RoboOS 2.0: el marco de colaboración de código abierto de Wisdom Spectrum para ontología cruzada y cerebro encarnado

Qué es RoboOS 2.0

RoboOS 2.0 es un marco de código abierto para la colaboración cerebro-cerebro de ontología cruzada, que promueve la transformación de los robots de inteligencia única a inteligencia colaborativa en grupo. RoboOS 2.0 utiliza una arquitectura de "gran cerebro" para lograr una división eficiente del trabajo, con el cerebro en la nube responsable de la toma de decisiones complejas y la colaboración, y el módulo de cerebro pequeño centrado en la ejecución de habilidades específicas. El marco favorece la colaboración entre varios robots con un despliegue ligero, interfaces estandarizadas y capacidades de detección en tiempo real, y puede adaptarse rápidamente a distintos requisitos de hardware y tareas. El mecanismo optimizado de colaboración de extremo a nube del marco y las capacidades de procesamiento de datos multimodales mejoran aún más la adaptabilidad y la eficiencia de ejecución del robot en entornos dinámicos, lo que lo hace ampliamente aplicable a la logística, los servicios familiares, la producción industrial y otros escenarios.

Principales características de RoboOS 2.0

• Varios robots trabajando juntosLa capacidad de asignar tareas de forma flexible y permitir que varios robots actúen eficazmente al mismo tiempo es especialmente adecuada para escenarios complejos y mejora drásticamente la eficiencia.
• Una clara división del trabajo entre las estructuras cerebrales grandes y pequeñasEl cerebro en nube se centra en la toma de decisiones complejas y la programación colaborativa, mientras que el módulo cerebeloso es responsable de la ejecución precisa de habilidades específicas, y ambos trabajan bien juntos.
• Ventaja de la implantación ligera: Con la ayuda de avanzados MCP y la arquitectura sin servidor, lo que reduce drásticamente la dificultad de desarrollo, permite un despliegue rápido y simplifica el proceso de desarrollo.
• Diseño de interfaz normalizado: Admite la adaptación con un solo clic de módulos de habilidades robóticas desarrollados por desarrolladores globales.
• Capacidades de detección y modelización en tiempo realSe ha añadido un nuevo mecanismo de intercambio de grafos de escenas de memoria espaciotemporal multiontológica para la percepción y el modelado en tiempo real en entornos dinámicos, con el fin de mejorar la adaptabilidad a entornos complejos.
• Supervisión de tareas y retroalimentación en bucle cerrado: Introducción de un módulo de supervisión de tareas multigranular para seguir el progreso de las tareas en tiempo real y garantizar que se completan de forma estable y fiable.

Dirección del sitio web oficial de RoboOS 2.0

• Página web del proyecto:: https://github.com/FlagOpen/RoboOS
• Repositorio GitHub:: https://github.com/FlagOpen/RoboOS
• Documento técnico arXiv:: https://arxiv.org/pdf/2505.03673

Cómo utilizar RoboOS 2.0

• Visite el sitio web oficialVisita el sitio web oficial de RoboOS 2.0 o el repositorio de GitHub.
• Preparación medioambiental::
  • requisitos de hardwareGarantía de que se dispone de dispositivos de hardware robóticos compatibles y de que se comprenden las interfaces y la compatibilidad.
  • entorno de softwareInstale las bibliotecas dependientes y las herramientas de desarrollo necesarias, como Python, ROS (si procede), etc.
• Instalación y configuración::
  • almacén de clonesClona el repositorio GitHub de RoboOS 2.0 localmente:

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

• • Instalación de dependenciasInstale las dependencias necesarias de acuerdo con la documentación del proyecto, lo que normalmente se puede hacer con los siguientes comandos:

pip install -r requirements.txt

• • archivo de configuración: En función del hardware y del escenario de aplicación, modifique el archivo de configuración (p. ej. config.yaml), configurar los parámetros del robot, la dirección de red, etc.
• Despliegue del módulo cerebral::
  • Despliegue en la nubeSi necesita utilizar el módulo Cloud Brain, impleméntelo en una plataforma en la nube compatible (por ejemplo, AWS, Azure o AliCloud). Siga las instrucciones de la documentación para configurarlo.
  • prueba localEjecute el módulo del cerebro en una máquina local para desarrollo y pruebas.
• Despliegue de módulos cerebelosos::
  • adaptación de hardwareDespliegue del módulo cerebelo en el robot en función del hardware del robot. Asegúrate de que el módulo cerebelo puede comunicarse con el módulo cerebro.
  • Registro de competenciasRegistra y gestiona los módulos de habilidad del robot mediante la función Skill Store de RoboOS 2.0.
• Funcionamiento y puesta en marcha
  • sistema de activaciónSiga las instrucciones de la documentación para activar los módulos cerebral y cerebeloso.

