ROS 2迅速成为机器人行业的标准。基于DDS作为其默认通信中间件并用于安全至关重要的场景中，将安全性添加到机器人和ROS计算图中越来越引起人们的关注。目前的工作介绍了SROS2，这是一系列开发人员工具和库，可促进ROS 2图添加安全性。为了关注SROS2中以可用性为中心的方法，我们提出了一种在遵循DevSecops模型时系统地保护图形的方法。我们还通过提出了一项应用程序案例研究来证明使用安全工具的使用，该案例研究考虑使用Puctor Navigation2和SLAM Toolbox Stacks在Turtlebot3机器人中应用的图形。我们分析了SROS2的当前功能，并讨论了这些缺点，从而为未来的贡献和扩展提供了见解。最终，我们将SROS2呈现为ROS 2的可用安全工具，并认为如果没有可用性，机器人技术的安全性将受到极大的损害。
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机器人在社会中取得了相关性，越来越越来越关注关键任务。尽管如此，机器人安全性被低估了。机器人安全性是一种复杂的景观，通常需要一个跨纪的横向落后的横向学科视角。要解决此问题，我们介绍了机器人安全框架（RSF），一种方法，用于在机器人中执行系统安全评估。我们提出，调整和开发特定术语，并提供了在四个主要层次（物理，网络，固件和应用程序）之后实现整体安全评估的指南。我们认为现代机器人应视为同样相关的内部和外部沟通安全。最后，我们倡导“通过默默无闻的安全”。我们得出结论，机器人中的安全领域值得进一步的研究努力。
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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。
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软件中的质量通常被理解为“根据设计目的的执行”，而安全意味着“软件不会将数据或计算系统置于未经授权访问的风险”。这两个方面似乎有一个联系，但是，我们如何在机器人开发周期中整合它们？在本文中，我们在机器人学中引入Devsecops，这是一系列最佳实践，旨在帮助他们在开发和运营过程中深入植入的机器人植入安全性。首先，我们简要介绍Devops，介绍使用Devsecops添加的值并描述并说明这些实践如何在机器人字段中实现。我们讨论了安全，质量和安全，开放问题与未来研究问题之间的关系。
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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.
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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。
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负责任的AI被广泛认为是我们时代最大的科学挑战之一，也是释放AI市场并增加采用率的关键。为了应对负责任的AI挑战，最近已经发布了许多AI伦理原则框架，AI系统应该符合这些框架。但是，没有进一步的最佳实践指导，从业者除了真实性之外没有什么。同样，在算法级别而不是系统级的算法上进行了重大努力，主要集中于数学无关的道德原则（例如隐私和公平）的一部分。然而，道德问题在开发生命周期的任何步骤中都可能发生，从而超过AI算法和模型以外的系统的许多AI，非AI和数据组件。为了从系统的角度操作负责任的AI，在本文中，我们采用了一种面向模式的方法，并根据系统的多媒体文献综述（MLR）的结果提出了负责任的AI模式目录。与其呆在道德原则层面或算法层面上，我们专注于AI系统利益相关者可以在实践中采取的模式，以确保开发的AI系统在整个治理和工程生命周期中负责。负责的AI模式编目将模式分为三组：多层次治理模式，可信赖的过程模式和负责任的逐设计产品模式。这些模式为利益相关者实施负责任的AI提供了系统性和可行的指导。
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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。
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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。
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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。
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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。
