Entrando al mundo de la robótica contemporánea con ROS

En los últimos años, la robótica ha dado saltos tremendos que si bien, no ha alcanzado esas sociedades extremadamente automatizadas que nos muestra la ciencia ficción (R. Daneel Olivaw [1], la humanidad necesita tu apoyo), ha logrado grandes progresos y contribuciones y, de lo que trata el tema de hoy, ha motivado a más gente a entrar al mundo de la robótica.

Es común ver, cuando se habla de educación en robótica, que en carreras de orientación tecnológica y que no necesariamente son de especialización robótica se hacen talleres en los que los participantes pueden interactuar con pequeños robots, o armar los suyos propios con diversos sensores y actuadores. Esto es una experiencia altamente recomendable y disfrutable para personas con cualquier nivel de experiencia, incluso niños o personas sin formación en áreas tecnológicas. Pero cuando uno quiere profundizar e investigar en el área se pregunta, ¿cómo se puede cruzar esa barrera que separa el taller de robótica de la robótica comercial que uno ve en la TV o en internet? Bueno, hacer un primer acercamiento no es tan difícil.

Las personas que me conocen de cerca me habrán escuchado hablar en algunas ocasiones sobre el Software Libre y la importancia de las tecnologías abiertas. Aún hay quien dice que las tecnologías abiertas no son oportunidades para competir en el mercado… pero yo creo que a esas personas les falta un poco de visión de mundo. Basta considerar el hecho anunciado recientemente de que 486 de los 500 supercomputadores más rápidos del mundo funcionan con Linux [2][3]. Bajo mi perspectiva, vivimos en una sociedad tan interconectada que es imposible que un sólo individuo se adueñe de una idea. Las ideas complejas que benefician a mucha gente, se desarrollan desde una colectividad, ya que es en la colectividad dónde pueden nutrirse y refinarse a una velocidad que las hace usables. Así, vamos poco a poco pasando de una economía enfocada en productos (ideas desde un único agente) a una economía basada en servicios, o sea, “qué es lo que hacemos con una idea”. Y en el mundo de la robótica hace tiempo se dieron cuenta de esto, de que el avance es demasiado rápido como para intentar hacerlo todo desde un único lugar para poder competir. Así es como nació ROS, uno de los frameworks de robótica más robustos y populares en la actualidad.

ROS: Robotic Operating System

Los orígenes de ROS se remontan al Laboratorio de Inteligencia Artificial de Stanford y posteriormente su desarrollo fue acogido por la incubadora de robótica Willow Garage [4]. Estos esfuerzos han dado origen a una gran comunidad y a un conjunto de herramientas abiertas que permiten avanzar sin tener que reinventar la rueda.

Logo ROSTécnicamente, ROS no es un sistema operativo. Generalmente, se lo considera un middleware o un framework y ambas expresiones son más acertadas. Si hablamos de sistemas operativos, lo común es que asociemos ROS a Ubuntu, que es donde funcionan la mayoría de sus aplicaciones. Existen iniciativas para utilizar ROS junto a otros sistemas operativos, pero lo más común es usar ROS junto con Ubuntu (existen formas de instalarlo en Fedora, pero no todos los paquetes funcionan [5]), así que está de más decir que es un framework pensado para trabajar en Linux (¡yay!).

ROS funciona en un sistema basado en nodos. Tenemos un nodo maestro que gestiona las comunicaciones entre los distintos nodos que se van conectando. Cada nodo puede ser un programa que implemente las bibliotecas de ROS y desarrolle una función puntual, así se logran diseños modularizados en los que el sistema general no depende de manera crítica en la presencia de un componente (“Por una yegua coja no vamos a perder la trilla.”). Y esto último es algo fundamental en la robótica, ya que el sistema debe ser robusto a errores imprevistos. Incluso, los nodos pueden ejecutarse en varias máquinas para aligerar el cómputo y desarrollarlo de manera distribuida.

rqt_graph: aplicación de ROS que permite ver los nodos funcionando y su comunicación mediante los tópicos
Figura 1: rqt_graph, una aplicación de ROS que permite ver los nodos funcionando y su comunicación mediante los tópicos

