เครื่องมือแก้ไขของ Downcodes จะนำคุณไปสู่ซอฟต์แวร์แปดตัวที่ใช้กันทั่วไปสำหรับการพัฒนาระบบหุ่นยนต์! เทคโนโลยีวิทยาการหุ่นยนต์กำลังเฟื่องฟู และการสนับสนุนซอฟต์แวร์ที่อยู่เบื้องหลังเป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้ บทความนี้จะเจาะลึกซอฟต์แวร์พัฒนาระบบหุ่นยนต์ที่ใช้กันทั่วไปแปดซอฟต์แวร์: ROS, MATLAB, LabVIEW, Gazebo, V-REP, PyRobot, OpenCV และ ArduPilot วิเคราะห์คุณลักษณะและสถานการณ์ที่เกี่ยวข้อง และช่วยคุณเลือกเครื่องมือที่เหมาะสม เพื่อเริ่มต้นการเดินทางเพื่อการพัฒนาหุ่นยนต์ของคุณ!
ซอฟต์แวร์พัฒนาระบบหุ่นยนต์ประกอบด้วย ROS (ระบบปฏิบัติการหุ่นยนต์), MATLAB, LabVIEW, Gazebo, V-REP, PyRobot, OpenCV และ ArduPilot ในบรรดาสิ่งเหล่านี้ ROS (ระบบปฏิบัติการหุ่นยนต์) เป็นกรอบการพัฒนาหุ่นยนต์ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุดในปัจจุบัน ROS มีเครื่องมือและไลบรารีมากมายเพื่อรองรับการใช้งานหุ่นยนต์ที่หลากหลาย ตั้งแต่การรับรู้ การนำทาง ไปจนถึงการปฏิบัติงาน ครอบคลุมความต้องการในการพัฒนาหุ่นยนต์เกือบทั้งหมด นอกจากนี้ยังรองรับภาษาการเขียนโปรแกรมหลายภาษา เช่น C++ และ Python และมีการออกแบบที่ปรับขนาดได้สูงและแยกส่วน ช่วยให้นักพัฒนาสามารถรวมฮาร์ดแวร์และอัลกอริธึมที่แตกต่างกันได้อย่างง่ายดาย
ROS (ระบบปฏิบัติการหุ่นยนต์) คือเฟรมเวิร์กซอฟต์แวร์โรบ็อตแบบโอเพ่นซอร์สที่ให้ชุดเครื่องมือและไลบรารีที่ยืดหยุ่นสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันโรบ็อต
การออกแบบสถาปัตยกรรมของ ROS เน้นความเป็นโมดูลาร์และการประมวลผลแบบกระจาย โดยเชื่อมต่อโมดูลการทำงานต่างๆ เข้าด้วยกันผ่านระบบส่งข้อความ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถรันโปรแกรมอิสระบนโหนดที่แตกต่างกันได้ การออกแบบนี้ช่วยเพิ่มความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่นของระบบได้อย่างมาก ตัวอย่างเช่น หุ่นยนต์อาจมีเซ็นเซอร์และแอคทูเอเตอร์หลายตัว ซึ่งแต่ละตัวสามารถทำงานเป็นโหนดอิสระและสื่อสารผ่านระบบส่งข้อความของ ROS
ROS มีชุดเครื่องมืออันทรงพลังมากมาย เช่น RViz (เครื่องมือแสดงภาพ), Gazebo (เครื่องมือจำลอง) และ rqt (เครื่องมือกราฟิก) เพื่อช่วยนักพัฒนาแก้ไขจุดบกพร่อง จำลอง และแสดงภาพ นอกจากนี้ ROS ยังรองรับภาษาการเขียนโปรแกรมหลายภาษา (เช่น C++ และ Python) และมีเอกสารประกอบมากมายและการสนับสนุนจากชุมชน
MATLAB เป็นภาษาประสิทธิภาพสูงที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านวิศวกรรมและการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ นอกจากนี้ยังใช้กันอย่างแพร่หลายในการพัฒนาระบบหุ่นยนต์
MATLAB มีชื่อเสียงในด้านการคำนวณเมทริกซ์ที่ทรงพลังและความสามารถในการวิเคราะห์เชิงตัวเลข โดยมีกล่องเครื่องมือที่หลากหลาย เช่น กล่องเครื่องมือหุ่นยนต์ กล่องเครื่องมือคอมพิวเตอร์วิทัศน์ และกล่องเครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึก
MATLAB ยังรองรับการทำงานร่วมกับแพลตฟอร์มฮาร์ดแวร์ต่างๆ เช่น Arduino, Raspberry Pi และเซ็นเซอร์ต่างๆ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถทำการทดสอบฮาร์ดแวร์ในวง (HIL) ได้อย่างง่ายดายเพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของอัลกอริทึมบนฮาร์ดแวร์จริง
