CHIMP wykonuje jedno z najtrudniejszych zadań - próbuje przymocować wąż strażacki do hydrantu
Organizowane przez Agencję Zaawansowanych Projektów Badawczych Obrony (DARPA), Robotics Challenge obiecuje zrewolucjonizować możliwości systemów i sposób ich projektowania. Przyjrzyjmy się temu wydarzeniu i oceńmy opinię kilku kluczowych graczy
11 marca 2011 r. Japonię nawiedziło potężne trzęsienie ziemi z epicentrum około 70 km od wschodniego wybrzeża Honsiu. W wyniku trzęsienia ziemi o sile 9 powstały fale, które osiągnęły wysokość 40 metrów i rozchodziły się w głąb lądu przez 10 km.
Na drodze niszczycielskiego tsunami stanęła elektrownia atomowa Fukushima I. Kiedy gigantyczne fale uderzyły w stację, reaktory zostały katastrofalnie zniszczone. Incydent ten stał się najgorszą tragedią nuklearną od czasu wypadku w elektrowni jądrowej w Czarnobylu w 1986 roku. Wydarzenie to stało się podstawą scenariusza być może jednego z najważniejszych do tej pory programów robotyki - DRC (DARPA Robotics Challenge - praktyczne testy systemów robotycznych w ramach programu Advanced Research and Development Administration Departamentu Obrony USA).
Próby DRC ogłoszono w kwietniu 2012 r., a jako scenariusz tych prób wybrano pomoc w przypadku katastrof. Rozwój nowych systemów musiał być realizowany w ramach tego scenariusza, głównie ze względu na to, że znalazł się on w 10 kluczowych misjach Departamentu Obrony USA, wskazanych przez Biały Dom i Sekretarza Obrony w styczniu 2012. W grudniu 2013 r. w ramach tych konkursów minął ważny etap, kiedy po raz pierwszy przeprowadzono na Florydzie pierwsze „pełnoskalowe” testy.
DRC różnią się na kilka innowacyjnych sposobów, łączą testy wirtualne i terenowe oraz są otwarte na zespoły finansowane i niefinansowane. Impreza ta składa się z czterech tzw. odcinków lub torów; DARPA zapewniła wsparcie finansowe dla dwóch torów, toru A i toru B, i otworzyła te zawody dla wszystkich nowo przybyłych.
Spośród czterech utworów dwa (ścieżka A i ścieżka B) otrzymały dofinansowanie. Po ogólnym ogłoszeniu i przesłaniu aplikacji DARPA wybrała siedem zespołów do Ścieżki A w celu opracowania nowego sprzętu i oprogramowania; w Ścieżce B 11 zespołów opracowało tylko oprogramowanie.
Ścieżka C nie jest finansowana i jest otwarta dla nowych członków z całego świata; Podobnie jak uczestnicy Ścieżki B, jej uczestnicy używali przede wszystkim programu do symulacji wirtualnego robota, aby przetestować swoje oprogramowanie. Ścieżka D jest przeznaczona dla zagranicznych współpracowników, którzy chcą rozwijać sprzęt i oprogramowanie, ale bez finansowania DARPA na żadnym etapie.
Kluczem do innowacyjnego podejścia DRC jest komponent VRC (Virtual Robotics Challenge). Najwyżej sklasyfikowane zespoły – czy to z toru B, czy C – otrzymają dofinansowanie od DARPA, a także robota Atlas firmy Boston Dynamics, z którym wezmą udział w testach terenowych.
W maju 2013 r. zespoły z toru B i toru C złożyły wniosek o zakwalifikowanie się do turnieju VRC, który odbył się w następnym miesiącu. Spośród ponad 100 zarejestrowanych zespołów tylko 26 przeniosło się do VRC, a tylko 7 zespołów podeszło do testów w pełnej skali.
VRC odbyły się w bardzo dokładnej przestrzeni wirtualnej na licencji Apache 2 od Open Source Foundation. Zespoły miały za zadanie wykonać trzy z ośmiu zadań, które zostały zidentyfikowane dla prawdziwych robotów w pierwszych testach terenowych.
