软件体系结构定义了大型计算系统的蓝图，因此是设计和开发工作的关键部分。在移动机器人的背景下，对此任务进行了广泛的探索，从而导致了大量参考设计和实现。由于软件体系结构定义了实现所有组件的框架，因此自然是移动机器人系统的一个非常重要的方面。在本章中，我们概述了特定问题域（移动机器人系统）对软件框架强加的要求。我们讨论了一些当前的设计解决方案，提供了有关共同框架的历史观点，并概述了未来发展的方向。

This paper gives an overview of ROS, an opensource robot operating system. ROS is not an operating system in the traditional sense of process management and scheduling; rather, it provides a structured communications layer above the host operating systems of a heterogenous compute cluster. In this paper, we discuss how ROS relates to existing robot software frameworks, and briefly overview some of the available application software which uses ROS.

由于高系统复杂性和动态环境，测试和调试已成为机器人软件开发的主要障碍。标准，基于中间件的数据记录不提供有关内部计算和性能瓶颈的足够信息。其他现有方法还针对非常特定的问题，因此不能用于多用途分析。此外，它们不适合实时应用。在本文中，我们呈现ROS2_TRACING，一个灵活的跟踪工具和ROS 2的多功能仪器集合。它允许使用低开销LTTNG示踪器收集实时分布式系统的运行时执行信息。工具还将跟踪集成到无价的ROS 2 Orchestration系统和其他可用性工具中。消息延迟实验表明，当所有ROS 2仪器启用时，端到端消息延迟开销低于0.0055毫秒，我们认为适用于生产实时系统。使用ROS2_TRACING获得的ROS 2执行信息可以与操作系统的跟踪数据组合，从而实现更广泛的精确分析，有助于了解应用程序执行，以找到性能瓶颈和其他问题的原因。源代码可用于：https://gitlab.com/ros-tracing/ros2_tracing。

机器人操作系统（ROS）提供软件框架，知识和社区生态系统提供资源，以便快速开发和原型智能机器人应用。通过标准化软件模块的通信，配置和调用，ROS便于重用设备驱动程序和算法实现。使用现有的功能实现允许用户从测试和已知的功能中组装其机器人应用程序。尽管ROS-Industrial Consortium和Rosin这样的项目努力将ROS带到工业应用和整合工业硬件，但我们观察缺乏在普遍整合基本物理IO的选择。在这项工作中，我们通过为ROS实现通用Modbus / TCP设备驱动程序来安置并提供解决此问题。

通信系统是自主UAV系统设计的关键部分。它必须解决不同的考虑因素，包括UAV的效率，可靠性和移动性。此外，多UAV系统需要通信系统，以帮助在UAV的团队中提供信息共享，任务分配和协作。在本文中，我们审查了在考虑在电力线检查行业的应用程序时支持无人机团队的通信解决方案。我们提供候选无线通信技术的审查{用于支持UAV应用程序中的通信。综述了这些候选技术的性能测量和无人机相关的频道建模。提出了对构建UAV网状网络的当前技术的讨论。然后，我们分析机器人通信中间件，ROS和ROS2的结构，界面和性能。根据我们的审查，提出了通信系统中每层候选解决方案的特征和依赖性。

设置机器人环境快速测试新开发的算法仍然是一个困难且耗时的过程。这给有兴趣执行现实世界机器人实验的研究人员带来了重大障碍。Robotio是一个旨在解决此问题的Python库。它着重于为机器人，抓地力和摄像机等提供常见，简单和结构化的Python接口。这些接口以及这些接口的实现为常见硬件提供了。此启用使用机器人的代码可以在不同的机器人设置上可移植。在建筑方面，Robotio旨在与OpenAI健身房环境以及ROS兼容。提供了这两种示例。该库与许多有用的工具一起融合在一起，例如相机校准脚本和情节记录功能，这些功能进一步支持算法开发。

