотите попробовать, начните с:
  • Установки ROS. Выберите дистрибутив (например, ROS Noetic).
  • Учебных материалов. Документация на официальном сайте ROS отлично подходит для старта.
  • Примера. Создайте простую систему: захват видео, обработка и вывод результата.
ROS подходит для задач, где требуется модульность и масштабируемость. Он снижает сложность интеграции и позволяет сосредоточиться на сути задачи, а не на разработке инструментов.

Заключение

ROS — это мощный инструмент для создания модульных систем, особенно в области Computer Vision. Его архитектура позволяет эффективно разрабатывать, масштабировать и поддерживать сложные приложения. При этом он требует времени на освоение и настройку, но полученная гибкость и удобство компенсируют эти затраты.
---
В Epoch8 мы внедряем решения компьютерного зрения на базе ROS, создавая модульные и эффективные системы для автоматизации и роботизации.
ROS Компьютерное зрение Видео