RoboOS 2.0 - Le cadre de collaboration inter-ontologique à base de cerveaux incarnés Open Source de Wisdom Spectrum

Qu'est-ce que RoboOS 2.0 ?

RoboOS 2.0 est un cadre open-source pour la collaboration cerveau-cerveau à ontologie croisée, qui promeut la transformation des robots d'une intelligence unique en une intelligence collaborative de groupe. RoboOS 2.0 utilise une architecture "big brain" pour réaliser une division efficace du travail, le "cloud brain" étant responsable de la prise de décision complexe et de la collaboration, et le module "small brain" se concentrant sur l'exécution de compétences spécifiques. Le cadre prend en charge la collaboration multi-robots, avec un déploiement léger, des interfaces standardisées et des capacités de détection en temps réel, et peut être rapidement adapté à différentes exigences en matière de matériel et de tâches. Le mécanisme optimisé de collaboration "end-cloud" du cadre et les capacités de traitement des données multimodales améliorent encore l'adaptabilité et l'efficacité d'exécution du robot dans des environnements dynamiques, ce qui le rend largement applicable à la logistique, aux services familiaux, à la production industrielle et à d'autres scénarios.

Caractéristiques principales de RoboOS 2.0

• Plusieurs robots travaillant ensembleLa capacité d'assigner des tâches de manière flexible et de permettre à plusieurs robots de travailler efficacement en même temps est particulièrement adaptée aux scénarios complexes et améliore considérablement l'efficacité.
• Une répartition claire des tâches entre les grandes et les petites structures cérébralesLe cerveau en nuage se concentre sur la prise de décision complexe et la planification collaborative, tandis que le module cérébelleux est responsable de l'exécution précise de compétences spécifiques, et les deux fonctionnent bien ensemble.
• Avantage d'un déploiement léger: Avec l'aide d'un système avancé de MCP et une architecture sans serveur, ce qui réduit considérablement les difficultés de développement, permet un déploiement rapide et simplifie le processus de développement.
• Conception d'interface standardiséeLe système d'information sur la robotique : il permet d'adapter en un seul clic les modules de compétences en robotique élaborés par des développeurs internationaux.
• Capacités de détection et de modélisation en temps réelLe projet a pour but d'améliorer la perception et la modélisation en temps réel dans des environnements dynamiques afin d'améliorer la capacité d'adaptation à des environnements complexes.
• Contrôle des tâches et retour d'information en boucle ferméeLe système de suivi des tâches : introduction d'un module de suivi des tâches multi-granularités pour suivre l'avancement des tâches en temps réel et s'assurer que les tâches sont achevées de manière stable et fiable.

Adresse du site officiel de RoboOS 2.0

• Site web du projet: : https://github.com/FlagOpen/RoboOS
• Dépôt GitHub: : https://github.com/FlagOpen/RoboOS
• Document technique arXiv: : https://arxiv.org/pdf/2505.03673

Comment utiliser RoboOS 2.0

• Visiter le site officielPour plus d'informations, consultez le site officiel de RoboOS 2.0 ou le dépôt GitHub.
• Préparation de l'environnement: :
  • exigences en matière de matérielLes activités de recherche et de développement sont les suivantes : s'assurer que les dispositifs matériels robotiques pris en charge sont disponibles et que les interfaces et les compatibilités sont comprises.
  • environnement logicielInstaller les bibliothèques dépendantes et les outils de développement nécessaires, tels que Python, ROS (le cas échéant), etc.
• Installation et configuration: :
  • entrepôt de clonesCloner localement le dépôt GitHub de RoboOS 2.0 :

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

• • Installation des dépendancesInstaller les dépendances nécessaires conformément à la documentation du projet, ce qui peut généralement être fait à l'aide des commandes suivantes :

pip install -r requirements.txt

• • fichier de configurationEn fonction du matériel et du scénario d'application, modifiez le fichier de configuration (par ex. config.yaml), définir les paramètres du robot, l'adresse réseau, etc.
• Déploiement du module cérébral: :
  • Déploiement dans le nuageSi vous devez utiliser le module Cloud Brain, déployez-le sur une plateforme cloud prise en charge (par exemple, AWS, Azure ou AliCloud). Suivez les instructions de la documentation pour le configurer.
  • test localLe module cérébral peut être exécuté sur une machine locale à des fins de développement et de test.
• Déploiement des modules cérébelleux: :
  • adaptation du matérielDéploiement du module du cervelet sur le robot en fonction du matériel du robot : Déployer le module du cervelet sur le robot en fonction du matériel du robot. Assurez-vous que le module du cervelet peut communiquer avec le module du cerveau.
  • Enregistrement des compétencesRoboOS 2.0 : Enregistrez et gérez les modules de compétences des robots à l'aide de la fonction Skill Store de RoboOS 2.0.
• Fonctionnement et mise en service
  • système d'activationLes modules cérébraux et cérébelleux sont activés en suivant les instructions de la documentation.