自主机器人结合了各种技能，形成越来越复杂的行为，称为任务。尽管这些技能通常以相对较低的抽象级别进行编程，但它们的协调是建筑分离的，并且经常以高级语言或框架表达。几十年来，州机器一直是首选的语言，但是最近，行为树的语言在机器人主义者中引起了人们的关注。行为树最初是为计算机游戏设计的，用于建模自主参与者，提供了基于树木的可扩展的使命表示，并受到支持支持模块化设计和代码的重复使用。但是，尽管使用了该语言的几种实现，但对现实世界中的用法和范围知之甚少。行为树提供的概念与传统语言（例如州机器）有何关系？应用程序中如何使用行为树和状态机概念？我们介绍了对行为树中关键语言概念的研究及其在现实世界机器人应用中的使用。我们识别行为树语言，并将其语义与机器人技术中最著名的行为建模语言进行比较。我们为使用这些语言的机器人应用程序挖掘开源存储库并分析此用法。我们发现两种行为建模语言在语言设计及其在开源项目中的用法之间的相似性方面，以满足机器人域的需求。我们为现实世界行为模型的数据集提供了贡献，希望激发社区使用和进一步开发这种语言，相关的工具和分析技术。

目前，大多数社会机器人通过传感器与周围环境和人类相互作用，这些传感器是机器人的组成部分，这限制了传感器，人机相互作用和互换性的可用性。在许多应用中需要一种适合许多机器人的可穿戴传感器衣服。本文介绍了一个经济实惠的可穿戴传感器背心，以及带有物联网（物联网）的开源软件架构，用于社会人形机器人。背心由触摸，温度，手势，距离，视觉传感器和无线通信模块组成。 IOT功能允许机器人与人类和互联网一起与人类交互。设计的体系结构适用于任何具有通用图形处理单元（GPGPU），I2C / SPI总线，Internet连接和机器人操作系统（ROS）的任何社交机器人。此架构的模块化设计使开发人员能够轻松地添加/删除/更新复杂行为。所提出的软件架构提供IOT技术，GPGPU节点，I2C和SPI总线管理器，视听交互节点（语音到文本，文本到语音和图像理解），以及行为节点和其他节点之间的隔离。所提出的IOT解决方案包括机器人中的相关节点，RESTful Web服务和用户界面。我们使用HTTP协议作为与Internet的社会机器人双向通信的手段。开发人员可以在C，C ++和Python编程语言中轻松编辑或添加节点。我们的架构可用于为社会人形机器人设计更复杂的行为。

增加制药实验室和生产设施的自动化水平起着至关重要的作用。然而，这一领域的特殊要求使其挑战适应其他行业中存在的尖端技术。本文概述了相关方法以及如何在制药行业中使用，特别是在发展实验室中。最近的进步包括能够处理能够处理复杂任务的灵活移动机械手。然而，由于接口的多样性，将来自许多不同供应商的设备集成到端到端的自动化系统中是复杂的。因此，在本文中考虑了各种标准化方法，提出了一种概念来进一步服用一步。该概念使具有视觉系统的移动操纵器能够“学习”每个设备的姿势，并利用来自通用云数据库的条形码 - 获取接口信息。该信息包括控制和通信协议定义以及操作设备所需的机器人操作的表示。为了定义与设备相关的动作，设备必须具有 - 除了条形码 - 作为标准的基准标记。在随访论文中的适当研究活动之后，将详细阐述该概念。

边缘计算是一项有前途的技术，可以在需要瞬时数据处理的技术领域提供新功能。机器和深度学习等领域的研究人员对其应用程序进行了广泛的边缘和云计算，这主要是由于他们提供的大量计算和存储资源。目前，机器人技术也正在寻求利用这些功能，并且随着5G网络的开发，可以克服该领域的一些现有限制。在这种情况下，重要的是要知道如何利用新兴的边缘体系结构，当今存在哪些类型的边缘体系结构和平台，以及哪些可以并且应该基于每个机器人应用程序使用。一般而言，边缘平台可以以不同的方式实现和使用，尤其是因为有几个提供商提供或多或少提供的一组服务以及一些基本差异。因此，本研究针对那些从事下一代机器人系统开发的人解决了这些讨论，并将有助于理解每个边缘计算体系结构的优势和缺点，以便明智地选择适合每个应用程序的功能。

