要約
メッセージ指向のロボットミドルウェアは、ロボット制御の促進、複雑な機能の抽象化、センサーとデバイス間の通信パターンの統合において重要な役割を果たします。
ただし、複数のミドルウェア フレームワークを使用すると、単一システム内でさまざまなロボットを統合する際に課題が生じます。
この課題に対処するために、ZeroMQ、YARP、ROS、ROS 2 など、複数のメッセージ指向およびロボティクス ミドルウェアをサポートする Python ラッパーである Wrapyfi を紹介します。Wrapyfi は、追加のエンコードや前処理手順を行わずに、深層学習フレームワーク データを交換するためのプラグインも提供します。
Wrapyfi を使用すると、複数のマシンで実行するスクリプトの開発が容易になり、クロスプラットフォーム通信とワークロード分散が可能になります。
最後に、Wrapyfi の通信モデルの基礎となる 3 つの通信スキームと、その適用性を示す例を紹介します。
要約(オリジナル)
Message oriented and robotics middleware play an important role in facilitating robot control, abstracting complex functionality, and unifying communication patterns between sensors and devices. However, using multiple middleware frameworks presents a challenge in integrating different robots within a single system. To address this challenge, we present Wrapyfi, a Python wrapper supporting multiple message oriented and robotics middleware, including ZeroMQ, YARP, ROS, and ROS 2. Wrapyfi also provides plugins for exchanging deep learning framework data, without additional encoding or preprocessing steps. Using Wrapyfi eases the development of scripts that run on multiple machines, thereby enabling cross-platform communication and workload distribution. We finally present the three communication schemes that form the cornerstone of Wrapyfi’s communication model, along with examples that demonstrate their applicability.
arxiv情報
著者 | Fares Abawi,Philipp Allgeuer,Di Fu,Stefan Wermter |
発行日 | 2023-12-12 12:56:57+00:00 |
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