Testowanie
Roboty zademonstrowane w VRC były imponujące, ale ich zachowanie w testach terenowych nie było w 100% pewne; jednak Jill Pratt, dyrektor programowa konkursu DRC, powiedziała, że jest bardzo zadowolony z ich możliwości. „Spodziewaliśmy się, że ponieważ była to pierwsza fizyczna część testu, mogliśmy zauważyć wiele awarii sprzętu, ale w rzeczywistości tak się nie stało, cały sprzęt był bardzo niezawodny. Kilka pierwszych zespołów, zwłaszcza pierwszych trzech, zdołało zdobyć ponad połowę punktów i poczyniło znaczne postępy nawet wtedy, gdy celowo ingerowaliśmy w kanał komunikacji.”
Pratt był również pod wrażeniem możliwości robota Atlas: „To naprawdę przekroczyło nasze oczekiwania… Firma Boston Dynamics wykonała wzorową pracę, aby zapewnić, że żaden z zespołów nie zostanie poszkodowany w wyniku jakiejkolwiek awarii sprzętu”.
Jednak wciąż jest miejsce na ulepszenia, takie jak ramiona manipulatorów o ograniczonej przestrzeni roboczej i wycieki z układu hydraulicznego robota. Proces modernizacji rozpoczął się jeszcze przed imprezą w grudniu 2013 roku. Pratt powiedział, że chciałby również zwiększyć liczbę różnych instrumentów w finale, a roboty najprawdopodobniej będą miały pasek z narzędziami, z którego będą musiały wybierać potrzebne narzędzia i zmieniać je podczas wykonywania skryptu.
Robot Atlas został również pochwalony przez Douga Stephena, naukowca i inżyniera oprogramowania z Florida Institute for Human and Machine Cognitive Abilities, którego zespół zajął drugie miejsce na torze B w próbach terenowych. „To całkiem wspaniały robot… przepracowaliśmy z nim 200 godzin czystego czasu w ciągu dwóch lub trzech miesięcy i jest to bardzo nietypowe w przypadku platformy eksperymentalnej – zdolność do stabilnej pracy i braku przerw”.
Za imponującymi możliwościami robotów DRK stoją dosłownie heroiczne wysiłki; zadania są zaprojektowane tak, aby były szczególnie trudne i stanowiły wyzwanie dla sprzętu i oprogramowania opracowanego przez zespoły.
Chociaż zadania były trudne, Pratt nie uważa, że DARPA postawiła poprzeczkę zbyt wysoko, zauważając, że każde zadanie zostało wykonane przez co najmniej jeden z zespołów. Za najtrudniejsze uznano prowadzenie i łączenie rękawów. Według Stephena najtrudniejsze było to pierwsze: „Powiedziałbym zdecydowanie – zadanie prowadzenia samochodu, a nawet nie z powodu samej jazdy. Jeśli chcesz w pełni autonomicznej jazdy, co jest bardzo trudne, zawsze masz operatora robota. Jazda nie była taka trudna, ale wysiadanie z samochodu jest znacznie trudniejsze niż ludzie mogą sobie wyobrazić; to jak rozwiązywanie wielkiej łamigłówki 3D.”
Zgodnie z formatem finałów DRC, które mają się odbyć w grudniu 2014 r., wszystkie zadania zostaną połączone w jeden ciągły scenariusz. Wszystko po to, aby uczynić go bardziej wiarygodnym i dać zespołom strategiczne decyzje dotyczące sposobu jego realizacji. Poziom trudności również wzrośnie, a Pratt dodał: „Naszym wyzwaniem dla zespołów, które spisały się świetnie w Homestead, jest uczynienie tego jeszcze trudniejszym. Wyjmiemy kable na uwięzi, usuniemy kable komunikacyjne i zastąpimy je kanałem bezprzewodowym, a jednocześnie zamierzamy pogorszyć jakość połączenia, aby była jeszcze gorsza niż w poprzednich testach.”