# 启动大脑模块
python brain_module.py

# 启动小脑模块
python cerebellum_module.py

• • seguimiento en tiempo realMódulo de supervisión de tareas: utilice el módulo de supervisión de tareas para ver la ejecución de las tareas en tiempo real y asegurarse de que el sistema funciona con normalidad.
  • Optimización de la depuraciónAjuste los parámetros para optimizar el rendimiento en función de las condiciones de funcionamiento.

Principales ventajas de RoboOS 2.0

• Sinergias eficacesEl sistema está diseñado para lograr una división eficaz del trabajo entre la cognición de alto nivel y la ejecución de habilidades especializadas mediante arquitecturas de cerebros grandes y pequeños, apoyar la colaboración entre varios robots, asignar tareas dinámicamente y ejecutarlas en paralelo, y mejorar enormemente la eficacia de la ejecución de tareas.
• Ligero y fácil de desplegarIntegración del protocolo MCP y la arquitectura sin servidor para reducir el umbral de desarrollo y simplificar el proceso de despliegue, de modo que el sistema robótico pueda estar rápidamente en línea, reduciendo el tiempo y el coste de desarrollo.
• Potente conciencia medioambientalEstá equipado con un mecanismo de memoria compartida en tiempo real y un mecanismo de compartición de gráficos de escena de memoria espaciotemporal multiontológica, que actualiza dinámicamente el estado del entorno, soporta la percepción y el modelado en tiempo real en entornos dinámicos y mejora la capacidad del robot para adaptarse a entornos complejos.
• Normalización y compatibilidadProporciona interfaces estandarizadas para eliminar las diferencias de adaptación entre distintos equipos y fabricantes, y permite adaptar con un solo clic módulos de destreza robótica creados por desarrolladores de todo el mundo, lo que amplía enormemente los escenarios de aplicación y la flexibilidad del sistema.
• Optimización del sistemaOptimización a nivel de sistema del enlace de inferencia de extremo a extremo, con una mejora significativa del rendimiento general, una mejora espectacular de la eficiencia de la comunicación en la nube de extremo a extremo y una latencia de respuesta media extremadamente baja a través del enlace, lo que garantiza una colaboración eficaz entre múltiples inteligencias.
• Supervisión de tareas y fiabilidadIntroducción de un módulo de supervisión de tareas de granularidad múltiple para realizar la retroalimentación de tareas de bucle cerrado, mejorar la estabilidad y la tasa de éxito de la ejecución de tareas, garantizar la finalización fiable de las tareas y mejorar la fiabilidad y la viabilidad del sistema.

A quién va dirigido RoboOS 2.0

• Desarrolladores de robotsProporcionar interfaces estandarizadas y un despliegue ligero para reducir el umbral de desarrollo, de modo que tanto los desarrolladores individuales como los que trabajan en equipo puedan empezar a trabajar rápidamente y desarrollar con eficacia aplicaciones robóticas complejas.
• investigador (científico)Proporcionar una plataforma experimental ideal para los investigadores dedicados a la robótica, la inteligencia artificial y la investigación de sistemas corporales multiinteligentes, y ayudar a la investigación académica y a la enseñanza y experimentación en los laboratorios universitarios.
• Usuarios comerciales e industrialesLa colaboración entre varios robots y las potentes funciones de asignación de tareas lo convierten en la opción ideal para empresas de sectores como la logística, el almacenaje, la fabricación y la sanidad, donde la productividad y los niveles de automatización pueden aumentar considerablemente.
• Hogares y serviciosObjetivos: Ayudar a los robots de servicio doméstico a adaptarse mejor a entornos domésticos dinámicos y realizar tareas como las labores del hogar, y aplicarlo al desarrollo de aplicaciones robóticas en industrias de servicios como la hostelería y la restauración para mejorar la eficiencia y calidad del servicio.
• organización educativaServir de herramienta para la educación primaria y secundaria, estimular el interés de los estudiantes por la robótica y la inteligencia artificial, y proporcionar una plataforma práctica para la formación profesional, ayudando a estudiantes y profesionales a adquirir las competencias pertinentes.