RoboOS 2.0 - Estrutura de colaboração de código aberto entre ontologias incorporadas de tamanho cerebral do Wisdom Spectrum

O que é o RoboOS 2.0

O RoboOS 2.0 é uma estrutura de código aberto para colaboração cérebro-cérebro entre ontologias, que promove a transformação de robôs de inteligência única em inteligência colaborativa de grupo. O RoboOS 2.0 usa uma arquitetura de "cérebro grande" para obter uma divisão eficiente do trabalho, com o cérebro em nuvem responsável pela tomada de decisões complexas e pela colaboração, e o módulo de cérebro pequeno concentrado na execução de habilidades específicas. A estrutura oferece suporte à colaboração entre vários robôs com implementação leve, interfaces padronizadas e recursos de detecção em tempo real, que podem ser rapidamente adaptados a diferentes requisitos de hardware e tarefas. O mecanismo otimizado de colaboração em nuvem final da estrutura e os recursos de processamento de dados multimodais aumentam ainda mais a adaptabilidade e a eficiência de execução do robô em ambientes dinâmicos, tornando-o amplamente aplicável à logística, aos serviços familiares, à produção industrial e a outros cenários.

Principais recursos do RoboOS 2.0

• Vários robôs trabalhando juntosA capacidade de atribuir tarefas de forma flexível e permitir que vários robôs atuem de forma eficiente ao mesmo tempo é particularmente adequada para cenários complexos e melhora consideravelmente a eficiência.
• Uma clara divisão de trabalho entre estruturas cerebrais grandes e pequenasO cérebro em nuvem concentra-se na tomada de decisões complexas e na programação colaborativa, enquanto o módulo cerebelar é responsável pela execução precisa de habilidades específicas, e os dois trabalham bem juntos.
• Vantagem da implantação leveCom a ajuda de um avançado MCP e arquitetura sem servidor, reduzindo drasticamente a dificuldade de desenvolvimento, permitindo a rápida implementação e simplificando o processo de desenvolvimento.
• Design de interface padronizadoSuporte à adaptação com um clique de módulos de habilidades de robótica desenvolvidos por desenvolvedores globais.
• Recursos de detecção e modelagem em tempo realDescrição: Um novo mecanismo de compartilhamento de gráfico de cena de memória espaço-temporal de várias ontologias foi adicionado para percepção e modelagem em tempo real em ambientes dinâmicos para aumentar a adaptabilidade a ambientes complexos.
• Monitoramento de tarefas e feedback de loop fechadoIntrodução de um módulo de monitoramento de tarefas com várias granularidades para acompanhar o progresso das tarefas em tempo real e garantir que elas sejam concluídas de forma estável e confiável.

Endereço do site oficial do RoboOS 2.0

• Site do projeto:: https://github.com/FlagOpen/RoboOS
• Repositório do GitHub:: https://github.com/FlagOpen/RoboOS
• Artigo técnico do arXiv:: https://arxiv.org/pdf/2505.03673

Como usar o RoboOS 2.0

• Visite o site oficialVisite o site oficial do RoboOS 2.0 ou o repositório do GitHub.
• Preparação ambiental::
  • Requisitos de hardwareDispositivos de hardware robótico: assegure-se de que os dispositivos de hardware robótico suportados estejam disponíveis e que as interfaces e a compatibilidade sejam compreendidas.
  • ambiente de softwareInstalação das bibliotecas dependentes e das ferramentas de desenvolvimento necessárias, como Python, ROS (se aplicável), etc.
• Instalação e configuração::
  • armazém de clonesClone o repositório GitHub do RoboOS 2.0 localmente:

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

• • Instalação de dependênciasInstalação das dependências necessárias de acordo com a documentação do projeto, o que geralmente pode ser feito com os seguintes comandos:

pip install -r requirements.txt

• • arquivo de configuraçãoDependendo do cenário do hardware e do aplicativo, modifique o arquivo de configuração (por exemplo config.yaml), definir parâmetros do robô, endereço de rede etc.
• Implantação do módulo cerebral::
  • Implementação na nuvemSe você precisar usar o módulo Cloud Brain, implante-o em uma plataforma de nuvem compatível (por exemplo, AWS, Azure ou AliCloud). Siga as instruções na documentação para configurá-lo.
  • teste localExecute o módulo do cérebro em um computador local para desenvolvimento e teste.
• Implantação de módulos cerebelares::
  • adaptação de hardwareImplante o módulo do cerebelo no robô com base no hardware do robô. Certifique-se de que o módulo do cerebelo possa se comunicar com o módulo do cérebro.
  • Registro de habilidadesRegistre e gerencie os módulos de habilidades do robô usando o recurso RoboOS 2.0 Skill Store.
• Operação e comissionamento
  • sistema de ativaçãoSiga as instruções na documentação para ativar os módulos cerebral e cerebelar.