LabVIEW คือแพลตฟอร์มการออกแบบระบบและสภาพแวดล้อมการพัฒนา เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการพัฒนาระบบการทดสอบ การวัด และการควบคุม
LabVIEW ใช้ภาษาการเขียนโปรแกรมกราฟิก G และผู้ใช้สามารถเขียนโปรแกรมได้โดยการลากและวางไอคอนและเส้นเชื่อมต่อ วิธีการเขียนโปรแกรมนี้ใช้งานง่าย เข้าใจง่าย และเหมาะสำหรับการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว
LabVIEW มีความสามารถในการรวบรวมและประมวลผลข้อมูลอันทรงพลัง และมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในระบบอัตโนมัติทางอุตสาหกรรม การทดลองวิจัยทางวิทยาศาสตร์ และสาขาการศึกษา มีอินเทอร์เฟซฮาร์ดแวร์ที่หลากหลาย และรองรับการเชื่อมต่อและการควบคุมเซ็นเซอร์และแอคทูเอเตอร์ที่หลากหลาย
Gazebo เป็นแพลตฟอร์มจำลองหุ่นยนต์แบบโอเพ่นซอร์สที่ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการจำลองและการทดสอบระบบหุ่นยนต์
Gazebo มอบสภาพแวดล้อมการจำลองทางฟิสิกส์ที่มีความเที่ยงตรงสูง ซึ่งรองรับปรากฏการณ์ทางกายภาพที่ซับซ้อน เช่น การชน แรงเสียดทาน และแรงโน้มถ่วง นอกจากนี้ยังรองรับเอนจิ้นฟิสิกส์ที่หลากหลาย เช่น ODE, Bullet และ DART ทำให้ผลลัพธ์การจำลองสมจริงยิ่งขึ้น
Gazebo ได้รับการบูรณาการอย่างแน่นหนากับ ROS นักพัฒนาสามารถจำลองหุ่นยนต์ ROS ใน Gazebo และโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมการจำลองผ่านระบบส่งข้อความของ ROS ช่วยให้นักพัฒนาสามารถทดสอบและดีบักแอปพลิเคชัน ROS ในสภาพแวดล้อมเสมือนจริง ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงและต้นทุนของการทดสอบฮาร์ดแวร์จริง
V-REP (Virtual Robot Experimentation Platform) เป็นแพลตฟอร์มจำลองหุ่นยนต์ที่ทรงพลังซึ่งเหมาะสำหรับการใช้งานหุ่นยนต์ที่หลากหลาย
V-REP มอบสภาพแวดล้อมการจำลองที่ยืดหยุ่นซึ่งรองรับหุ่นยนต์รุ่นและเซ็นเซอร์ที่หลากหลาย นักพัฒนาสามารถทำการพัฒนาขั้นที่สองและปรับแต่งฟังก์ชันการจำลองผ่านภาษาสคริปต์ (เช่น Lua) และอินเทอร์เฟซปลั๊กอิน
V-REP รองรับอินเทอร์เฟซการสื่อสารที่หลากหลาย เช่น ROS, Remote API และ API ที่ใช้ B0 ช่วยให้นักพัฒนาสามารถทำงานร่วมกับแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์อื่นๆ ได้อย่างง่ายดาย
PyRobot เป็นเฟรมเวิร์กโรบ็อตแบบโอเพ่นซอร์สที่พัฒนาโดย Facebook AI Research เพื่อทำให้การพัฒนาแอปพลิเคชันโรบ็อตง่ายขึ้น
PyRobot มอบ API ที่ใช้งานง่ายซึ่งช่วยให้กระบวนการพัฒนาแอปพลิเคชันหุ่นยนต์ง่ายขึ้น รองรับแพลตฟอร์มหุ่นยนต์หลายแพลตฟอร์ม เช่น LoCoBot และ TurtleBot ช่วยให้นักพัฒนาดำเนินการทดลองหุ่นยนต์ได้อย่างรวดเร็ว
PyRobot มีตัวอย่างและบทช่วยสอนมากมายเพื่อช่วยให้ผู้เริ่มต้นเริ่มต้นได้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ยังสนับสนุนการผสานรวมกับเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องอื่นๆ เช่น PyTorch ช่วยให้นักพัฒนาดำเนินการเรียนรู้หุ่นยนต์และการทดลองเสริมการเรียนรู้ได้อย่างง่ายดาย
OpenCV เป็นไลบรารีคอมพิวเตอร์วิทัศน์แบบโอเพ่นซอร์สที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการพัฒนาระบบวิชันซิสเต็มของหุ่นยนต์
