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:
- Жёсткая привязка к источнику данных. Захват видео с USB-камеры отличается от обработки стримов по сети или проигрывания видеофайлов. Менять источник становится трудно.
- Отсутствие прозрачности. При сложном пайплайне трудно понять, что происходит между шагами обработки. Например, как данные преобразуются перед тем, как отправить сигнал.
- 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):
Пример: в системе видеонаблюдения ROS позволяет отдельно обрабатывать поток с камер, детектировать объекты и управлять устройствами — всё это разными узлами.
- 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:
- Менять отдельные модули. Например, заменить USB-камеру на другую или проигрывать видео для тестирования.
- Добавлять интроспекцию. Легко посмотреть, какие данные проходят через систему.
- 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:
- Захват видео. Узел публикует 10 кадров в секунду в очередь сообщений.
- Распознавание. Узел обрабатывает последний кадр и публикует результаты.
- Управление роборукой. Узел следит за состоянием руки и принимает команды.
- 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.
В Epoch8 мы внедряем решения компьютерного зрения на базе ROS, создавая модульные и эффективные системы для автоматизации и роботизации.