如何借助 ROS 2 實現(xiàn)基于 FPGA 的軟件定義硬件

連載一：什么是自適應(yīng)機(jī)器人？

機(jī)器人是一種系統(tǒng)級的系統(tǒng)，它由感知周邊環(huán)境的傳感器、根據(jù)感知采取行動的致動器和負(fù)責(zé)處理數(shù)據(jù)的計算構(gòu)成，用于對其應(yīng)用做出連貫一致的響應(yīng)。在很大程度上機(jī)器人技術(shù)是一種系統(tǒng)集成的藝術(shù)，從軟件的角度和硬件的角度看皆是如此。以往的研究揭示，在機(jī)器人領(lǐng)域中多達(dá) 70% 的資源被用于集成，而不是用于開發(fā)最終應(yīng)用。直到最近，隨著較低端的工業(yè)機(jī)器人走向大規(guī)模普及化，機(jī)器人公司才開始在硬件基礎(chǔ)上著重軟件開發(fā)。盡管如此，機(jī)器人仍然是高度專業(yè)化的系統(tǒng)，旨在以高可靠性和高精度執(zhí)行一系列任務(wù)。因此，機(jī)器人內(nèi)部的硬件和軟件能力之間的關(guān)系十分重要。

大多數(shù)機(jī)器人通過內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)交換信息并滿足時序要求。從這種意義上來講，機(jī)器人屬于時間敏感型網(wǎng)絡(luò)。

機(jī)器人系統(tǒng)機(jī)載資源通常有限，包括存儲器、I/O 和磁盤或計算功能，從而阻礙了系統(tǒng)集成進(jìn)程，使之難以滿足非結(jié)構(gòu)化、動態(tài)和不斷變化環(huán)境的實時性要求。隨著機(jī)器人內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)安全的發(fā)展，這一點更是如此，因為它經(jīng)常會在使用壽命方面給機(jī)器人帶來新的要求，這需要修改機(jī)器人的邏輯，從而對實時環(huán)路產(chǎn)生影響。因此，為機(jī)器人系統(tǒng)選擇合適的計算平臺至關(guān)重要，該平臺既要簡化系統(tǒng)集成、符合功耗限制，同時也要適應(yīng)機(jī)器人應(yīng)用不斷變化的需求。

自適應(yīng)機(jī)器人是指那些能夠成功應(yīng)對新狀況的機(jī)器人。要成為一個名副其實的自適應(yīng)機(jī)器人，必須具備以下三大基本特征中至少一個：自適應(yīng)行為、自適應(yīng)機(jī)電一體化、自適應(yīng)計算。擁有全部三大基本特征的機(jī)器人，則可被視為“全自適應(yīng)機(jī)器人”。

總而言之，機(jī)器人是能夠以高可靠性和高精度執(zhí)行一系列任務(wù)的高度專業(yè)化的系統(tǒng)。機(jī)器人內(nèi)部的硬件和軟件能力之間的關(guān)系十分重要。因此，為機(jī)器人系統(tǒng)選擇合適的計算平臺至關(guān)重要。該平臺既要能夠簡化系統(tǒng)集成、符合功耗需求，同時也要能夠適應(yīng)機(jī)器人應(yīng)用不斷變化的需求。

自適應(yīng)機(jī)電一體化 (Adaptive mechatronics)是一個業(yè)已存在數(shù)十年的概念。Gosselin 從機(jī)械的角度探討這個課題，并將自適應(yīng)系統(tǒng)定義為能夠成功響應(yīng)新狀況的系統(tǒng)。此外，他還將自適應(yīng)機(jī)器人機(jī)械系統(tǒng)定義為自適應(yīng)系統(tǒng)，即通過高度依賴機(jī)械屬性，能夠適應(yīng)外部的新狀況。Gosselin 提供了各種純粹依靠機(jī)械構(gòu)造的自適應(yīng)機(jī)器人系統(tǒng)的雛形示例，包括自適應(yīng)機(jī)器人手。此外，Ivanov  也從純機(jī)械角度研究自適應(yīng)機(jī)器人，在研究中他提議自適應(yīng)機(jī)器人應(yīng)考慮使用自適應(yīng)電力驅(qū)動裝置，根據(jù)載荷改變電力驅(qū)動裝置的輸出。他將這種自適應(yīng)行為命名為自調(diào)節(jié) （self-regulation），并認(rèn)為自適應(yīng)電力驅(qū)動裝置能在機(jī)器人應(yīng)用中實現(xiàn)高能效。通過采用傳感器輸入控制機(jī)制將這項研究延伸到機(jī)電一體化領(lǐng)域，產(chǎn)生了一項有關(guān)采用傳感器反饋實現(xiàn)自適應(yīng)機(jī)器人控制的研究。示例包括視覺反饋或力傳感器反饋等。

