Введение: языки и инструменты
Для разработки роботов чаще всего используют Python и C++. Python удобен для быстрой прототипировки и работы с ML, C++ даёт производительность и используется в низкоуровневых контроллерах. Для интеграции сенсоров и модулей удобно применять ROS/ROS2.
ROS vs нативные SDK
ROS (Robot Operating System) — это экосистема пакетов и инструментов для интеграции сенсоров, управления и обмена сообщениями между компонентами. Преимущества:
- Модульность и сообщество
- Большое количество пакетов для SLAM, планирования и навигации
Нативные SDK производителей полезны для доступа к специфичным функциям платформы (например, SDK дронов или Unitree для квадроподов).
Симуляторы
- Gazebo — часто используется с ROS для моделирования физики и сенсоров.
- Coppelia (V-REP) — гибкий симулятор с богатой функциональностью и API.
- Virtual Robotics Toolkit — удобен для образовательных задач и VEX-проектов.
Toolboxes и библиотеки
- Matlab Robotics System Toolbox — мощный набор для анализа кинематики и моделирования.
- Robotics Toolbox (Python) — полезен для учебных задач и алгоритмов.
- Open-source пакеты ROS для SLAM, навигации и распознавания объектов.
Пример стека для мобильного робота
- База: робоплатформа с моторными драйверами.
- Низкоуровневое ПО: контроллер (STM, Arduino, Teensy).
- ROS node для управления скоростью и телеметрии.
- SLAM-пакет для картографирования (Gmapping, Cartographer).
- Навигационная стека для планирования пути (move_base).
Интеграция и тестирование
- Используйте симуляцию для первого этапа и переносите алгоритмы на реальную платформу поэтапно.
- Настройте CI и тесты для ключевых функций (движение, обработка сенсоров).
Ресурсы для изучения
- Официальная документация ROS и ROS2
- Курсы по робототехнике и компьютерному зрению
- GitHub-репозитории с примерами и учебными проектами
Для практики рекомендуем начать с проекта из «Как сделать робота» и перенести часть логики на ROS.