FogROS2: An Adaptive Platform for Cloud and Fog Robotics Using ROS 2

Mobility, power, and price points often dictate that robots do not have sufficient computing power on board to run contemporary robot algorithms at desired rates. Cloud computing providers such as AWS, GCP, and Azure offer immense computing power on demand, but tapping into that power from a robot is non-trivial. We present FogROS2, an open-source platform to facilitate cloud and fog robotics that is compatible with the emerging Robot Operating System 2 (ROS 2) standard. FogROS2 is completely redesigned and distinct from its predecessor FogROS1 in 9 ways, and has lower latency, overhead, and startup times; improved usability, and additional automation, such as region and computer type selection. Additionally, FogROS2 was added to the official distribution of ROS 2, gaining performance, timing, and additional improvements associated with ROS 2. In examples, FogROS2 reduces SLAM latency by 50 %, reduces grasp planning time from 14 s to 1.2 s, and speeds up motion planning 28x. When compared to FogROS1, FogROS2 reduces network utilization by up to 3.8x, improves startup time by 63 %, and network round-trip latency by 97 % for images using video compression. The source code, examples, and documentation for FogROS2 are available at https://github.com/BerkeleyAutomation/FogROS2, and is available through the official ROS 2 repository at https://index.ros.org/p/fogros2

Approximating Grasp Sampling Distribution using Normalizing Flow

학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 융합과학기술대학원 지능정보융합학과, 2022. 8. 박재흥.로봇이 물체를 잡으려면 어디를 잡아야 하는지 인지해야 한다. 로봇의 파지 과 정은 물체를 인식하고, 목표물에 대해 파지 후보 생성을 한다. 생성된 파지 후보들 중 주위 환경과 파지의 안정성을 고려하여 파지를 결정한다. 이때, 생성된 파지는 정확하고, 다양할수록 좋다. 왜냐하면, 생성된 파지가 정확할수록 동일 환경에 효 율적인 파지 생성이 가능하며, 파지 후보들이 다양할수록 여러 환경 혹은 환경의 변화에 대처할 수 있기 때문이다. 최근, 다양한 파지 후보의 생성 및 결정하는 연구가 많이 진행되었다. 다양한 파지 후보 생성의 한 방법으로 생성 모델을 활용하여 물체의 가능한 파지의 분포를 학습한다. 하지만, 물체의 가능한 파지 자세들은 복잡하고 멀티모달한 분포를 띄 며, 물체에 따라 가능한 파지 자세들은 변한다. 이러한 특성을 띄는 파지 후보들을 실제로 학습하는 것은 어렵다. 본 논문은 복잡한 형상을 가진 물체의 파지 분포를 보다 정확하게 근사하기 위해 노말라이징 플로우를 사용하여 학습한다. 물체에 따른 가능한 파지 자세를 조건 확률로 모델링하고, 제안한 방법으로 학습한 결과 파지 분포의 멀티모달성 을 잘 반영한다. 제안한 방법을 기존 방법과 비교 실험을 통해 다양하고, 정확한 파지를 생성하는 것을 실험적으로 보인다.When a robot grasps an object, it needs to reason where to grasp. The robot grasping process is as follows. First, a robot recognizes the target object and generates grasp candidates for it. Among the generated grasp candidates, grasp is determined in consideration of the surrounding environment and the stability of the grasp. The generated grasp poses have to be accurate and diverse. This is because accurate grasps mean that it generates grasp efficiently without repeatedly find good grasp in the same environment. Also, diverse grasps allow handling large variation of environment. Recently, many studies have been conducted to generate and determine grasp candidates. Among the most commonly adopted methods, generative model is used to model diverse grasp candidates. It approximates diverse grasp candidates as feasible grasp distribution and extracts samples from the learned distribution. However, feasible grasp poses are complex and multimodal. Also, they vary according to object shape. In practice, it is difficult to learn the diverse feasible grasp poses into grasp distribution. In this work, we accurately approximate the feasible grasp distribution using normalizing flow. We model feasible grasp distribution according to the object with conditional probability density function. This approach better learns multi-modality. We show that the proposed method generates diverse and accurate grasp poses compared to existing method.제 1 장 서 론 1 제 1 절 연구 동향 2 제 2 절 연구 기여 5 제 3 절 논문 구성 5 제 2 장 연 구 방 법 7 제 1 절 노말라이징 플로우를 이용한 파지 분포 근사 7 2.1.1 노말라이징 플로우 7 2.1.2 조건 노말라이징 플로우 9 2.1.3 제안한 파지 생성 모델 11 제 2 절 평가 지표 13 제 3 장 실 험 16 제 1 절 물체에 따른 파지 분포 학습 16 3.1.1 파지 데이터 셋 16 3.1.2 모델 구조 및 학습 17 3.1.3 결과 분석 20 제 2 절 파지 시뮬레이션 24 3.2.1 시뮬레이션 방법 24 3.2.2 결과 분석 27 제 3 절 결과 종합 28 제 4 장 결 론 31 참고 문헌 32 Abstract 39석