ROS2 - Understanding services

ROS is built around nodes - independent programs that each handle a specific task in your system (data network). For example, one node might control motors, while another processes camera data.

These nodes need to communicate with each other, and ROS provides several communication methods. One key method is services, which enable request-response communication between nodes. Think of services like function calls between nodes - one node (the client) requests something, and another node (the server) processes that request and sends back a response.

For example, a camera node might provide a "capture_image" service that other nodes can call when they need a new image. This is different from continuous data streaming (which uses topics) because services are specifically for on-demand, request-response interactions.

Key Benefits of ROS2 Services:
├── Request-Response Pattern
├── Services provide a synchronous request-response communication model
├── The client sends a request and waits for a response from the server
├── This is ideal for on-demand, one-to-one interactions between nodes
├── Guaranteed Delivery
├── Unlike topics which use publish/subscribe, services ensure the request reaches the server and gets a response
├── The client knows whether the service call succeeded or failed
├── Good for critical operations that need confirmation
├── Resource Efficiency
├── Services don't continuously stream data like topics
├── They only transmit when explicitly called
└── More efficient for occasional/periodic interactions

Perfect for Specific Use Cases:
├── One-time configurations
├── Computing results on demand
├── Robot control commands that need acknowledgment
└── System queries that expect a response

Better Error Handling
├── Services provide explicit success/failure feedback
├── The client can implement proper error handling
└── Helps build more robust systems

Synchronous Nature
├── Blocking calls ensure operations complete in sequence
├── Critical for tasks that must happen in order
└── Provides clear control flow in the application

The key is choosing between services and topics based on specific needs:
- Use services for request-response patterns
- Use topics for continuous data streams

Services are optimal when you need:
❕Guaranteed delivery
❕Operation confirmation
❕Explicit error handling
❕Sequential execution
❕One-time or periodic interactions

#ROS #knowledge

ROS2: Modular & Resilient Node Parameters

In ROS2, each node controls its own settings, creating a system that’s both modular and remarkably resilient. What’s more, ROS2 comes with a rich array of built-in methods for managing parameters, making your nodes even more flexible and robust:

• Decentralized Control:
Each node declares and manages its own parameters, creating a plug-and-play architecture that minimizes risk and enhances robustness.

• Dynamic Adjustments:
Built-in APIs let you update parameters on the fly—no need for restarts. Change callbacks ensure that live updates are smoothly integrated into your node performance.

• Extensive Built-In Methods:
ROS2 provides a variety of tools, from dynamic parameter handling to advanced introspection methods. This extensive toolkit offers everything needed—from automatic type checks to seamless integration of new configurations—making error handling and system adaptation straightforward.

• Intuitive Organization:
Use namespaced parameters, coupled with thorough inline documentation, to keep configurations neat and scalable. This clarity not only aids team collaboration but also simplifies long-term maintenance.

• Streamlined Configuration Management:
Centralized YAML or launch files allow you to manage settings consistently across development, testing, and production environments without fuss.

• Real-Time Monitoring:
Built-in introspection tools and logging capabilities keep you informed of parameter changes as they happen, ensuring that your system remains agile and well-monitored.

This node-centric approach, enhanced by an impressive suite of built-in methods, emphasizes modularity and resilience—empowering you to build dynamic, high-performance ROS2 applications with ease and confidence.

#ROS #knowledge

Working with Parameters in ROS2: A Quick Example

1️⃣ Defining Parameters:
Using ParameterDescriptor, we define parameters like focal_length with details such as:
- Type: PARAMETER_DOUBLE
- Description: "Focal length in mm"
- Range: 1.0 to 100.0, step 0.1

2️⃣ Access & Modify Parameters:
- Use the CLI with commands like ros2 param get/set.
- Alternatively, use a GUI to adjust values in real time for better flexibility and usability.

3️⃣ Error Handling:
ROS2 comes with built-in methods to validate parameters based on their descriptors. For example, if you try setting focal_length to 40.44 (which doesn't match the step size of 0.1), you get a precise error:

"Setting parameter failed: The value is not close enough to a valid step."

❗️This means ROS2 ensures parameters strictly follow the defined constraints—like ranges, step increments, and types—without requiring custom validation logic in your code.

#ROS #knowledge #example

🤖 MCP, A2A, AGP, ACP: Разбираемся в AI протоколах

Содержательная статья с обзором AI протоколов.

Зачем они нужны?
Сегодня у нас есть мощные AI-модели и умные агенты, но они работают в изоляции друг от друга. ChatGPT не может напрямую взаимодействовать с Claude, агент для анализа данных не умеет передавать результаты агенту для создания презентаций, а ваш AI-ассистент не может получить доступ к вашему календарю без костылей.

Протоколы создают стандартизированные правила взаимодействия - как AI-системы должны обмениваться данными, запрашивать информацию друг у друга и координировать совместную работу. Это превращает разрозненные AI-инструменты в единую экосистему, где каждый агент может использовать возможности других.

Краткий обзор протоколов

1️⃣ MCP (Model Context Protocol) • Разработчик: Anthropic • Суть: USB-C для AI 🔌 • Позволяет подключать AI к календарям, базам данных, API.

2️⃣ A2A (Agent2Agent) • Разработчик: Google • Суть: Slack для AI-агентов 💬 • Агенты могут общаться и делегировать задачи друг другу.

3️⃣ AGP (Agent Gateway Protocol) • Разработчик: AGNTCY • Суть: Почтовая служба для AI 📬 • Высокопроизводительная связь в распределенных системах • Использует gRPC и HTTP/2.