„W tej chwili planuję, aby połączenie było przerywane, czasami będzie musiało całkowicie zniknąć i uważam, że należy to robić w przypadkowej kolejności, jak to ma miejsce w prawdziwych katastrofach. Zobaczmy, co potrafią roboty, pracując kilka sekund, a może nawet minutę, próbując samodzielnie wykonać jakieś podzadania, nawet jeśli nie są całkowicie odcięte od kontroli operatora i myślę, że będzie to bardzo ciekawe wzrok."
Pratt powiedział, że systemy bezpieczeństwa również zostaną usunięte w finale. „Oznacza to, że robot będzie musiał wytrzymać upadek, oznacza to również, że będzie musiał samodzielnie się wspinać, co w rzeczywistości będzie dość trudne”.
Robot Schaft usuwa zanieczyszczenia ze swojej ścieżki
Wyzwania i strategie
Spośród ośmiu zespołów podczas testów pięć korzystało z robota ATLAS, jednak z ich rozwiązań korzystali uczestnicy toru A – zwycięzca Team Schaft i trzeci zwycięzca Team Tartan Rescue. Pochodząca z Carnegie Mellon University National Robotics Engineering Center (CMU) firma Tartan Rescue opracowała platformę CMU Highly Intelligent Mobile Platform (CHIMP) do testowania DRC. Tony Stentz z Tartan Rescue wyjaśnił powody, dla których zespół opracował własny system: „Może bezpieczniej jest używać gotowego humanoidalnego robota, ale wiedzieliśmy, że możemy stworzyć lepszy projekt reagowania na katastrofy”.
„Wiedzieliśmy, że musimy stworzyć coś z grubsza ludzkiego, ale nie podobała nam się potrzeba humanoidalnych robotów, aby utrzymać równowagę podczas poruszania się. Kiedy roboty dwunożne poruszają się, muszą zachować równowagę, aby nie upaść, a na płaskiej powierzchni jest to dość trudne, ale kiedy mówimy o przechodzeniu przez gruz budowlany i wchodzeniu na przedmioty, które mogą się poruszać, staje się to jeszcze trudniejsze. Dlatego CHIMP jest stabilny statycznie, opiera się na dość szerokiej podstawie i w pozycji pionowej toczy się po parze gąsienic u swoich stóp, dzięki czemu może poruszać się tam iz powrotem i obracać się w miejscu. Można go łatwo ustawić, aby wyciągnąć ręce i zabrać wszystko, czego potrzebujesz na zadanie; kiedy musi poruszać się po trudniejszym terenie, może spaść na wszystkie cztery kończyny, ponieważ ma na rękach również śmigła gąsienicowe.
Nieuchronnie zespoły z różnych torów stanęły przed różnymi wyzwaniami przygotowując się do testów, Instytut Umiejętności Poznawczych Człowieka i Maszyny skoncentrował się na tworzeniu oprogramowania, bo to jest najtrudniejszy problem – przejście z VRC do problemów terenowych. Stephen powiedział, że „kiedy dostarczono nam robota Atlas, miał on dwa „tryby”, z których można było korzystać. Pierwszy to prosty zestaw ruchów dostarczonych przez Boston Dynamics, które można wykorzystać do ruchu i który jest nieco niedopracowany. Okazało się, że większość zespołów korzystała z tych wbudowanych trybów z Boston Dynamics podczas zawodów Homestead, bardzo niewiele zespołów napisało własne oprogramowanie sterujące robotem, a nikt nie napisał własnego oprogramowania dla całego robota…”
„Napisaliśmy własne oprogramowanie od podstaw i był to kontroler całego ciała, czyli był to jeden kontroler, który działał we wszystkich zadaniach, nigdy nie przełączaliśmy się na inne programy ani na inny kontroler… Dlatego jedno z najtrudniejszych zadań było stworzenie kodu programu i uruchomienie go na Atlasie, ponieważ był to rodzaj czarnej skrzynki, gdy Boston Dynamics nam go przedstawił, ale to ich robot i ich adres IP, więc tak naprawdę nie mieliśmy dostępu niskiego poziomu do komputera pokładowego. oprogramowanie działa na zewnętrznym komputerze, a następnie komunikuje się za pomocą API (interfejsu programowania aplikacji) przez światłowód z komputerem pokładowym, więc występują duże opóźnienia i problemy z synchronizacją i sterowanie tak złożonym systemem jak Atlas staje się dość trudne."
