机器人软件架构分析,智驾跳槽具身智能是降维打击
- 2026-01-24 10:26:56
宇树人形机器人H1软件架构
图片来源：宇树科技
宇树人形机器人H1软件架构中，PC1是英特尔的i5-1235U，PC2是英特尔的i5-1255U，PC3是i7-1265U。图上不难看出软件架构核心就是ROS2。
图片来源：The Autoware Foundation
自动驾驶领域最常见的开源系统AUTOWARE，其核心就是ROS，从自动驾驶跳槽到具身智能可以说是易如反掌，无论是硬件还是软件，自动驾驶领域内的核心技术在具身智能领域同样是核心技术。自动驾驶领域鲁棒性、安全性、性价比等要求远高于具身智能领域，智驾跳槽具身智能是妥妥的降维打击。
ROS2架构（核心是通讯层的DDS）
图片来源：英特尔
ROS2的全称是Robot Operating System 2。它是由Open Robotics所开发的开源机器人软件框架，旨在帮助开发者快速建立、测试与部署机器人应用。虽名称中有Operating System，但其实ROS2并非像是Windows或Linux那般完整的操作系统。ROS2必须依附在操作系统下进行安装，它提供了函式库、工具及中间件来实现机器人进行感知、控制与通讯等功能。
Open Robotics是一家非盈利机构，位于美国加州山景城，成立于2012年，负责ROS系统维护，2014年开始ROS2开发，2017年12月第一版ROS2即Ardent Apalone发布，基本上每年ROS社区就会出一版最新的ROS2，2025年最新版命名为Kilted Kaiju，支持周期到2026年11月，长期支持版本（支持到2029年5月）还是2024年5月发布的Jazzy Jalisco。目前大多数企业用的是2022年5月份发布的Humble Hawksbill ，一直支持到 2027 年 5 月。它是 Ubuntu 22.04 (Jammy Jellyfish) 上的第一个 ROS 2 版本。ROS不仅可以用于工业机器人、人形机器人，用在自动驾驶领域也没任何问题。
Jazzy Jalisco一级支持平台：Ubuntu 24.04（amd64/arm64）、Windows 10（VS2019，amd64）。二级支持平台：RHEL 9（amd64）。三级支持平台：macOS（amd64）、Debian Bookworm（amd64）。
ROS2核心特色：
实时性 - 使用 DDS（Data Distribution Service）架构，ROS2将通讯从TCPROS/UDPROS这种依赖master管理的架构改为DDS，实现高效可靠的数据通讯，确保数据不延迟、不遗失。这对多机协作或者AGV车队管理来说相当重要。
跨平台支持 - 改善ROS第一代只能支持Linux系统，ROS2可以支持Linux、macOS、Windows增加开发弹性，并且在实时性应用上可串接RT-PREEMPT Linux、QNX、VxWorks，落实RTOS应用。
数据安全性 - ROS2搭载DDS-Security。提供加密、访问控制与节点认证，符合资讯安全标准。
工业协议整合 - 透过桥接方式，ROS2可以与OPC UA、EtherCAT等工业通讯协议对接，降低导入成本。
ROS2成为一层强大的『软件基础建设』，提升机器人系统开发效率与模块化能力，并且ROS2背后有庞大的开源社群支持可以讨论及参考。ROS2同时可支持 ABB、Fanuc、Yaskawa、Epson 等主流工业型机械手臂，让开发者能快速整合异质设备。
ROS2相较于电脑操作系统，功能简化了很多，只需要实现网络&通信这么一件事情，其他事情都由操作系统实现或者压根儿没用其他功能。在ROS2中代码管理单位是软件包package，运行时最小参与单位是节点node，概念类似于操作系统中的进程，ROS2负责实现node间的通信。node发布topic，其他node订阅topic，就可以实现publishers-subscribers模式的通信，这有点像网络广播，这个广播可以是本地的也可以是跨机器的，ROS提供了通信域概念，不同通信域间不互通，相同通信域都可以互通，就上面配置的domain_id，这个概念有点像局域网。
ROS2有点像汽车软件领域的自适应AUTOSAR，只不过自适应AUTOSAR支持面更广，在 AUTOSAR 自适应平台中，通信管理功能集群提供面向服务的通信建模和基础设施。应用程序构建在中间件之上，应用程序级 API 与协议无关，中间件在 API 和实际的底层通信技术之间进行代理。AUTOSAR 中代理或者此类映射称为“网络绑定”，下面是三个标准化的通信协议：