# 启动大脑模块
python brain_module.py

# 启动小脑模块
python cerebellum_module.py

• • monitoramento em tempo realUse o módulo de monitoramento de tarefas para visualizar a execução de tarefas em tempo real e garantir que o sistema funcione normalmente.
  • Otimização da depuraçãoAjuste os parâmetros para otimizar o desempenho com base nas condições de operação.

Benefícios principais do RoboOS 2.0

• Sinergias eficientesO sistema foi projetado para obter uma divisão eficiente do trabalho entre a cognição de alto nível e a execução de habilidades especializadas por meio de arquiteturas de cérebros grandes e pequenos, oferecer suporte à colaboração entre vários robôs, atribuir tarefas dinamicamente e executá-las em paralelo, além de aumentar consideravelmente a eficiência da execução de tarefas.
• Leve e fácil de implementarIntegração do protocolo MCP e arquitetura sem servidor: integre o protocolo MCP e a arquitetura sem servidor para reduzir o limite de desenvolvimento e simplificar o processo de implantação, de modo que o sistema de robótica possa ficar on-line rapidamente, reduzindo o tempo e o custo de desenvolvimento.
• Consciência ambiental poderosaEle é equipado com um mecanismo de memória compartilhada em tempo real e um mecanismo de compartilhamento de gráfico de cena de memória espaço-temporal de várias ontologias, atualizando dinamicamente o estado do ambiente, oferecendo suporte à percepção e à modelagem em tempo real em um ambiente dinâmico e aumentando a capacidade de adaptação do robô ao ambiente complexo.
• Padronização e compatibilidadeEle oferece interfaces padronizadas para eliminar as diferenças de adaptação entre diferentes hardwares e fabricantes, e suporta a adaptação com um clique de módulos de habilidades de robôs criados por desenvolvedores globais, expandindo consideravelmente os cenários de aplicação e a flexibilidade do sistema.
• Otimização em nível de sistemaOtimização em nível de sistema do link de inferência de ponta a ponta, melhoria significativa no desempenho geral, melhoria significativa na eficiência da comunicação de nuvem final e latência de resposta média extremamente baixa em todo o link, garantindo uma colaboração eficiente entre várias inteligências.
• Monitoramento de tarefas e confiabilidadeIntrodução de um módulo de monitoramento de tarefas de granularidade múltipla para realizar feedback de tarefas em loop fechado, melhorar a estabilidade e a taxa de sucesso da execução de tarefas, garantir a conclusão confiável das tarefas e aumentar a confiabilidade e a praticidade do sistema.

Para quem é o RoboOS 2.0?

• Desenvolvedores de robôsFornecimento de interfaces padronizadas e implementação leve para reduzir o limite de desenvolvimento, de modo que os desenvolvedores individuais e em equipe possam começar rapidamente e desenvolver com eficiência aplicativos de robótica complexos.
• Pesquisador (científico)Para fornecer uma plataforma experimental ideal para pesquisadores envolvidos em robótica, inteligência artificial e pesquisa de sistemas corporais multiinteligentes, e para auxiliar a pesquisa acadêmica, o ensino e a experimentação em laboratórios universitários.
• Usuários comerciais e industriaisA colaboração entre vários robôs e os recursos avançados de tarefas fazem dele a escolha ideal para empresas de setores como logística, armazenamento, manufatura e saúde, onde os níveis de produtividade e automação podem ser significativamente aumentados.
• Domicílios e serviçosPara ajudar os robôs de serviço doméstico a se adaptarem melhor a ambientes domésticos dinâmicos e a concluírem tarefas como o trabalho doméstico, além de se aplicarem ao desenvolvimento de aplicativos de robôs nos setores de serviços, como hotéis e bufês, para melhorar a eficiência e a qualidade do serviço.
• organização educacionalObjetivo: Servir como uma ferramenta para o ensino fundamental e médio, estimular o interesse dos alunos em robótica e inteligência artificial e fornecer uma plataforma prática para treinamento vocacional, ajudando os alunos e profissionais a adquirir habilidades relevantes.