Chociaż pisanie własnego kodu od podstaw było z pewnością trudniejsze i bardziej czasochłonne dla Instytutu Umiejętności Poznawczych Człowieka i Maszyny, Stephen uważa, że takie podejście jest bardziej opłacalne, ponieważ pojawiające się problemy można rozwiązać szybciej niż poleganie na Boston Dynamics. Ponadto oprogramowanie towarzyszące Atlas nie było tak zaawansowane, jak oprogramowanie, którego Boston Dynamics używa we własnych demonstracjach „kiedy wysłali robota… powiedzieli całkiem otwarcie, że ruchy nie są tym, co widzisz, gdy Boston Dynamics przesyła wideo z robota do Youtube'a pracującego na oprogramowaniu tej firmy. To mniej zaawansowana wersja… tyle wystarczy do treningu robota. Nie wiem, czy mieli dać kod komendom do użycia, nie sądzę, żeby oczekiwali, że każdy napisze własne oprogramowanie. Oznacza to, że to, co zostało dostarczone wraz z robotem, jest możliwe od samego początku i nie miało na celu ukończenia wszystkich ośmiu zadań w testach praktycznych DRC.”
Największym wyzwaniem dla zespołu Tartan Rescue był napięty harmonogram, którego musieli przestrzegać podczas opracowywania nowej platformy i związanego z nią oprogramowania. „Piętnaście miesięcy temu CHIMP był tylko koncepcją, rysunkiem na papierze, więc musieliśmy zaprojektować części, wykonać komponenty, złożyć to wszystko razem i przetestować. Wiedzieliśmy, że zajmie to większość naszego czasu, nie mogliśmy czekać i zacząć pisać oprogramowania, aż robot będzie gotowy, więc równolegle zaczęliśmy tworzyć oprogramowanie. Właściwie nie mieliśmy pełnoprawnego robota, z którym moglibyśmy pracować, więc podczas tworzenia używaliśmy symulatorów i zamienników sprzętu. Na przykład mieliśmy oddzielne ramię manipulatora, którego mogliśmy użyć do sprawdzenia pewnych rzeczy dla pojedynczej kończyny”- wyjaśnił Stentz.
Odnosząc się do komplikacji, które przyczynią się do degradacji kanałów transmisji danych, Stentz zaznaczył, że decyzja ta została podjęta od samego początku specjalnie dla takich sytuacji i nie jest to bardzo trudny problem. „Mamy czujniki zamontowane na głowie robota - dalmierze laserowe i kamery - co pozwala nam zbudować pełną trójwymiarową mapę tekstur i model otoczenia robota; tego używamy od strony operatora do sterowania robotem i możemy sobie wyobrazić tę sytuację w różnych rozdzielczościach w zależności od dostępnego pasma częstotliwości i kanału komunikacji. Możemy skupić naszą uwagę i uzyskać wyższą rozdzielczość w niektórych obszarach i niższą rozdzielczość w innych obszarach. Mamy możliwość zdalnego sterowania robotem bezpośrednio, ale preferujemy wyższy poziom kontroli, gdy definiujemy cele dla robota, a ten tryb sterowania jest bardziej odporny na utratę sygnału i opóźnienia.”
Robot Schafta otwiera drzwi. Ulepszone możliwości obsługi robotów będą koniecznością dla przyszłych systemów
Następne kroki
Stentz i Stephen powiedzieli, że ich zespoły obecnie oceniają swoje możliwości w rzeczywistych testach, aby ocenić, jakie działania należy podjąć, aby iść naprzód, i że czekają na przegląd DARPA i dodatkowe informacje na temat tego, co będzie w finale. Stephen powiedział, że nie mogą się doczekać modyfikacji Atlasa, zwracając uwagę na jedno już zatwierdzone wymaganie na finały - użycie wbudowanego zasilacza. Dla CHIMP nie stanowi to problemu, ponieważ robot z napędami elektrycznymi może już nosić własne baterie.