機(jī)器人的自適應(yīng)行為并非新穎概念。它可追溯到上世紀(jì) 80 年代中期 Brooks 提出的基于行為的機(jī)器人方法和他的包容式架構(gòu) （subsumption architecture）。在上世紀(jì) 90 年代，不同的研究小組都在研究如何讓機(jī)器人具備靈活應(yīng)變能力和自我組織能力，從而提高機(jī)器人的自主性。他們往往是通過某種控制機(jī)制（使用某種形式的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器人的傳感器和致動器相連）來實現(xiàn)的。后來的 Ziemke在其研究中總結(jié)了這種方法，提出了自適應(yīng)神經(jīng)機(jī)器人的概念。這種概念創(chuàng)造性地率先使用“自適應(yīng)機(jī)器人”一詞，指代用人工神經(jīng)系統(tǒng)和自適應(yīng)技術(shù)控制自主主體。最近，在《Robotic Fabrication in Architecture, Art and Design 2018》的機(jī)器人專輯中，作者援引“自適應(yīng)機(jī)器人”的說法，指通過添加感知和處理實現(xiàn)的完全自適應(yīng)行為（與 Ivanov提出的“自適應(yīng)機(jī)器人”概念不同，后者主要關(guān)注機(jī)械構(gòu)造角度）。根據(jù)原文，自適應(yīng)機(jī)器人是指能夠通過加裝傳感器，適應(yīng)不斷變化的環(huán)境條件和材料特性，同時在一定程度上保持可預(yù)測性的機(jī)器人。與該研究同時代、同思路的 Mayoral-Vilches 等提出自主適配機(jī)器人的概念。這個概念利用硬件模塊化和人工智能（指上世紀(jì) 90 年代的自適應(yīng)神經(jīng)機(jī)器人趨勢）節(jié)省構(gòu)建這種機(jī)器人所需的工作量和時間。

自適應(yīng)計算是自適應(yīng)機(jī)器人第三大基本特征。對于機(jī)器人而言，它指的是機(jī)器人能夠在運行過程中適配其計算系統(tǒng)的一個或多個屬性（如確定性、功耗或吞吐量）。正如“What is adaptive computing?”中介紹的，F(xiàn)PGA 是實現(xiàn)自適應(yīng)計算的理想技術(shù)。FPGA 最早由賽靈思聯(lián)合創(chuàng)始人之一 Freeman 在 1984 年提出，它為自適應(yīng)計算奠定了基礎(chǔ)。FPGA 兼具通用性和強(qiáng)大功能，同時效率高、成本低。因為在 FPGA 上實現(xiàn)其他處理架構(gòu)，還可以實現(xiàn)并行處理，因此 FPGA 可以用于處理幾乎任何機(jī)器人內(nèi)部的任務(wù)。讓 FPGA 成為自適應(yīng)計算的另一特征在于，能夠針對每一種機(jī)器人應(yīng)用的需求專門定制數(shù)據(jù)路徑寬度和寄存器長度。如何在機(jī)器人中使用自適應(yīng)計算的示例包括為加速運動規(guī)劃而設(shè)計的計算流水線、分布式同步或時間敏感型彈性通信等。有關(guān)機(jī)器人自適應(yīng)計算的更多示例可參閱“A survey of FPGA-based robotic computing”和“A survey on FPGA-based sensor systems: towards intelligent and reconfigurable low-power sensors for computer vision, control and signal processing”。

連載三：為什么 FPGA 能在機(jī)器人中起到重要作用

CPU 和 GPU 擅長控制流計算。它們的控制驅(qū)動機(jī)器模型基于控制令牌，控制令牌提示應(yīng)執(zhí)行語句的時間。這賦予 CPU 和 GPU 完全的控制力，能輕松實現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)和控制結(jié)構(gòu)。然而，這樣做的代價是效率較低且難以毫無差錯地準(zhǔn)確編程。相反，F(xiàn)PGA 擅長數(shù)據(jù)流運算。它們遵循數(shù)據(jù)驅(qū)動機(jī)器的模式，一旦所有操作數(shù)可用就執(zhí)行語句。這樣的結(jié)果就是 FPGA 能釋放巨大的并行性和吞吐量潛力，同時避免出錯或產(chǎn)生副作用。