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机器人中的网络安全是一种新兴的主题，它已经获得了显着的牵引力。研究人员最近展示了网络攻击对机器人的一些潜力和影响。这意味着安全相关的不良后果导致人为的伤害，死亡或导致显着的诚信损失明确克服了古典IT世界的隐私问题。在网络安全研究中，使用漏洞数据库是一种非常可靠的工具，可负责揭示软件产品中的漏洞，并提高供应商的意愿来解决这些问题。在本文中，我们争辩说，现有的漏洞数据库的信息密度不足，并且在机器人中的漏洞中显示了一些偏见的内容。本文介绍了机器人漏洞数据库（RVD），该目录，用于机器人中的错误，弱点和漏洞的负责披露。本文旨在描述RVD后面的设计和过程以及相关的披露政策。此外，作者目前已经包含在RVD中的初步选择漏洞，并呼吁机器人和安全社区，以促进消除机器人中的零天漏洞的贡献。
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在工业应用中，对系统的安全和信任是广泛采用的要求。区块链技术已成为解决身份管理并保护数据聚合和控制的潜在解决方案。但是，迄今为止的绝大多数作品都利用以太坊和智能合约，这些合同不可扩展或适合工业应用。据我们所知，本文介绍了ROS 2与Hyperledger织物区块链的首次集成。通过通过GO应用程序利用面料智能合约和ROS 2的框架，我们深入研究了使用区块链控制机器人，收集和处理其数据的潜力。我们证明了拟议框架对库存管理用例的适用性，其中使用不同的机器人检测给定区域中感兴趣的对象。旨在满足分布式机器人系统的要求，我们表明机器人的性能不会受到区块链层的显着影响。同时，我们提供了开发其他应用程序的示例，这些应用程序将面料智能合约与ROS 2集成在一起。我们的结果为在自主机器人系统中进一步采用区块链技术铺平了道路，以构建可信赖的数据共享。
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为了在工业生产中更广泛地采用AI，足够的基础设施能力至关重要。这包括简化AI与工业设备的集成，对分布式部署，监视和一致的系统配置的支持。现有的IIOT平台仍然缺乏以开放的，基于生态系统的方式灵活整合可重复使用的AI服务和相关标准（例如资产管理壳或OPC UA）的功能。这正是我们采用高度可配置的基于低代码的方法来解决我们下一个级别的智能工业生产生产生产Ecosphere（IIP-Ecosphere）平台所解决的问题。在本文中，我们介绍了该平台的设计，并根据启用AI支持的视觉质量检查的演示者讨论了早期评估。在这项早期评估活动中，学到的见解和教训补充了这一点。
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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。
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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。
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机器人通常不会以安全为主要问题创建。对比典型IT系统，私人系统依赖于安全性来处理安全方面。鉴于前者，诸如常见漏洞评分系统（CVS）之类的经典评分方法无法准确捕获机器人漏洞的严重程度。目前的研究工作侧重于创建一个开放，自由地访问机器人漏洞评分系统（RVSS），该系统（RVSS）考虑机器人中的主要相关问题，包括a）机器人安全方面，b）对给定漏洞，c）图书馆和第三个漏洞的下游影响的评估-Party评分评估和D）环境变量，例如自漏洞泄露或网络上的曝光率。最后，提供了与CVSS对比的RVSS的实验评估，并侧重于专注于机器人安全景观。
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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。
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分布式机器人系统在很大程度上依赖于支持它的Publish-Subscriber通信范式和中间件框架，例如机器人操作系统（ROS），以有效地实现模块化计算图。 ROS 2执行程序是一个处理ROS 2消息的高级任务调度程序，是性能瓶颈。我们扩展了ROS2_Tracing，这是一个带有仪器和用于实时跟踪ROS 2的工具的框架，并在分布式ROS 2系统中分析和可视化消息流的分析和可视化。我们的方法检测输入和输出消息之间的一对多因果关系，包括通过简单的用户级注释，包括间接因果链接。我们在合成和真实机器人系统上验证了我们的方法，并证明了其低运行时开销。此外，可以进一步利用基本的中间执行表示数据库来提取其他指标和高级结果。这可以提供有价值的时机和调度信息，以进一步研究和改善ROS 2执行者，并优化任何ROS 2系统。源代码可在以下网址获得：https：//github.com/christophebedard/ros2-message-flow-analysis。
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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。
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