Stentz i Stephen zgodzili się, że istnieje szereg wyzwań, którym należy sprostać, rozwijając przestrzeń systemów robotycznych i tworząc typy platform, które można wykorzystać w scenariuszach pomocy w przypadku katastrof. „Powiedziałbym, że nie ma na świecie nic, co mogłoby być panaceum. Jeśli chodzi o sprzęt, uważam, że maszyny o bardziej elastycznych możliwościach manipulacji mogą być przydatne. Jeśli chodzi o oprogramowanie, uważam, że roboty potrzebują większego poziomu autonomii, aby mogły lepiej działać bez kanału komunikacyjnego w operacjach zdalnych; mogą szybciej wykonywać zadania, ponieważ dużo robią sami i podejmują więcej decyzji w jednostce czasu. Myślę, że dobrą wiadomością jest to, że konkursy DARPA mają na celu promowanie zarówno sprzętu, jak i oprogramowania”- powiedział Stentz.
Stephen uważa, że potrzebne są również ulepszenia w procesach rozwoju technologii. „Jako programista widzę wiele sposobów na ulepszanie oprogramowania, a także widzę wiele możliwości ulepszeń podczas pracy na tych maszynach. Wiele ciekawych rzeczy dzieje się w laboratoriach i na uniwersytetach, gdzie może nie być silnej kultury tego procesu, więc czasami praca przebiega chaotycznie. Ponadto, patrząc na naprawdę interesujące projekty w testach DRC, zdajesz sobie sprawę, że jest dużo miejsca na ulepszenia i innowacje sprzętowe.
Stephen zauważył, że Atlas jest doskonałym przykładem tego, co można osiągnąć - działający system opracowany w krótkim czasie.
Jednak dla Pratta problem jest bardziej zdefiniowany i uważa, że ulepszanie oprogramowania powinno być na pierwszym miejscu. „Próbuję przekazać, że większość oprogramowania znajduje się między uszami. Chodzi mi o to, co dzieje się w mózgu operatora, co dzieje się w mózgu robota i jak te dwie rzeczy się ze sobą zgadzają. Chcemy skupić się na sprzęcie robota i nadal mamy z nim problemy, na przykład mamy problemy z kosztami produkcji, efektywnością energetyczną… Niewątpliwie najtrudniejszą częścią jest oprogramowanie; i jest to kod programowania interfejsu robot-człowiek oraz kod programowania dla samych robotów do samodzielnego wykonania zadania, co obejmuje percepcję i świadomość sytuacyjną, świadomość tego, co dzieje się na świecie i wybory oparte na tym, co robot postrzega”.
Pratt uważa, że znalezienie komercyjnych zastosowań robotów jest kluczem do rozwoju zaawansowanych systemów i rozwoju branży. „Myślę, że naprawdę potrzebujemy aplikacji komercyjnych poza zarządzaniem katastrofami i ogólną obroną. Prawda jest taka, że rynki, obrona, reagowanie w sytuacjach kryzysowych i pomoc w przypadku katastrof są niewielkie w porównaniu z rynkiem komercyjnym.”
„Lubimy dużo o tym rozmawiać w DARPA, biorąc za przykład telefony komórkowe. DARPA sfinansowała wiele postępów, które doprowadziły do technologii wykorzystywanej w telefonach komórkowych… Gdyby to był tylko rynek obronny, dla którego komórki były przeznaczone, kosztowałyby one o wiele rzędów wielkości więcej niż teraz, a to ze względu na ogromny rynek komercyjny, który umożliwił uzyskanie niesamowitej dostępności telefonów komórkowych…”
„W dziedzinie robotyki uważamy, że potrzebujemy dokładnie takiej sekwencji wydarzeń. Musimy zobaczyć, jak komercyjny świat kupuje aplikacje, które spowodują spadek cen, a następnie możemy tworzyć systemy specjalnie dla wojska, w które będą dokonywane inwestycje komercyjne”.
