利用ROS和Web，让机器人更智能

机器人要实现智能化，除了需要丰富的AI算法，还需要强大的操作系统支持——ROS就是这样一款非常受欢迎的机器人系统。

随着AI的发展，机器人必然变得越来越智能。然而要实现智能化，除了需要丰富的AI算法外，还需要强大的操作系统支持——ROS就是这样一款非常受欢迎的机器人系统。ROS目前已经建立了庞大的生态系统，其参与者包括来自全球机器人行业的众多开发者，而英特尔开源技术中心(OTC)的Web团队也是其中重要一员。他们在客户端、 edge、云、IoT、W3C标准、机器人技术等领域开发及应用web技术，致力于保持web开放、安全、特性丰富且性能强大。

对于机器人设计厂商来讲，他们在极力寻求更好的软硬件解决方案，所以有人自然想到将ROS和Web相结合从而得到更好的机器人解决方案。或许有人会问：为什么要在机器人技术中使用Node.js 和Web?它们各自有什么特点?先看Node.js，其具有高性能 (JIT)特性，性能高于Python语言，从而使系统在同一机器人硬件平台上可实现更多功能;另外，Node.js拥有强大的生态系统和社区支持，是Github*上最流行的语言，而且拥有世界上最大的包分发系统——npm。Node.js设计时易于部署和调试，适合应用于web 界面。再看Web技术，它是远程控制和仪表板的最佳选择，可以进行状态检查、运动控制、姿势可视化、视频流等工作，而且可以在任何浏览器里运行，易于嵌入，拥有海量资源。

基于两者各自的优势，工程师要考虑的是如何将web引入到ROS中?首先，RWT* 已经将ROS 1.0 APIs 在web中暴露，但在2017年年中之前还没有针对ROS 2.0的解决方案，因此OTC的Web团队开发了一套新模块应用于ROS 2.0。当然我们还需要考虑这是不是在web中暴露ROS API 的最佳方式呢? 比如：服务;另一种做法是Node.js web 服务器，就是在务器中暴露ROS API，这种方式灵活而有效，web页面中只保留业务逻辑(RaaS)。其实工程师也不必害怕，因为web服务器在 Node.js中只不过需要几行代码，并且前端和后端具有同样的技术栈，因此更易于调试。

ROS2.0路线图

我们目前取得的两个成果是GitHub RWT 的两个软件包，其中一个是rclnodejs (github repo)，它是一个ROS 2.0的Node.js 客户端，它可以提供快速、便捷而强大的ROS 2.0的JavaScript接口;另一个是ros2-web-bridge (github repo)，能够实现在web页面中调用ROS 2.0 API ，且与 roslibjs*兼容。下面我们来看看这两个模块各自的工作原理。

如上图所示，其展示了rclnodejs软件架构设计，其原则是对rcl层薄封装，从而快速而轻松地适应变化。软件接口采用事件驱动和非阻塞(Promise/Event)模式 ，使得程序可以拥有高并发特性;另外包本身无需重新编译即可使用新的ROS消息，一切都在运行过程中处理。如此一来，用户就能够轻松、有效地编写 ROS 应用。

如上图所示，展示ros2-web-bridge 是如何将ROS 2.0引入到浏览器中。其与ROS 1.0 bridge (rosbridge_suite)现有的JSON消息协议 兼容，从而现有的 Web Tools 可以直接使用，例如 ：2D/3D 可视化。保持开发的快速简单，用户友好的调试。如此一来，RWT ROS 1.0组件便可与 ROS 2.0透明兼容。

除了Node.js，C++ 和 Python也是ROS开发中常用的两种语言，我们不妨将三者进行性能对比：发布一条ROS消息，测量所用的时间和内存。当运行次数增加时，趋势趋于稳定，其它类型的测试中也能观察到同样的趋势，两种趋势都与语言常识相符。可以看出，Node.js 的速度2倍于Python，但是在运行时会消耗更多内存。

在Turtlebot* 3 + ROS 2.0应用案例中，采用了Intel® RealSense™ 相机和Intel Atom®的Up Board* ，用一个web应用作为远程控制，可以看出roslibjs + ros2-web-bridge易于创建强大的UI，可运行于任何浏览器中，其源代码在github上，ROS 2.0 的消息类型是geometry_msgs/msg/Twist。

在机器人领域，英特尔还做出了很多其它贡献，包括推出面向ROS 2.0的AI/ML/CV软件;通过Movidius NCS提供专用 AI 硬件;用RealSense深度相机，以3D的方式感知世界;采用改进的ROS MoveIt*实现更佳的操纵;以及对ROS 2.0 导航的重新设计。我们相信随着硬件和软件的不断发展，机器人会变得越来越智能。

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