OpenCV มีฟังก์ชันการประมวลผลภาพมากมาย เช่น การกรองภาพ การตรวจจับขอบ และการแยกคุณสมบัติ เพื่อช่วยนักพัฒนาดำเนินการวิเคราะห์และประมวลผลภาพ นอกจากนี้ยังรองรับภาษาการเขียนโปรแกรมหลายภาษา เช่น C++, Python และ Java พร้อมความเข้ากันได้ข้ามแพลตฟอร์มที่ดี
OpenCV รองรับการผสานรวมกับเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึก (เช่น TensorFlow, Caffe และ PyTorch) ช่วยให้นักพัฒนาปรับใช้และอนุมานโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกได้อย่างง่ายดาย
ArduPilot เป็นซอฟต์แวร์ควบคุมอากาศยานอัตโนมัติแบบโอเพ่นซอร์สที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการพัฒนาโดรนและยานพาหนะไร้คนขับ
ArduPilot มีอัลกอริธึมควบคุมการบินที่ทรงพลังและรองรับโหมดการบินและอัลกอริธึมการนำทางที่หลากหลาย นอกจากนี้ยังรองรับเซ็นเซอร์และโปรโตคอลการสื่อสารที่หลากหลาย ช่วยให้นักพัฒนาสามารถควบคุมและนำทางโดรนได้อย่างง่ายดาย
ArduPilot มีชุมชนนักพัฒนาที่กระตือรือร้นซึ่งมีเอกสารและบทช่วยสอนมากมายเพื่อช่วยให้นักพัฒนาเริ่มต้นได้อย่างรวดเร็ว สมาชิกชุมชนยังคงมีส่วนร่วมในคุณสมบัติและการปรับปรุงใหม่ ๆ อย่างต่อเนื่อง ทำให้ ArduPilot สามารถพัฒนาและปรับปรุงต่อไปได้
โดยสรุป มีซอฟต์แวร์พัฒนาระบบหุ่นยนต์หลายประเภท ซึ่งแต่ละประเภทมีลักษณะเฉพาะของตัวเอง เนื่องจากเป็นกรอบการพัฒนาหุ่นยนต์ที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย ROS จึงได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางในด้านการออกแบบโมดูลาร์และคลังเครื่องมือที่หลากหลาย MATLAB, LabVIEW, Gazebo, V-REP, PyRobot, OpenCV และ ArduPilot ต่างก็มีข้อดีของตัวเองและเหมาะสมกับความต้องการในการพัฒนาที่แตกต่างกัน นักพัฒนาสามารถเลือกแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ที่เหมาะสมได้ตามความต้องการเฉพาะของโครงการ ใช้ประโยชน์จากฟังก์ชันและเครื่องมืออันทรงพลังได้อย่างเต็มที่ และเร่งการพัฒนาและปรับใช้ระบบหุ่นยนต์
ถาม: ตัวเลือกทั่วไปสำหรับซอฟต์แวร์พัฒนาระบบหุ่นยนต์มีอะไรบ้าง? ตอบ: มีตัวเลือกมากมายสำหรับซอฟต์แวร์พัฒนาระบบหุ่นยนต์ ซึ่งบางตัวเลือกใช้กันทั่วไป ได้แก่ ROS (ระบบปฏิบัติการหุ่นยนต์), Microsoft Robotics Developer Studio, OpenAI Gym เป็นต้น
ถาม: ฉันควรเลือกซอฟต์แวร์พัฒนาระบบหุ่นยนต์ตัวใด ตอบ: เมื่อเลือกซอฟต์แวร์พัฒนาระบบหุ่นยนต์ คุณควรตัดสินใจตามความต้องการของโครงการและทักษะส่วนบุคคล หากคุณต้องการความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับแต่งสูง ROS อาจเป็นตัวเลือกที่ดี หากคุณต้องการผสานรวมกับเทคโนโลยีของ Microsoft หรือพัฒนาใน C# Microsoft Robotics Developer Studio อาจเหมาะสมกว่า OpenAI Gym มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง
ถาม: มีตัวเลือกฟรีสำหรับซอฟต์แวร์พัฒนาระบบหุ่นยนต์หรือไม่? ตอบ: ใช่ มีซอฟต์แวร์พัฒนาระบบหุ่นยนต์บางตัวที่ให้บริการฟรี ตัวอย่างเช่น ROS เป็นโครงการโอเพ่นซอร์สที่สามารถใช้และแก้ไขได้ฟรี OpenAI Gym ยังเป็นแพ็คเกจซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สฟรี อย่างไรก็ตาม Microsoft Robotics Developer Studio เป็นซอฟต์แวร์เชิงพาณิชย์และต้องมีใบอนุญาตจึงจะใช้งานได้
ฉันหวังว่าบทความนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจซอฟต์แวร์การพัฒนาระบบหุ่นยนต์ได้ดีขึ้น และฉันหวังว่าคุณจะพัฒนาได้อย่างราบรื่น!