4️⃣ ACP (Agent Communication Protocol) • Разработчик: Linux Foundation + BeeAI • Суть: RESTful API для мультимодальной коммуникации • Агенты работают как сервисы, обмениваясь разными типами данных.

💡 Главное: Эти протоколы не конкурируют, а дополняют друг друга. Они создают экосистему, где AI-агенты могут свободно взаимодействовать, независимо от того, кто их создал. Будущее AI - это взаимосвязанные системы агентов.

#knowledge

🤖 Gazebo - фреймворк для симуляции роботов

Начинаю серию постов о Gazebo - мощном, и при этом открытом, модульном фреймворке, предлагающем широкий инструментарий для симуляции робототехнических систем. С его помощью планирую продолжить эксперименты с симуляцией биоповедения, но уже с более сложными и интересными сценариями.

Работу с Gazebo условно можно разделить на три больших блока:
Создание описания мира
На этом этапе формируется SDF-файл (Simulation Description Format), который задаёт виртуальную сцену: модели роботов, параметры окружающей среды, сенсоры, источники света, объекты взаимодействия и прочие элементы. По своей сути SDF - это обычный XML-файл с иерархической структурой, что позволяет достаточно легко описать и затем проследить взаимосвязи составных частей сцены и их элементов.

Запуск Gazebo Sim для конфигурации виртуального мира
При запуске приложения Gazebo Sim происходит чтение SDF-файла, на основе которого автоматически выстраивается виртуальная среда. Фреймворк динамически подгружает необходимые серверные и клиентские плагины для физических процессов, визуализации, сенсоров и других функций. Все блоки и функции реализованы в виде модулей, поэтому возможно точечно добавлять или отключать нужные компоненты, не перекомпилируя приложение.

Запуск симуляции и сбор данных
После конфигурации начинается симуляция — виртуальный мир "оживает", роботы получают возможность взаимодействовать с окружением и между собой. При этом доступна богатая система для сбора и анализа данных: состояние объектов, измерения сенсоров, логи, экспорт результатов для последующей обработки. Всё это позволяет анализировать поведение сложных систем в реалистичных сценариях, а также оперативно вносить изменения в параметры эксперимента или конфигурацию среды.

#knowledge #gazebo #Robotics

🏗 Архитектура Gazebo Sim

В целом, она описана здесь, но т.к. я сам только разбираюсь во всем этом, то решил сделать небольшое резюме.

#knowledge #gazebo #Robotics

1. Общая структура
Gazebo Sim состоит из двух основных процессов: серверного (backend) и клиентского (frontend), которые запускаются при старте симуляции. Сервер отвечает за физику, обработку команд и другие вычисления, а клиент за отображение и взаимодействие с пользователем через GUI.

2. Архитектура на основе плагинов
Вся функциональность симулятора реализована в виде плагинов, которые могут подключаться и отключаться во время выполнения. Есть плагины сервера (например, для физики или сенсоров), а есть плагины GUI (например, для визуализации и управления). Пользователь может добавлять, удалять или разрабатывать свои плагины.

3. Серверный процесс
На сервере используется архитектура entity-component-system (ECS), где entity - это любой объект сцены, а component - его характеристики (позиция, геометрия и т.д.). Серверные плагины взаимодействуют с этими сущностями: например, система физики реагирует на заданные силы. Работа построена вокруг основного симуляционного цикла с последовательными шагами обновления состояния объектов.

4. Клиентский процесс
Клиентская часть (GUI) также состоит из плагинов для отображения 3D-сцены, окон управления и других интерактивных элементов. Эти плагины получают сжатые данные о состоянии сцены от сервера и реагируют на них, не изменяя непосредственно состояние симуляции. Общение между плагинами GUI организовано через события (events).

5. Взаимодействие сервера и клиента
Клиент и сервер обмениваются информацией через систему сообщений Gazebo Transport и Messages. Сервер с помощью специального плагина Scene Broadcaster периодически отправляет клиенту сжатое состояние сцены, которое визуализируется, а клиент может посылать команды (например, на создание или удаление объектов) обратно через свой интерфейс.

6. Модульность
Все компоненты (базовые библиотеки, плагины, GUI) модульны и могут использоваться и обновляться независимо друг от друга. Это упрощает расширение и настройку симулятора под любые задачи — от интеграции новых физических движков до экспериментов с пользовательским интерфейсом.

7. Внешние процессы
Отдельные серверные и клиентские плагины способны взаимодействовать с внешними процессами — например, ROS (Robot Operating System) или другими сторонними сервисами и приложениями. Некоторые плагины (например, для сенсоров или управления движением) отправляют и получают сообщения не только между сервером и клиентом Gazebo, но и напрямую во внешние среды. Благодаря такой возможности, Gazebo интегрируется в распределённые системы управления, поддерживает обмен данными с ROS-узлами, а также расширяет сценарии взаимодействия за пределы собственной симуляционной среды.

В итоге, фреймворк позволяет описать множество сценариев симуляции: от настройки мира с произвольными моделями, сенсорами и физическими условиями до динамического подключения новых физических движков, визуализации, систем сбора данных и обмена сообщениями с внешними процессами, включая ROS. Все компоненты могут настраиваться и расширяться с помощью плагинов. Пользователь не ограничен некоей стандартной функциональностью, а может создавать свои уникальные сценарии, масштабируя и изменяя симуляцию под любые задачи.

#knowledge #gazebo #Robotics