RoboOS 2.0 - Wisdom Spectrum's Open Source Cross-Ontology Embodied Brain-Size Collaboration Framework

Was ist RoboOS 2.0

RoboOS 2.0 ist ein Open-Source-Framework für die ontologieübergreifende Gehirn-Hirn-Zusammenarbeit, das die Umwandlung von Robotern von einer Einzelintelligenz zu einer kollaborativen Gruppenintelligenz fördert. RoboOS 2.0 verwendet eine "Big Brain"-Architektur, um eine effiziente Arbeitsteilung zu erreichen, bei der das "Cloud Brain" für komplexe Entscheidungen und Zusammenarbeit zuständig ist, während sich das "Small Brain"-Modul auf die Ausführung spezifischer Fähigkeiten konzentriert. Das Framework unterstützt die Zusammenarbeit von mehreren Robotern durch eine leichtgewichtige Bereitstellung, standardisierte Schnittstellen und Echtzeit-Sensorik und lässt sich schnell an unterschiedliche Hardware- und Aufgabenanforderungen anpassen. Der optimierte End-Cloud-Kollaborationsmechanismus und die multimodalen Datenverarbeitungsfunktionen des Frameworks verbessern die Anpassungsfähigkeit und Ausführungseffizienz des Roboters in dynamischen Umgebungen, so dass er in der Logistik, bei Familiendienstleistungen, in der industriellen Produktion und in anderen Szenarien breite Anwendung findet.

RoboOS 2.0 Hauptmerkmale

• Mehrere Roboter arbeiten zusammenDie Möglichkeit, Aufgaben flexibel zuzuweisen und mehrere Roboter gleichzeitig effizient arbeiten zu lassen, eignet sich besonders für komplexe Szenarien und verbessert die Effizienz erheblich.
• Eine klare Arbeitsteilung zwischen großen und kleinen GehirnstrukturenDas Cloud-Gehirn konzentriert sich auf komplexe Entscheidungsfindung und kooperative Planung, während das Kleinhirnmodul für die präzise Ausführung spezifischer Fertigkeiten zuständig ist, und beide arbeiten gut zusammen.
• Vorteil der leichtgewichtigen BereitstellungMit Hilfe von fortschrittlichen MCP Protokolls und der serverlosen Architektur, wodurch die Entwicklungsschwierigkeiten drastisch reduziert, eine schnelle Bereitstellung ermöglicht und der Entwicklungsprozess vereinfacht wird.
• Standardisierte SchnittstellengestaltungUnterstützt die Anpassung von Robotik-Fähigkeitsmodulen, die von globalen Entwicklern entwickelt wurden, mit nur einem Klick.
• Echtzeit-Sensorik und ModellierungsfunktionenEin neuer Mechanismus zur gemeinsamen Nutzung von Szenengraphen mit mehreren Ontologien und räumlich-zeitlichem Speicher wurde für die Echtzeit-Wahrnehmung und -Modellierung in dynamischen Umgebungen hinzugefügt, um die Anpassungsfähigkeit an komplexe Umgebungen zu verbessern.
• Aufgabenüberwachung und Rückmeldung im geschlossenen RegelkreisEinführung eines Multigranularitätsmoduls zur Überwachung von Aufgaben, um den Fortschritt der Aufgaben in Echtzeit zu verfolgen und sicherzustellen, dass die Aufgaben stabil und zuverlässig erledigt werden.

Adresse der offiziellen RoboOS 2.0-Website

• Projekt-Website:: https://github.com/FlagOpen/RoboOS
• GitHub-Repository:: https://github.com/FlagOpen/RoboOS
• arXiv Technisches Papier:: https://arxiv.org/pdf/2505.03673

Wie man RoboOS 2.0 verwendet

• Besuchen Sie die offizielle WebsiteBesuchen Sie die offizielle RoboOS 2.0-Website oder das GitHub-Repository.
• Vorbereitung der Umwelt::
  • Hardware-VoraussetzungSicherstellen, dass unterstützte Roboterhardware verfügbar ist und dass die Schnittstellen und die Kompatibilität bekannt sind.
  • SoftwareumgebungInstallation der erforderlichen abhängigen Bibliotheken und Entwicklungswerkzeuge wie Python, ROS (falls zutreffend) usw.
• Installation und Konfiguration::
  • Klon-LagerKlonen Sie das RoboOS 2.0 GitHub-Repository lokal:

git clone https://github.com/FlagOpen/RoboOS.git
cd RoboOS

• • Installation von AbhängigkeitenInstallieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten gemäß der Projektdokumentation, was in der Regel mit den folgenden Befehlen geschehen kann:

pip install -r requirements.txt

• • KonfigurationsdateiAbhängig von der Hardware und dem Anwendungsszenario ändern Sie die Konfigurationsdatei (z. B. config.yaml), Roboterparameter, Netzwerkadresse usw. einstellen.
• Einsatz des Gehirnmoduls::
  • Cloud-BereitstellungWenn Sie das Cloud Brain-Modul verwenden möchten, stellen Sie es auf einer unterstützten Cloud-Plattform bereit (z. B. AWS, Azure oder AliCloud). Folgen Sie den Anweisungen in der Dokumentation, um es einzurichten.
  • lokaler TestDas Gehirnmodul auf einem lokalen Rechner für Entwicklung und Tests ausführen.
• Einsatz von Kleinhirnmodulen::
  • Hardware-AnpassungInstallation des Kleinhirnmoduls am Roboter auf der Grundlage der Roboterhardware. Stellen Sie sicher, dass das Kleinhirnmodul mit dem Gehirnmodul kommunizieren kann.
  • Registrierung von FertigkeitenRegistrierung und Verwaltung von Roboter-Fähigkeitsmodulen mit der RoboOS 2.0 Skill Store-Funktion.
• Betrieb und Inbetriebnahme
  • AktivierungssystemBefolgen Sie die Anweisungen in der Dokumentation, um die Großhirn- und Kleinhirnmodule zu aktivieren.