随着自动机器人解决方案无处不在的越来越多，对它们的连通性和多机器人系统中的合作的兴趣正在上升。当前研究问题的两个方面是机器人安全性和对拜占庭代理商的确保多机器人协作。已提出了区块链和其他分布式分类帐技术（DLT）来应对两个领域的挑战。但是，一些关键挑战包括现实世界网络中的可扩展性和部署。本文提出了一种集成IOTA和ROS 2的方法，以实现更可扩展的基于DLT的机器人系统，同时允许部署后进行网络分区耐受性。据我们所知，这是机器人系统IOTA智能合约的首次实施，以及与ROS2的首次集成设计，这与依赖以太坊的绝大多数文献相比。我们提出了一般的IOTA+ROS 2体系结构，导致耐隔离的决策过程，该过程也从嵌入式区块链结构中继承了拜占庭式公差属性。我们证明了在具有间歇性网络连接的系统中进行合作映射应用程序的拟议框架的有效性。在存在网络分区的情况下，我们在以太坊方面表现出了卓越的性能，在计算资源利用方面的影响很小。这些结果为分布式机器人系统中的区块链解决方案更广泛地集成开辟了道路，其连接性和计算要求较少。

机器人操作系统（ROS）为涉及生产任务，提高生产力和简化人类运营的各个领域的自动化带来了极大的自动化潜力。但是，ROS高度依赖交流，但缺乏安全的数据共享机制。确保多机器人之间的机密数据交换在多机器人交互中提出了重大挑战。在本文中，我们介绍了Authros，这是一个安全且方便的授权框架，用于ROS节点，具有绝对安全性和基于私人以太坊网络和SM算法的高可用性。据我们所知，Authros是装有ROS的机器人的第一个安全数据共享框架。该框架可以满足ROS节点之间交换机密数据的不可变性和安全性的要求。此外，提出了授权和身份验证的机制，以在没有第三方的情况下进行原子执行以确保值得信赖的数据交换。 SM2密钥交换和SM4授权加密机制均已提出用于数据传输安全性。还实施了数据摘要上传方案，以提高以太坊网络上数据查询和上传的效率。实验结果表明，它可以从6.34ms的800KB加密数据中生成摘要。通过安全分析，Authros实现了安全的数据交换，数据操作检测和节点锻造攻击保护。

RobowFlex是一个用于工业和研究应用程序机器人运动计划的软件库，利用流行的MoveIt库和机器人操作系统（ROS）中间件。 RobowFlex提供了一个增强的API，用于在单个程序中进行制作和操纵运动计划查询，从而使MoveIt的运动计划变得容易。 RobowFlex的高级API简化了许多常见的用例，同时仍可以在需要时提供对MoveIt库的低级访问。 RobOwFlex对于1）制定新运动计划者，2）评估运动计划者以及3）使用运动计划作为子例程（例如任务和运动计划）的复杂问题。 RobOwFlex还提供可视化功能，其他机器人库（例如Dart和Tesseract）的集成，并与其他机器人包互补。在我们的库中，用户无需成为ROS或MoveIT的专家即可设置运动计划查询，从结果中提取信息以及直接与各种软件组件接口。我们通过几个示例用例证明了它的功效。

Automated Driving Systems (ADS) have rapidly evolved in recent years and their architecture becomes sophisticated. Ensuring robustness, reliability and safety of performance is particularly important. The main challenge in building an ADS is the ability to meet certain stringent performance requirements in terms of both making safe operational decisions and finishing processing in real-time. Middlewares play a crucial role to handle these requirements in ADS. The way middlewares share data between the different system components has a direct impact on the overall performance, particularly the latency overhead. To this end, this paper presents FastCycle as a lightweight multi-threaded zero-copy messaging broker to meet the requirements of a high fidelity ADS in terms of modularity, real-time performance and security. We discuss the architecture and the main features of the proposed framework. Evaluation of the proposed framework based on standard metrics in comparison with popular middlewares used in robotics and automated driving shows the improved performance of our framework. The implementation of FastCycle and the associated comparisons with other frameworks are open sourced.