總體而言，作為 CPU 和 GPU 通用平臺的替代技術(shù)，F(xiàn)PGA 能夠自適應(yīng)生成定制計算架構(gòu)，滿足機(jī)器人的需求。因為擁有前所未有的靈活性，并能縮短設(shè)計周期，同時降低開發(fā)成本，F(xiàn)PGA 已經(jīng)z在各類知名工業(yè)機(jī)器人制造商和醫(yī)療機(jī)器人應(yīng)用中大量采用。在 “A survey of FPGA- based robotic computing”中，讀者可以看到一份有關(guān)基于 FPGA 的機(jī)器人計算的調(diào)研，該調(diào)研展示了 FPGA 在機(jī)器人應(yīng)用領(lǐng)域的廣泛適用性。下面是對 FPGA 特征的詳細(xì)描述：

●   自適應(yīng)：當(dāng)同時需要控制流和數(shù)據(jù)流時，CPU 和 GPU因為時延和響應(yīng)時間問題無法使用，而 FPGA 則能生成無與倫比的定制計算架構(gòu)，滿足嚴(yán)格的實時要求和多重關(guān)鍵性要求。CPU 和 GPU 所采用的固定計算架構(gòu)，限制了它們的整體能力，包括響應(yīng)時間和時延。

●   高性能：FPGA 通過建立深度流水線化的數(shù)據(jù)路徑（流計算）來提升計算性能，而不是像 CPU 和 GPU 那樣依靠計算單元數(shù)量的增加。流計算的工作原理是一個計算單元產(chǎn)生的數(shù)據(jù)立即被流水線中的下一個計算單元處理，這樣就免去了數(shù)據(jù)流通道中“提取-計算-存儲 （fetch-compute-store）”的環(huán)節(jié)，便于數(shù)據(jù)產(chǎn)生者和消費者的運算操作，從而提升了性能。相反，由于存在架構(gòu)固定、核數(shù)量固定、指令集固定、存儲器架構(gòu)僵化等多重限制，CPU 和 GPU 只能以犧牲性能的方式進(jìn)行計算。

●   高能效：速度和功耗是數(shù)字電路的基本品質(zhì)因數(shù) (FOM，figures of merit)。功率是表示數(shù)字電路頻率和觸發(fā)率的函數(shù)。 FPGA 通過并行和直接執(zhí)行算法調(diào)節(jié)頻率。FPGA 保持較低頻率和較低切換率（無指令獲?。┻M(jìn)行計算，但與 CPU 和 GPU 的等效計算性能相比，F(xiàn)PGA 在更高的頻率下具有更大的并行性優(yōu)勢，從而客戶以實現(xiàn)更好的功率指數(shù)和更高的能效。

●   不浪費算力：FPGA 借助靈活性實現(xiàn)芯片利用率最大化以提升性能。動態(tài)功能交換（DFX，過去被稱為“部分重配置”）允許在 CPU 上運行的線程化應(yīng)用分時共享 FPGA。由此當(dāng)給定線程正在處理 FPGA 生成的結(jié)果時，另一線程能使用 FPGA 進(jìn)行不同的計算。

●   可預(yù)測：FPGA 幫助 CPU 和 GPU 卸載嚴(yán)格意義的實時計算，在執(zhí)行時間上提供納秒級預(yù)測能力，而且不會受到與 GPU 和 CPU 計算有關(guān)的軟件變更或抖動的影響。

●   可重配置：機(jī)器人算法仍處于高速演進(jìn)發(fā)展中，F(xiàn)PGA 能夠按需進(jìn)行動態(tài)重配置和更新。此外，還可以輕松地對 FPGA 進(jìn)行重新編程以滿足異構(gòu)需求，實現(xiàn) CPU 和 GPU 才能提供的通用能力。

●   安全：FPGA 能夠按需靈活地構(gòu)建安全電路，保障機(jī)器人數(shù)據(jù)流的安全。此外，F(xiàn)PGA 能充分利用重配置功能修正其硬件架構(gòu)的缺陷（避免硬件風(fēng)險）。這樣設(shè)計人員就能迅速解決在固定計算架構(gòu)上難以解決或者無法解決的安全風(fēng)險（避免未來的風(fēng)險，例如“熔毀”和“幽靈”）。

然而也有觀點認(rèn)為，盡管 FPGA 是機(jī)器人專家心目中理想的計算基干，但是它們提供的靈活性是以增加復(fù)雜性和所需的設(shè)計技能為代價的。“A survey of FPGA- based robotic computing”列出了部分所需的額外技能。只有能夠全面綜合地運用含多核 CPU、GPU 和 FPGA 在內(nèi)的所有這些技術(shù)，才能實現(xiàn)最優(yōu)異的機(jī)器人性能。實際不然，賽靈思所提供這種集成式片上系統(tǒng) (SoC) 解決方案，是將 CPU 通用軟件的可編程能力與 FPGA 自適應(yīng)硬件功能完美結(jié)合在了同一器件之中。