DDS
SOME/IP
基于信号的通信
而ROS2只有DDS，DDS与专门用于车载通信系统的SOME/IP有所不同。DDS最初由OMG（Object Management Group）组织于2003年发布，目的是为了满足现代实时系统的需求，在物联网、工业自动化、航空航天、国防等多个领域均得到广泛应用。OMG组织2003年发布的DDS v1.0，目前主要是2015年的v1.4版本。
DDS标准涵盖了两个主要部分：
DCPS（Data-Centric Publish-Subscribe）模型：是DDS的核心模型，它定义了数据发布者和订阅者之间的交互方式。Publisher/Subscriber（发布者/订阅者）：发布者负责将数据发布到特定的主题（Topic）中，而订阅者则通过订阅相关主题来接收所需的数据。DataWriter/DataReader（数据写入者/数据读取者）：DataWriter负责将数据写入到特定的主题中，而DataReader负责从主题中读取相应的数据。Topic（主题）：主题是DCPS中定义数据传输的逻辑分类和组织单元。它可以看作是一种数据的标签，用于区分不同类型的数据。
QoS（Quality of Service）策略：它为数据传输提供了质量服务。DDS的QoS策略非常丰富，包括实时性、可靠性、带宽控制等。通过配置和调整这些QoS策略，实现不同的通信要求。
DCPS（Data-Centric Publish-Subscribe）模型
图片来源：OMG
它定义了应用程序在DDS中发布和订阅数据对象的功能。发布和订阅很容易理解，"Publisher"发布者将"Topic"主题发布出来，"Subscriber"订阅者则对感兴趣的主题进行订阅。"Topic"主题是DDS中定义的一个抽象概念，它代表一类数据的集合，用于标识一组相关的数据。数据通过"DataWriter"传递给"Publisher"。对于"Subscriber"，当订阅数据后，需要通过"DataReader"来访问和接收具体的数据。这里需要注意的是，一个"DataWriter"/"DataReader"只能对应一个"Publisher"/"Subscriber",也可以理解成前者是由后者创造的，而一个"Publisher"/"Subscriber"可以创造多个"DataWriter"/"DataReader"。当我们想发布不同的"Topic"时，可以使用不同的"DataWriter"来向发布者传递数据。
DDS域
图片来源：宇树科技
如果有非常多的"Publisher", "Subscriber"， "Topic"该如何处理？DCPS模型通过引入全局数据空间（Global Data Space）来解决这个问题。全局数据空间是一个集中存储和管理所有数据对象的共享空间。一个全局数据空间即一个DDS域（DDS Domain），DDS域是一个逻辑上的容器，它将所有的"Publisher", "Subscriber"， "Topic"集中在一个空间中，用于组织和管理相关的数据对象。
在DDS域中，有一个关键的概念"Domain Participant"域参与者。域参与者是一个抽象的实体，主要负责创建和管理"Publisher", "Subscriber"， "Topic"。不同的Domain之间是相互独立的，它们不能直接进行通信或访问对方的数据。每个Domain都被分配一个唯一的Domain ID（域标识），通过该ID可以唯一地识别一个Domain。应用程序可以通过指定特定的Domain ID来创建Domain Participant（域参与者），以获取相应Domain的访问权限。
DCPS提供了多种策略来满足不同的发布和订阅需求。对于订阅方来说，DDS提供了以下两种基础策略：
Listen（监听）：订阅者可以使用监听方式来接收数据。它会一直等待，直到接收到数据为止。这种方式是阻塞型的，即订阅者在接收到数据之前会一直等待。
StatusCondition（状态条件）：使用Condition和Waitset（条件和等待集），订阅者可以实现异步数据访问。可以为一个或多个条件对象设置条件，然后等待条件满足或特定事件发生。这种方式是非阻塞的，订阅者可以继续执行其他操作，而不必一直等待。