La comunicación en ROS se realiza mediante tópicos y servicios. Los tópicos son canales de comunicación al estilo publisher-subscriber [6]. Un nodo puede abrir un tópico en el que publica un tipo de dato particular. Por ejemplo, yo tengo un dron Parrot AR.Drone 2.0 (ya hablaré de esa criatura, ahora que llegó su repuesto y puedo volver a usarlo <3) que mediante un nodo llamado ardrone_autonomy [7] puede publicar las imágenes que se reciben del dron en el tópico ardrone/front/image_raw. Luego otra aplicación se comporta como suscriptor de ese tópico y lee los datos publicados. Así se separa el proceso de producir datos y de procesarlos, lo que hace posible el que los distintos nodos estén desarrollados en distintos lenguajes de programación. Existen tipos de datos predefinidos para levantar tópicos para las distintas labores habituales en la comunicación en robótica, ya sea recibir datos de sensores o publicar comandos de control. Además, se pueden definir nuevos tipos de mensajes de acuerdo a las necesidades particulares de cada aplicación.

Los servicios son interfaces que un nodo abre a una determinada función. Otro nodo cliente, puede realizar una llamada a un servicio y solicitar que otro nodo realice una tarea, e incluso que envíe cierta información de vuelta. A diferencia de los tópicos, que están constantemente publicando independientemente de si son leídos o no, los servicios funcionan de acuerdo a cuando son llamados. Un ejemplo de servicio es el abierto por el simulador Gazebo, que permite reiniciar una simulación, devolviendo todos los robots instanciados a sus posiciones originales; para ejecutarlo, basta con hacer una llamada a /gazebo/reset_simulation. También hay tipos de mensajes para los servicios y se pueden desarrollar otros nuevos.

Además, ROS cuenta con diversas herramientas que ayudan a trabajar sobre esta arquitectura orientada a nodos. Por ejemplo, están las herramientas rqt, como rqt_graph (Figura 1) que permite ver un grafo con todos los nodos funcionando y los tópicos como flechas desde los nodos que publican hacia los nodos que están suscritos.

También ROS cuenta con un servidor de parámetros que guarda variables y datos que sean comunes a todo el entorno que se está ejecutando, como por ejemplo el modelo de un robot que se esté simulando o las especificaciones de un robot real con el que se esté conectado.

Instalar ROS

El desarrollo de ROS se ha enfocado fuertemente en Ubuntu como plataforma principal. Existen otras plataformas sobre las que se puede instalar [8], pero yo tengo una instalación sobre Ubuntu, así que sobre esta puedo hablar con conocimiento de causa. ROS se basa en distribuciones, que son cambios mayores en sus herramientas principales junto con conjuntos de paquetes compatibles con estas herramientas. Las distribuciones llevan nombres de acuerdo a las letras del abecedario y sus logos tienen que ver con tortugas (creo que tiene que ver con que el ejemplo más básico en ROS se basa en gráficos de tortuga [9]). La versión actual es Jade Turtle, pero yo tengo instalada la versión anterior, que es Indigoo Igloo y es una de las versiones con más soporte (y sobre la que se desarrollaron unos módulos para el dron con los que quiero empezar a trabajar). Para comenzar, yo creo que es recomendable instalar cualquiera de las dos ya que la mayoría del desarrollo se ha estandarizado. Por ahora, para seguir con el conocimiento de causa, vamos con Indigo.

Instalar ROS en Ubuntu es relativamente sencillo si se hace instalando desde los repositorios. Se puede instalar desde los archivos fuente, pero no se recomienda a menos que la ocasión lo requiera. Los pasos de la instalación se pueden encontrar en inglés en [11].

Mi versión de Ubuntu es la 14.04.2 (Trusty Tahr). Indigo es compatible con las versiones 13.10 y 14.04.

Para comenzar la instalación, hay que asegurarse de que los repositorios permitan la instalación desde los componentes “restricted”, “universe” y “multiverse”. En mi instalación venían habilitados por defecto, así que no tuve que hacer ningún cambio. En caso de necesitar configurarlos, se pueden seleccionar en “Sistema > Administración > Orígenes del Software”o revisar el artículo [10].