這些自適應(yīng) SoC 為機(jī)器人應(yīng)用提供了軟硬件兼有的高靈活性計算基礎(chǔ)，并可提供高性能、低功耗、確定性、硬件可重配置、安全，以及自適應(yīng)特性等價值。

要點總結(jié)：CPU 和 GPU 擅長控制流計算，而 FPGA 擅長數(shù)據(jù)流計算。自適應(yīng) SoC 解決方案為機(jī)器人應(yīng)用提供了軟硬件兼具的高靈活性計算基干，可提供低功耗、高性能、確定性、硬件可重配置、安全，以及自適應(yīng)等特性。

連載四：如何理解面向機(jī)器人的“軟件定義硬件”

術(shù)語“軟件定義硬件software-defined hardware o”往往指將應(yīng)用映射至 FPGA，從而通過軟件創(chuàng)建運行時可重配置硬件。軟件定義硬件旨在實現(xiàn)特定算法或計算的運行時效率最大化，是基于固定的馮諾依曼計算架構(gòu)的 CPU 和 GPU或是成本高、同樣功能不可變的 ASIC 的替代產(chǎn)品。因此，面向機(jī)器人的軟件定義硬件，應(yīng)被理解成能夠通過軟件重新編程和適配的運行時可重配置機(jī)器人硬件。.

傳統(tǒng)的機(jī)器人軟件編程是在預(yù)定義的架構(gòu)和約束條件下，在給定機(jī)器人的 CPU 中進(jìn)行功能編程。正如前文所述，一旦機(jī)器人遇到適配需求，就會導(dǎo)致復(fù)雜的系統(tǒng)集成操作。然而如果使用 FPGA，構(gòu)建機(jī)器人的行為就是為解決任務(wù)的架構(gòu)編程。機(jī)器人架構(gòu)師可以純粹從軟件創(chuàng)建自己的硬件設(shè)計，并可以通過各種平臺完成交付，如圖1所示。

圖1 賽靈思自適應(yīng)計算解決方案

對于機(jī)器人專家來說，有三種與 FPGA 技術(shù)交互的途徑。首先是芯片級入手（ chip-down）的方法（圖 1a），既將片上系統(tǒng) (SoC) 集成到定制設(shè)計的 PCB 中，以滿足應(yīng)用需求。這種方法最適合機(jī)器人制造商，是大批量和成本優(yōu)化型批量的理想選擇。第二種方法是采用系統(tǒng)模塊 (SOM)（圖 1b），將預(yù)裝配電路板插入定制的承載電路板。SOM 幫助硬件工程師加快產(chǎn)品開發(fā)速度，將他們從計算平臺上解放出來，把精力集中在更有價值的創(chuàng)新上。第三種方法是采用已經(jīng)集成大量外設(shè)的完全裝配好的電路板（圖 1c）。對于高計算強(qiáng)度的運算而言，可直接插入工作站的完整電路板代表了最佳的權(quán)衡取舍。

要點總結(jié)：傳統(tǒng)的機(jī)器人軟件編程是在預(yù)定義的架構(gòu)和約束條件下，在給定機(jī)器人的 CPU 中進(jìn)行功能編程。而采用自適應(yīng)計算后，構(gòu)建機(jī)器人行為則是對架構(gòu)的編程。

連載五：為什么是通過 ROS 2集成自適應(yīng)計算？

機(jī)器人操作系統(tǒng) (ROS) 是機(jī)器人應(yīng)用開發(fā)的實際框架。在 Open Robotics 的維護(hù)和指導(dǎo)下，ROS 不僅是一種操作系統(tǒng)，也是一種框架。它由構(gòu)建和管理機(jī)器人的不同工具構(gòu)成，包括調(diào)試和可視化實用工具、編排工具、機(jī)器人庫（如運動規(guī)劃、導(dǎo)航、定位等），以及促進(jìn)機(jī)器人系統(tǒng)開發(fā)的通信工具。