已知尝试构建自主机器人依赖复杂的控制架构，通常使用机器人操作系统平台（ROS）实现。在这些系统中需要运行时适应，以应对组件故障，并使用动态环境引起的突发事件 - 否则，这些系统会影响任务执行的可靠性和质量。关于如何在机器人中构建自适应系统的现有提案通常需要重大重新设计控制架构，并依赖于对机器人社区不熟悉的复杂工具。此外，它们很难重复使用应用程序。本文介绍了MRO：基于ROS的机器人控制架构的运行时调整的基于模型的框架。 MRO使用域特定语言的组合来模拟架构变体，并捕获任务质量问题，以及基于本体的Mape-K和Meta-Contoil Visions的运行时适应的愿望。在两个现实ROS的机器人示范器中施加MRO的实验结果在特派团执行的质量方面，展示了我们的方法的好处，以及机器人应用程序的MROS的可扩展性和可重复性。

我们为多机器人系统应用程序提供了一个网络共模拟框架。我们需要一个模拟框架，该框架既捕获物理互动和通信方面，以有效地设计这种复杂的系统。这对于共同设计多机器人的自主逻辑和通信协议是必不可少的。提出的框架扩展了现有工具，以模拟机器人的自主权和与网络相关的方面。我们已经使用ROS/ROS2的凉亭来开发机器人和Mininet-WIFI作为网络模拟器的自治逻辑，以捕获多机器人系统的网络物理系统属性。该框架解决了通过同步移动性和时间来无缝集成两个仿真环境的需求，从而使算法轻松迁移到真实的平台。该框架支持基于容器的虚拟化，并通过解耦数据平面和控制平面来扩展通用机器人框架。

我们认为，利用公共，跨平台，语言 - 不可止结的包管理器和jupyter紧密地耦合广泛使用的机器人操作系统，这是有益的，这是一种提供科学计算的基于网络的互动计算环境。我们为公务员提供新的ROS套餐，可以轻松地安装ROS沿着数据科学和机器学习套件。多个ROS版本（目前ROS1 Melodic和Neatic以及ROS2 Foxy和Galactic）可以同时在一台机器上运行，具有适用于Linux，Windows和OSX的预编译二进制文件，以及ARM架构（例如Raspberry PI和新的苹果硅）。要处理ROS生态系统的大尺寸，我们通过重写C ++的关键零件来显着提高公共求解器和构建系统的速度。我们进一步为ROS提供了一系列jupyterlab扩展，包括用于实时绘图，调试和机器人控制的插件，以及与ZETHU的紧密集成，RVIZ如可视化工具。罗布斯特克在一起结合了最好的数据科学和机器人世界，帮助研究人员和开发人员为学术和工业项目建立定制解决方案。

边缘计算是一个将数据处理服务转移到生成数据的网络边缘的范式。尽管这样的架构提供了更快的处理和响应，但除其他好处外，它还提出了必须解决的关键安全问题和挑战。本文讨论了从硬件层到系统层的边缘网络体系结构出现的安全威胁和漏洞。我们进一步讨论了此类网络中的隐私和法规合规性挑战。最后，我们认为需要一种整体方法来分析边缘网络安全姿势，该姿势必须考虑每一层的知识。

通过智能连接设备，技术正在逐步重塑国内环境，提高家庭安全和整体环境质量。然而，人口转移和流行病最近展示导致他们房屋中的老年人隔离，产生了可靠的辅助人物的需求。机器人助理是国内福利创新的新前沿。老年人监测只是一个可能的服务应用之一，智能机器人平台可以处理集体福祉。在本文中，我们展示了一个新的辅助机器人，我们通过模块化的基于层的架构开发，使灵活的机械设计与最先进的人工智能进行了灵活的人工智能，以便感知和声音控制。关于以前的机器人助手的作品，我们提出了一个设置有四个麦粉轮的全向平台，这使得自主导航与杂乱环境中的有效障碍物避免。此外，我们设计可控定位装置，以扩展传感器的视觉范围，并改善对用户界面的访问以进行远程呈现和连接。轻量级深度学习解决方案，用于视觉感知，人员姿势分类和声乐命令完全运行机器人的嵌入式硬件，避免了云服务私有数据收集产生的隐私问题。

机器人系统的长期自主权隐含地需要可靠的平台，这些平台能够自然处理硬件和软件故障，行为问题或缺乏知识。基于模型的可靠平台还需要在系统开发过程中应用严格的方法，包括使用正确的构造技术来实现机器人行为。随着机器人的自治水平的提高，提供系统可靠性的提供成本也会增加。我们认为，自主机器人的可靠性可靠性可以从几种认知功能，知识处理，推理和元评估的正式模型中受益。在这里，我们为自动机器人代理的认知体系结构的生成模型提出了案例，该模型订阅了基于模型的工程和可靠性，自主计算和知识支持机器人技术的原则。