Luego se configura el sistema para que acepte paquetes desde packages.ros.org y se acepta su clave:

sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'
sudo apt-key adv --keyserver hkp://pool.sks-keyservers.net --recv-key 0xB01FA116

Es conveniente revisar que el índice de paquetes esté actualizado ejecutando:

sudo apt-get update

Luego, basta instalar el paquete que incluye todas las aplicaciones de ROS. El paquete más completo, y el que yo instalé, es ros-indigo-desktop-full que incluye todas las herramientas gráficas y las bibliotecas genéricas de robótica.

sudo apt-get install ros-indigo-desktop-full

También existen alternativas que incluyen menos cosas (porque creo recordar que esa versión pesaba como un giga) como ros-indigo-desktop y ros-indigo-ros-base.

sudo apt-get install ros-indigo-desktop

Además, se pueden instalar los paquetes de manera individual de la forma:

sudo apt-get install ros-indigo-NOMBRE_DEL_PAQUETE

Para gestionar las dependencias de paquetes de ROS que vayamos a instalar, se debe instalar rosdep. Esto sirve cuando vayamos a probar algún paquete descargado como código fuente.

sudo rosdep init
rosdep update

Para dejar el sistema listo para usar, hay que registrar las variables de entorno de ROS. Esto se puede hacer añadiendo un archivo de configuración predeterminado al final del archivo .bashrc.

echo "source /opt/ros/indigo/setup.bash" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

Para seleccionar las variables de entorno de una versión particular de ROS, se puede ejecutar source con el archivo predeterminado.

source /opt/ros/indigo/setup.bash

Otro paquete conveniente de instalar es rosinstall que permite instalar aplicaciones y gestionar sus dependencias de manera más automática.

sudo apt-get install python-rosinstall

Para verificar que todo está instalado y funcionando, abrimos una terminal y escribimos “roscore” y presionamos Enter. Deberíamos ver lo siguiente:

... logging to /home/bruno/.ros/log/70729674-2d80-11e5-9a3d-b803058568da/roslaunch-cronidea-3040.log
Checking log directory for disk usage. This may take awhile.
Press Ctrl-C to interrupt
Done checking log file disk usage. Usage is &lt;1GB.

started roslaunch server http://cronidea:60080/
ros_comm version 1.11.13

SUMMARY
========

PARAMETERS
 * /rosdistro: indigo
 * /rosversion: 1.11.13

NODES

auto-starting new master
process[master]: started with pid [3053]
ROS_MASTER_URI=http://cronidea:11311/

setting /run_id to 70729674-2d80-11e5-9a3d-b803058568da
process[rosout-1]: started with pid [3066]
started core service [/rosout]

Esto significa que lanzamos el nodo principal (master) de ROS y sus componentes, y que ahora podemos empezar a abrir otros nodos.

Un primer ejemplo de funcionamiento

Para usar ROS, es necesario que esté corriendo el roscore. Si lo hicimos funcionar como se mencionó recién, ahora abrimos otra consola y lanzamos el nodo del simulador de tortuga. Este simulador dibuja una tortuga en la pantalla y queda a la escucha de comandos de control para moverla en dos dimensiones. Esta tortuga recibe mensajes del tipo “Twist” en el tópico “/turtle1/cmd_vel”, que es el tipo de mensajes estándar que se utiliza para controlar un robot. Puede servir para hacer demostraciones o incluso poner a prueba ciertos algoritmos.

Para lanzar el simulador de tortuga, escribimos:

rosrun turtlesim turtlesim_node

Las aplicaciones de ros se organizan en paquetes, los que pueden contener varios nodos. En este caso “rosrun” busca en el paquete “turtlesim” el nodo “turtlesim_node”. Si todo funciona bien, deberíamos ver en la consola algo como:

[ INFO] [1437246767.585809489]: Starting turtlesim with node name /turtlesim
[ INFO] [1437246767.603619905]: Spawning turtle [turtle1] at x=[5.544445], y=[5.544445], theta=[0.000000]

y una imagen con el simulador funcionando.