DDS与 QoS
图片来源：OMG
与SOME/IP相比，DDS的QoS数量可谓相当丰富。目前，DDS提供了22种不同的QoS策略，它们可以独立或组合使用。通过定义和配置一系列QoS参数和策略，能够在数据传输过程中实现对带宽、延迟、可靠性和安全性等的控制和优化。
ROS2包含很多工具以及Gazebo仿真平台。Gazebo是ROS系统中最为常用的三维物理仿真平台，支持动力学引擎，可以实现高质量的图形渲染，不仅可以模拟机器人及周边环境，还可以加入摩擦力、弹性系数等物理属性。
Gazebo特点：
真实物理仿真：Gazebo内置多种物理引擎（如ODE和Bullet），可以精确模拟机器人在真实世界中的物理行为，包括重力、碰撞、摩擦等；
多传感器模拟：Gazebo支持多种传感器的模拟，包括相机、激光雷达、惯性测量单元（IMU）等；
可定制性和可扩展性：Gazebo提供了丰富的插件系统和API，允许开发人员自定义仿真环境、模型和控制器；
ROS集成：Gazebo与ROS（机器人操作系统）无缝集成，这为使用ROS进行机器人开发的开发人员提供了一个强大的仿真平台。
ROS2与Gazebo
图片来源：网络
上图所示，ros_control为Gazebo仿真提供了一系列控制器接口、传动装置接口、硬件接口、控制器工具箱等。通过向URDF模型文件中添加Gazebo插件，从而将Gazebo仿真模型与ros_control建立起联系。controller可以实现对URDF模型中每个joint的控制，并且提供了PID控制器，Controller Manager则提供了一种通用接口，负责管理不同的controller。Gazebo也可以做自动驾驶领域的仿真，其内部有阿克曼（Ackermann）四轮小车模型。
ROS中常见的工具还有RViz，RViz是三维可视化工具，强调把已有的数据可视化显示。RViz需要已有数据。此外，RViz提供了很多插件，这些插件可以显示图像、模型、路径等信息，但前提都是这些数据已经以话题、参数的形式发布，RViz做的事情就是订阅这些数据，并完成可视化的渲染，让开发者更容易理解数据的意义。使用Gazebo的时候，经常也会和RViz配合使用。
ROS2还包含一系列工具集，特别是有关机器人导航的，这基本和自动驾驶任务完全重叠，即三大任务，一是定位，二是SLAM建图，三是路径规划。
定位包括了TF坐标变换，多传感器融合，自适应蒙特卡罗定位：- 概率 2D 定位 (X,Y,Θ)，- 粒子滤波（粒子是猜测位置姿态的向量）- 对已知地图进行位置姿态跟踪- 纠正里程计漂移。
SLAM 是通过传感器获取环境信息然后进行定位和建图。在 ROS 2 中，提供了很多的 SLAM 功能包，比如 slam_toolbox，cartographer_ros 和 rtabmap_slam 等。针对二维场景，其中 slam_toolbox 开箱即用，上手较为简单。这中间连传感器算法都包含了，比如laser_filters：激光雷达数据滤波（去噪、截取有效区域）。image_transport：图像传输优化（压缩、分块）。
路径规划nav2_planner：路径规划（A*、RRT*等算法）。nav2_controller：轨迹跟踪与避障。nav2_localization：基于地图的定位（AMCL算法）。nav2_behavior_tree：用行为树管理导航流程（如“到达目标→充电”逻辑）。
还有机械臂的运动规划（MoveIt2），机械臂运动规划框架，支持碰撞检测、逆运动学求解、轨迹优化，是工业机械臂开发的核心工具。
除了这些特定功能包之外，一些机器人领域常用的传感器驱动和配置也集成到了ROS2中，典型的如机器人领域几乎标配的RGBD双目相机，即RealSense D435i，ROS2内部包含RealSense D435i完整的软件系统，无需任何工作，键入命令行：ros2 topic echo /camera/aligned_depth_to_color/image_raw sensor_msgs/msg/Image就能得到深度图，深度图像数据的编码通常是16UC1，表示每个像素的深度值是一个16位的无符号整数（单位通常是毫米）。
汽车领域要求远高于机器人领域，包括了可靠性、安全性、鲁棒性、一致性，还要考虑性价比，汽车领域的人跳槽到具身智能领域是妥妥的降维打击。
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