# 启动大脑模块
python brain_module.py

# 启动小脑模块
python cerebellum_module.py

• • Echtzeit-ÜberwachungMit dem Modul zur Aufgabenüberwachung können Sie die Ausführung von Aufgaben in Echtzeit verfolgen, um sicherzustellen, dass das System normal funktioniert.
  • Optimierung der FehlersucheEinstellung der Parameter zur Optimierung der Leistung auf der Grundlage der Betriebsbedingungen.

RoboOS 2.0 Kernvorteile

• Effiziente SynergieeffekteDas System wurde entwickelt, um eine effiziente Arbeitsteilung zwischen hochrangiger Kognition und spezialisierter Ausführung von Fähigkeiten durch große und kleine Gehirnarchitekturen zu erreichen, die Zusammenarbeit zwischen mehreren Robotern zu unterstützen, Aufgaben dynamisch zuzuweisen und parallel auszuführen und die Effizienz der Aufgabenausführung erheblich zu verbessern.
• Leicht und einfach zu implementierenIntegration des MCP-Protokolls und der serverlosen Architektur, um die Entwicklungsschwelle zu senken und den Bereitstellungsprozess zu vereinfachen, so dass das Robotersystem schnell online sein kann, was die Entwicklungszeit und -kosten reduziert.
• Starkes UmweltbewusstseinEr ist mit einem Mechanismus für die gemeinsame Nutzung von Echtzeitspeichern und einem Mechanismus für die gemeinsame Nutzung von Szenengraphen mit mehreren Ontologien ausgestattet, die den Zustand der Umgebung dynamisch aktualisieren, die Echtzeitwahrnehmung und -modellierung in einer dynamischen Umgebung unterstützen und die Anpassungsfähigkeit des Roboters an eine komplexe Umgebung verbessern.
• Standardisierung und KompatibilitätEs bietet standardisierte Schnittstellen, um Anpassungsunterschiede zwischen unterschiedlicher Hardware und Herstellern zu beseitigen, und unterstützt die Ein-Klick-Anpassung von Roboter-Fähigkeitsmodulen, die von globalen Entwicklern erstellt wurden, wodurch die Anwendungsszenarien und die Flexibilität des Systems erheblich erweitert werden.
• Optimierung auf SystemebeneOptimierung der End-to-End-Inferenzverbindung auf Systemebene mit deutlicher Verbesserung der Gesamtleistung, drastisch verbesserter End-to-End-Cloud-Kommunikationseffizienz und extrem niedriger durchschnittlicher Antwortlatenz über die Verbindung, was eine effiziente Zusammenarbeit zwischen mehreren Intelligenzen gewährleistet.
• Aufgabenüberwachung und ZuverlässigkeitEinführung eines Multi-Granularitäts-Aufgabenüberwachungsmoduls, um eine geschlossene Rückkopplung von Aufgaben zu realisieren, die Stabilität und Erfolgsrate der Aufgabenausführung zu verbessern, eine zuverlässige Erledigung der Aufgaben zu gewährleisten und die Zuverlässigkeit und Praktikabilität des Systems zu erhöhen.

Für wen ist RoboOS 2.0 gedacht?

• Roboter-EntwicklerStandardisierte Schnittstellen und eine leichtgewichtige Bereitstellung senken die Entwicklungsschwelle, so dass sowohl Einzel- als auch Teamentwickler schnell beginnen und komplexe Robotikanwendungen effizient entwickeln können.
• (wissenschaftlicher) ForscherBereitstellung einer idealen Versuchsplattform für Forscher, die sich mit Robotik, künstlicher Intelligenz und multi-intelligenten Körpersystemen beschäftigen, sowie Unterstützung der akademischen Forschung und Lehre und der Experimente in Universitätslabors.
• Gewerbliche und industrielle NutzerDie Zusammenarbeit mehrerer Roboter und die leistungsstarken Aufgabenfunktionen machen ihn zur idealen Wahl für Unternehmen in Branchen wie Logistik, Lagerhaltung, Fertigung und Gesundheitswesen, wo Produktivität und Automatisierungsgrad erheblich gesteigert werden können.
• Haushalte und DienstleistungenHausroboter sollen sich besser an dynamische häusliche Umgebungen anpassen und Aufgaben wie z. B. Hausarbeit erledigen. Außerdem sollen sie bei der Entwicklung von Roboteranwendungen in der Dienstleistungsbranche, z. B. im Hotel- und Gaststättengewerbe, eingesetzt werden, um die Effizienz und Qualität der Dienstleistungen zu verbessern.
• BildungsorganisationAls Werkzeug für den Grund- und Sekundarschulunterricht, um das Interesse der Schüler an Robotik und künstlicher Intelligenz zu wecken und eine praktische Plattform für die Berufsausbildung zu bieten, die Schülern und Praktikern hilft, relevante Fähigkeiten zu erwerben.