# 启动大脑模块
python brain_module.py

# 启动小脑模块
python cerebellum_module.py

• • suivi en temps réelLe module de suivi des tâches permet de visualiser l'exécution des tâches en temps réel et de s'assurer que le système fonctionne normalement.
  • Débogage OptimisationLes paramètres sont ajustés afin d'optimiser les performances en fonction des conditions d'utilisation.

Avantages du noyau de RoboOS 2.0

• Des synergies efficacesLe système est conçu pour réaliser une division efficace du travail entre la cognition de haut niveau et l'exécution de compétences spécialisées par le biais d'architectures cérébrales petites et grandes, pour soutenir la collaboration entre plusieurs robots, pour assigner dynamiquement des tâches et les exécuter en parallèle, et pour améliorer considérablement l'efficacité de l'exécution des tâches.
• Léger et facile à déployerLe protocole MCP et l'architecture sans serveur permettent d'abaisser le seuil de développement et de simplifier le processus de déploiement, de sorte que le système robotique peut être rapidement mis en ligne, ce qui réduit le temps et le coût de développement.
• Une forte sensibilisation à l'environnementIl est équipé d'un mécanisme de mémoire partagée en temps réel et d'un mécanisme de partage de graphes de scènes à mémoire spatio-temporelle multi-ontologie, mettant à jour de manière dynamique l'état de l'environnement, prenant en charge la perception et la modélisation en temps réel dans un environnement dynamique, et améliorant la capacité du robot à s'adapter à un environnement complexe.
• Normalisation et compatibilitéIl fournit des interfaces normalisées afin d'éliminer les différences d'adaptation entre les différents matériels et fabricants, et permet d'adapter en un clic les modules de compétences robotiques créés par des développeurs internationaux, ce qui élargit considérablement les scénarios d'application et la flexibilité du système.
• Optimisation au niveau du systèmeOptimisation au niveau du système de la liaison d'inférence de bout en bout, avec une amélioration significative des performances globales, une amélioration spectaculaire de l'efficacité de la communication dans le nuage de bout en bout et une latence de réponse moyenne extrêmement faible sur la liaison, garantissant une collaboration efficace entre des intelligences multiples.
• Suivi et fiabilité des tâchesLe système de contrôle des tâches : introduction d'un module de contrôle des tâches à granularité multiple pour réaliser un retour d'information en boucle fermée sur les tâches, améliorer la stabilité et le taux de réussite de l'exécution des tâches, garantir l'achèvement fiable des tâches et améliorer la fiabilité et la praticabilité du système.

À qui s'adresse RoboOS 2.0 ?

• Développeurs de robotsLes applications de robotique sont des outils qui permettent aux développeurs individuels ou en équipe de démarrer rapidement et de développer efficacement des applications complexes de robotique.
• chercheur (scientifique)Le but est de fournir une plate-forme expérimentale idéale aux chercheurs engagés dans la robotique, l'intelligence artificielle et la recherche sur les systèmes corporels multi-intelligents, et d'aider la recherche académique, l'enseignement et l'expérimentation dans les laboratoires universitaires.
• Utilisateurs commerciaux et industrielsLa collaboration multi-robots et les puissantes capacités d'exécution des tâches en font le choix idéal pour les entreprises des secteurs de la logistique, de l'entreposage, de la fabrication et de la santé, où les niveaux de productivité et d'automatisation peuvent être améliorés de manière significative.
• Ménages et servicesLes robots de service à domicile s'adaptent mieux aux environnements domestiques dynamiques et accomplissent des tâches telles que les travaux ménagers. Ils sont également utilisés pour le développement d'applications robotiques dans les industries de services telles que l'hôtellerie et la restauration, afin d'améliorer l'efficacité et la qualité des services.
• organisme de formationLe but est de servir d'outil pour l'enseignement primaire et secondaire, de stimuler l'intérêt des élèves pour la robotique et l'intelligence artificielle et de fournir une plate-forme pratique pour la formation professionnelle, en aidant les élèves et les praticiens à acquérir des compétences pertinentes.