在最近一次湾区之旅中，我花了几个小时参观了伯克利人工智能研究实验室 (BAIR) 。 Ken Goldberg 教授带我参观了实验室，并向我介绍了学生们一直在做的几个项目。 FogROS 立即引起了我的注意——不仅仅是因为它的名字类似于有问题的法国菜。
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该产品是最新版本的开源机器人操作系统ROS 2 Humble Hawksbill （ROS 2 的第八个版本）的一部分。简而言之，它提供了一种使用云计算将机器人任务卸载到远程服务器的方法亚马逊网络服务等平台。服务器端计算的进步使诸如云游戏之类的事情可以以最小的延迟成为可能，也可以应用于机器人操作。
“由于重量和功率要求，机器人的板载计算能力通常受到限制，”负责该项目的伯克利博士后学生 Jeff Ichnowski 告诉 TechCrunch。 “他们也很少有硬件加速器，如 GPU、TPUS 或 FPGA。但许多机器人算法和最新进展（例如深度学习）受益于高端计算机和硬件加速器。我们设想使用云计算来加速慢速计算可以使机器人在相同的时间内做更多的事情。”
今天宣布的作为新版 ROS 一部分的平台实际上是 FogROS 2。去年夏天推出的第一版是一个早期的概念验证。今年 3 月，团队悄悄地通过 GitHub 提供了 FogROS 2 的预览版，今天它面向所有人上线，其中包含许多旨在优化基于云的性能的改进。
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就像在智能手机上玩 Xbox 游戏一样，这里的基本原理是提供一种在不需要同样复杂的机载处理的机器人上执行复杂任务的方法。如果您可以通过远程服务器完成任务，您可以节省尺寸、重量以及——也许是最重要的——成本。该团队在最近发表的一篇论文中指出：
我们在示例应用程序中展示了使用云计算机获得的性能可以克服网络延迟，从而显着提高机器人性能。在示例中，FogROS 2 将 SLAM 延迟降低了 50%，将抓取规划时间从 14 秒减少到 1.2 秒，并将运动规划速度提高了 28 倍。与替代方案相比，FogROS 2 可将网络利用率降低多达 3.8 倍。
Goldberg 指出，这样的平台可以为机器人技术带来比上面列出的更多的可能性。 “它可能有利于机器人的其他计算密集型任务，例如随机规划，并促进对多个机器人任务的监督和无监督深度学习。”
该程序的未来版本可能会向其他平台开放，包括谷歌云和 Azure。团队指出：
在未来的工作中，我们将继续增加对其他云计算提供商和服务的支持。我们将探索其他计算模型，例如无服务器、Spot 实例等。我们还将探索扩展 FogROS 2 的网络功能，使机器人能够更轻松地进行通信、协作和共享数据。
Humble Hawskbill 包括许多附加功能，许多附加功能超出了云计算平台。 Per Open Robotics 负责维护 ROS，更新包括：
- 对 ROSBag 的改进使其更易于在模拟中使用并在任何时间点对整个系统进行快照。
- 对借用消息、启动测试、RVIZ2 以及高频服务和操作等方面的性能和稳定性进行了改进。
- 增强的文档——我们为 rosdoc2 添加了 Python API 支持，为核心 ROS 包添加了 C++ API 文档，并为构建/运行 ROS 2 应用程序添加了扩展文档。这些功能以及新的 TurtleBot4 应该使学习和使用 ROS 变得更加容易。
- Developer Ergonomics – 您现在可以过滤 ROS 消息，识别消息是否随时间变化，并按 ROS 中的内容过滤消息。 ROS 2 repos 与包管理器也有更好的集成，现在覆盖可以覆盖依赖树中的任何包。
“机器人操作系统于 13 年前的本月在 ICRA 首次亮相，而 Open Robotics 在 3 月庆祝了公司成立 10 周年，”Open Robotics 首席执行官在与该新闻相关的新闻稿中表示，“因此 ROS 2 Humble Hawksbill 的发布是感谢为平台做出贡献和改进的成千上万开发人员和数百万用户的全球社区的绝佳机会。”