Pierwsze osiem zespołów weźmie udział w próbach z grudnia 2014 r. – Team Schaft, IHMC Robotics, Tartan Rescue, Team MIT, Robosimian, Team TRAClabs, WRECS i Team Trooper. Każdy z nich otrzyma 1 milion dolarów na ulepszenie swoich rozwiązań, a ostatecznie zwycięski zespół otrzyma nagrodę w wysokości 2 milionów dolarów, choć dla większości uznanie jest o wiele cenniejsze niż pieniądze.
Robosimian z NASA Jet Propulsion Laboratory ma niezwykłą konstrukcję
Wirtualny element
Uwzględnienie przez DARPA dwóch ścieżek w testach DRC, w których uczestniczą tylko zespoły programistyczne, mówi o pragnieniu kierownictwa, aby otworzyć programy dla jak najszerszego kręgu uczestników. Wcześniej takie programy rozwoju technologii były prerogatywą firm obronnych i laboratoriów badawczych. Jednak stworzenie wirtualnej przestrzeni, w której każdy zespół może testować swoje oprogramowanie, pozwoliło konkurentom, którzy mieli niewielkie lub żadne doświadczenie w tworzeniu oprogramowania dla robotów, konkurować na tym samym poziomie, co znane firmy w tej dziedzinie. DARPA postrzega również symulowaną przestrzeń jako długoterminową spuściznę testów DRC.
W 2012 roku DARPA zleciła Open Source Foundation stworzenie wirtualnej przestrzeni dla Challenge, a organizacja przystąpiła do stworzenia otwartego modelu przy użyciu oprogramowania Gazebo. Gazebo jest w stanie symulować roboty, czujniki i obiekty w świecie 3D i ma na celu dostarczanie realistycznych danych z czujników i tego, co określa się jako „fizycznie wiarygodne interakcje” między obiektami.
Prezes Open Source Foundation Brian Goerkey powiedział, że Gazebo był używany ze względu na jego sprawdzone możliwości. „Ten pakiet jest dość szeroko stosowany w społeczności robotycznej, dlatego DARPA chciała na niego postawić, ponieważ widzieliśmy jego zalety w tym, co robi; moglibyśmy zbudować wokół niego społeczność programistów i użytkowników.”
Podczas gdy Gazebo był już dobrze znanym systemem, Gorky zauważył, że chociaż wciąż jest miejsce, do którego można dążyć, należy podjąć kroki w celu spełnienia wymagań określonych przez DARPA. „Zrobiliśmy bardzo niewiele, aby modelować roboty kroczące, skupiliśmy się głównie na platformach kołowych i istnieją pewne aspekty modelowania robotów kroczących, które są zupełnie inne. Musisz być bardzo ostrożny przy rozwiązywaniu kontaktów i modelowaniu robota. W ten sposób możesz uzyskać dobre parametry w zamian za celność. Wiele wysiłku włożono w szczegółową symulację fizyki robota, dzięki czemu można uzyskać dobrej jakości symulacje, a także sprawić, że robot będzie działał w czasie prawie rzeczywistym, w przeciwieństwie do pracy w jednej dziesiątej lub jednej setnej czasu rzeczywistego, co jest prawdopodobne, gdyby nie cały wysiłek, jaki w to włożysz.”
Symulowany robot Atlas wsiada do samochodu podczas wirtualnego etapu zawodów DRC
Jeśli chodzi o symulację robota Atlas dla przestrzeni wirtualnej, Görki powiedział, że Fundacja musi zacząć od podstawowego zestawu danych. „Zaczęliśmy od modelu dostarczonego przez Boston Dynamics, nie zaczęliśmy od szczegółowych modeli CAD, mieliśmy uproszczony model kinematyczny, który został nam dostarczony. Zasadniczo plik tekstowy, który mówi, jak długa jest ta noga, jaka jest i tak dalej. Wyzwaniem dla nas było prawidłowe i dokładne dostosowanie tego modelu, tak abyśmy mogli uzyskać kompromis w wydajności w zamian za dokładność. Jeśli modelujesz go w uproszczony sposób, możesz wprowadzić pewne niedokładności w podstawowym silniku fizyki, które sprawią, że będzie niestabilny w pewnych sytuacjach. W związku z tym dużo pracy jest, aby nieznacznie zmienić model i w niektórych przypadkach napisać własny kod, aby zasymulować określone części systemu. To nie tylko symulacja prostej fizyki, jest poziom, poniżej którego nie zamierzamy zejść”.