Figura 2: turtlesim_node funcionando
Figura 2: turtlesim_node funcionando

Al lanzar el simulador de tortuga, se abrirán nuevos tópicos. El simulador abre el tópico mencionado antes “/turtle1/cmd_vel” en el que recibe comandos de movimiento, y dos tópicos más: “/turtle1/color_sensor” y “/turtle1/pose” en los que publica el color del pixel en el que está y la posición que tiene en la imagen. Para ver los tópicos actualmente abiertos, se puede ejecutar en otra terminal:

rostopic list

y aparecerá algo como:

/rosout
/rosout_agg
/turtle1/cmd_vel
/turtle1/color_sensor
/turtle1/pose

Ahora que la tortuga está suscrita a un tópico en el que recibe comandos, podemos publicar comandos a ese tópico. Para hacer un primer ejemplo, usaremos el nodo “turtle_teleop_key” que viene en el paquete “turtlesim”. Este nodo recibe las entradas de las flechas del teclado y publica mensajes para controlar la tortuga.

rosrun turtlesim turtle_teleop_key

Deberíamos ver:

Reading from keyboard
---------------------------
Use arrow keys to move the turtle.

Usando las teclas, la tortuga comenzará a moverse.

Figura 3: turtlesim_node recibiendo comandos de control
Figura 3: turtlesim_node recibiendo comandos de control

Si abrimos otra consola y lanzamos rqt_graph, podemos ver todos los nodos funcionando y sus respectivos tópicos.

rosrun rqt_graph rqt_graph
Figura 4: rqt_graph con los nodos y tópicos de la tortuga
Figura 4: rqt_graph con los nodos y tópicos de la tortuga

Dónde seguir

En este tutorial, mostré un poco sobre cómo funciona ROS, uno de los frameworks de robótica más populares en la actualidad. Para ver su popularidad, basta considerar la cantidad de robots del DARPA Robotics Challenge que lograron grandes resultados usándolo (18 de 23 equipos [12]). Estos mismos principios mostrados en el breve ejemplo de la tortuga, son los que subyacen a toda la arquitectura de ROS y permiten desarrollar complejas aplicaciones distribuidas de alto desempeño.

Para seguir aprendiendo, los pasos siguientes son profundizar en los nodos, los tópicos, los servicios y aplicaciones como el simulador Gazebo o el visualizador RViz. Un buen punto de partida son los tutoriales oficiales de ROS [13]. Además, pretendo hacer más tutoriales para ir profundizando en varios temas que he aplicado.

Referencias

  1. R. Daneel Olivaw en Wikipedia: https://es.wikipedia.org/wiki/R._Daneel_Olivaw
  2. “It’s Official: Linux is the King of Supercomputing”: http://fossbytes.com/supercomputer-operating-system-linux/
  3. Top 500 Supercomputers: http://www.top500.org/statistics/details/osfam/1
  4. Historia de ROS: http://www.ros.org/history/
  5. Instalando ROS en Fedora 19: http://www.jann.cc/2013/04/29/building_ros_on_fedora_19.html
  6. Patrón Publisher-Subscriber: https://en.wikipedia.org/wiki/Publish%E2%80%93subscribe_pattern
  7. Nodo ROS ardrone_autonomy: http://ardrone-autonomy.readthedocs.org/en/latest/
  8. Instalación de ROS Indigo: http://wiki.ros.org/indigo/Installation
  9. Gráficas Tortuga: https://es.wikipedia.org/wiki/Gr%C3%A1ficas_tortuga
  10. Repositorios de Ubuntu: http://doc.ubuntu-es.org/Repositorios_desde_Ubuntu
  11. Instalación de ROS en Ubuntu: http://wiki.ros.org/indigo/Installation/Ubuntu
  12. ROS y la revolución en la robótica: http://www.zdnet.com/article/long-live-ros-why-the-robotics-revolution-is-being-driven-by-open-source-development/
  13. Tutoriales de ROS: http://wiki.ros.org/ROS/Tutorials/
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