目前，原始版本的 ROS 文章已被引用 8,500 次以上，充分證明其在研究和學(xué)術(shù)領(lǐng)域得到廣泛的認(rèn)可，ROS 就誕生在這樣的環(huán)境下。其主要目的是為開展前沿研發(fā)的用戶提供所需的軟件工具。在像 ROS-Industrial（簡稱 ROS-I）這樣項目的支持下，ROS 在業(yè)界的熱度持續(xù)增長。ROS-I 是一個開源計劃，目的是將 ROS 軟件的先進(jìn)功能推廣到工業(yè)應(yīng)用。由于 ROS-I 聯(lián)盟的帶動，ROS 現(xiàn)已在業(yè)界成功部署。日前該聯(lián)盟已擁有 80 多家成員，每年在歐洲、美國和亞洲舉辦會議，廣聚數(shù)百位機(jī)器人專家和知名制造商。后者藉此機(jī)會，通過演示介紹他們自己的 ROS 驅(qū)動程序。

隨著 ROS 超越學(xué)術(shù)層面開始進(jìn)入工業(yè)和其他領(lǐng)域，ROS 的局限性也日漸凸顯，如缺乏嵌入式支持和深度嵌入的原生支持，單機(jī)器人軟件架構(gòu)，無實時功能和缺乏安全性等。為了解決這些問題，Open Robotics 于 2014 年開始重新設(shè)計 ROS，由此 ROS 2 問世。ROS 2 通過將通信中間件與機(jī)器人邏輯分離，突破了大部分已知的局限性。具體而言，Open Robotics 選擇“數(shù)據(jù)分發(fā)服務(wù)”(DDS) 作為初始通信中間件，并針對各種 DDS 解決方案構(gòu)建適配器，同時對上層暴露 DDS 特性。盡管如此，ROS 核心層仍然保持免受通信中間件的影響。ROS 2 軟件架構(gòu)具體如圖1所示：

圖1 軟件架構(gòu)

上層建立在中間件抽象層 (rmw) 上，后者負(fù)責(zé)將 ROS 抽象轉(zhuǎn)譯成具體的中間件。ROS 客戶端庫 (rcl) 不會暴露任何具體中間件的實現(xiàn)細(xì)節(jié)（如 DDS）。這樣一來，rcl 保持免受中間件的影響，且能夠輕松擴(kuò)展到其他需要不同傳輸方式的應(yīng)用。

ROS 擁有數(shù)千名活躍用戶，目前已是規(guī)模最大的機(jī)器人專家群體。ROS 因研究而誕生，現(xiàn)已演進(jìn)發(fā)展有十多年的時間，在各種應(yīng)用領(lǐng)域得到廣泛采用，并且還能服務(wù)于工業(yè)需求。

ROS 不僅提供工具、庫和慣例，而且還擁有不斷擴(kuò)大的機(jī)器人專家社區(qū)。從概念上講，ROS 在大多數(shù)方面圍繞著被稱為 ROS 計算圖的抽象。計算圖內(nèi)的每個節(jié)點都能開展機(jī)器人計算，并通過用底層通信中間件實現(xiàn)的通用點對點數(shù)據(jù)總線與其他節(jié)點交換信息。數(shù)據(jù)總線內(nèi)的通信通道按話題組織。因此，機(jī)器人的總體行為取決于計算圖，而計算圖可以實現(xiàn)在一部或多部計算機(jī)上（以分布方式）。這就完成了第二次抽象，也就是將計算圖映射到機(jī)器人中可用的計算基干形成 ROS 數(shù)據(jù)層圖。數(shù)據(jù)層圖代表的是物理分組和連接，用于在計算圖中實現(xiàn)建模行為。簡單地說，其捕獲的是機(jī)器人的物理現(xiàn)實，包括通信總線、機(jī)器人組件（包括傳感器和/或致動器），以及計算圖與現(xiàn)有機(jī)器人組件中可用的計算基干間的映射。

ROS 計算圖可以涉及一個或多個機(jī)器人，并且本質(zhì)上是模塊化的，能夠以分布式或集中式的方式實現(xiàn)。圖 2 所示的是 ROS 計算圖（圖 2 的上部分）和數(shù)據(jù)層圖（圖 2 的下部分）。表 1 是對一些最重要的ROS概念的總結(jié)。

(a) ROS 2 計算圖：通過每個表示為節(jié)點的單獨計算，為機(jī)器人總體行為建模的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

(b) ROS 2 數(shù)據(jù)層圖：表示用于在計算圖中實現(xiàn)建模行為的物理分組和連接。

圖2  ROS 抽象用于具備導(dǎo)航能力的 2 輪機(jī)器人

表1 ROS 最相關(guān)概念的總結(jié)

要點總結(jié)： ROS 計算圖是一種為機(jī)器人總體行為建模的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，而數(shù)據(jù)層圖捕獲的則是機(jī)器人組件（用于在計算圖中實現(xiàn)建模行為）的物理分組和連接。