Pratt bardzo pozytywnie ocenia to, co udało się osiągnąć dzięki VRC i symulowanej przestrzeni. „Zrobiliśmy coś, co nie miało miejsca wcześniej, stworzyliśmy realistyczną symulację procesu z fizycznego punktu widzenia, którą można uruchomić w czasie rzeczywistym, aby operator mógł wykonywać swoją interaktywną pracę. Naprawdę tego potrzebujesz, ponieważ mówimy o osobie i robocie jako jednym zespole, więc symulacja robota powinna działać w tym samym czasie co osoba, czyli w czasie rzeczywistym. Tu z kolei potrzebny jest kompromis pomiędzy dokładnością modelu, a jego stabilnością… Uważam, że w wirtualnej rywalizacji osiągnęliśmy bardzo dużo.”
Stephen wyjaśnił, że Instytut Umiejętności Poznawczych dla Ludzi i Maszyn IHMC stanął przed różnymi wyzwaniami związanymi z tworzeniem oprogramowania. „Wykorzystaliśmy własne środowisko symulacyjne, które zintegrowaliśmy z Gazebo w ramach wirtualnego konkursu, ale wiele z naszego rozwoju odbywa się na naszej platformie zwanej Zestawem Konstrukcji Symulacyjnych… korzystaliśmy z naszego oprogramowania, kiedy uruchamialiśmy prawdziwego robota, zrobiliśmy dużo modelowania i ten jeden z naszych fundamentów, nie możemy się doczekać wielu dobrych doświadczeń w tworzeniu oprogramowania.”
Stephen powiedział, że język programowania Java jest preferowany w IHMC, ponieważ ma „naprawdę imponujący zestaw narzędzi, który wyrósł wokół niego”. Zauważył, że łącząc Gazebo i własne oprogramowanie, „głównym problemem jest to, że piszemy nasze oprogramowanie w Javie, a większość oprogramowania dla robotów używa C lub C++, które są bardzo dobre dla systemów wbudowanych. Ale chcemy pracować w Javie tak, jak chcemy - aby nasz kod działał w określonych ramach czasowych, tak jak jest zaimplementowany w C lub C++, ale nikt inny go nie używa. To duży problem, aby wszystkie programy Gazebo działały z naszym kodem Java.”
DARPA i Open Source Foundation nadal rozwijają i ulepszają przestrzeń symulacyjną i wirtualną. „Rozpoczynamy wdrażanie elementów, które sprawią, że symulator będzie bardziej przydatny w innym środowisku, poza miejscem akcji ratunkowej. Na przykład bierzemy oprogramowanie, którego używaliśmy w konkursie (nazywane CloudSim, ponieważ symuluje w środowisku chmury obliczeniowej) i rozwijamy je z zamiarem uruchomienia na serwerach w chmurze”- powiedział Görki.
Jedną z głównych zalet posiadania symulowanego środowiska otwartego do użytku publicznego i pracy z nim w chmurze jest to, że obliczenia wysokiego poziomu mogą być wykonywane przez bardziej wydajne systemy na serwerach, co pozwala ludziom korzystać z ich lekkich komputerów, a nawet netbooków i tabletów do pracy w Twoim miejscu pracy. Görki wierzy również, że takie podejście będzie bardzo przydatne w nauczaniu, a także w projektowaniu i rozwoju produktów. „Będziesz mógł uzyskać dostęp do tego środowiska symulacyjnego z dowolnego miejsca na świecie i wypróbować w nim swojego nowego robota”.
