[论文解读] PyRobot: An Open-source Robotics Framework for Research and Benchmarking

Adithyavairavan Murali, Tao Chen+5 more|arXiv (Cornell University)|Jun 19, 2019

Robot Manipulation and Learning参考文献 45被引用 51

一句话总结

PyRobot 是一个开源的、基于 Python 的框架，构建在 ROS 之上，提供硬件无关的中层 API 来控制多种机器人（如 LoCoBot、Sawyer），并实现机器人数据、模型和应用的轻松开发、基准测试和共享。

ABSTRACT

This paper introduces PyRobot, an open-source robotics framework for research and benchmarking. PyRobot is a light-weight, high-level interface on top of ROS that provides a consistent set of hardware independent mid-level APIs to control different robots. PyRobot abstracts away details about low-level controllers and inter-process communication, and allows non-robotics researchers (ML, CV researchers) to focus on building high-level AI applications. PyRobot aims to provide a research ecosystem with convenient access to robotics datasets, algorithm implementations and models that can be used to quickly create a state-of-the-art baseline. We believe PyRobot, when paired up with low-cost robot platforms such as LoCoBot, will reduce the entry barrier into robotics, and democratize robotics. PyRobot is open-source, and can be accessed via https://pyrobot.org.

研究动机与目标

• 降低 ML/CV 研究人员进入机器人领域的门槛，提供一个轻量级的高层 API。
• 提供硬件无关的中层接口和工具，通过统一的 Python API 控制不同机器人。
• 培养一个可共享并可基准测试的数据集、模型和实现的研究生态系统。
• 在低成本机器人上展示操控、导航、感知与抓取等实践用例。

提出的方法

• 将 PyRobot 作为一个 Python 语言包装器引入，使 ROS 对用户透明并在机器人之间统一 API 访问。
• 提供常用工具（关节控制、笛卡尔规划、正/逆向运动学、路径规划、SLAM）及在高级用例中绕过规划器的选项。
• 通过对每个机器人使用 YAML/config 文件来定义机器人配置，以映射状态/命令主题和硬件细节。
• 提供易于上手的示例和代码模式，使在几行 Python 代码中即可指令机器人。
• 与现有机器人栈和仿真器（如 MoveIt!、Movebase、Gazebo）集成，并实现高级 AI 应用（SLAM、导航、抓取、推送）。
• 讨论硬件与仿真选项（LoCoBot、Sawyer、Gazebo）并勾勒未来扩展至更多平台。

实验结果

研究问题

• RQ1 轻量级、硬件无关的 API 如何加速 AI 驱动的机器人研究？
• RQ2 统一的 Python 框架是否能够在不同机器人平台之间实现代码、数据集和模型的共享？
• RQ3 在可用性与控制灵活性之间，哪种中层 API 的抽象层次最合适？
• RQ4 通过通用 API 使用时，对低成本机器人提供的控制器和规划器的效果如何？
• RQ5 在可承受的硬件上，哪些高级 AI 任务（导航、抓取、视觉 SLAM、推送）可以用 PyRobot 直接演示？

主要发现

• PyRobot 提供一个对初学者友好的 API，抽象 ROS 的复杂性，使机器人控制仅需几行代码。
• 该框架通过特定机器人 YAML 配置实现对 LoCoBot 与 Sawyer 的硬件无关操作，实现统一工作流。
• 它在低成本硬件上实现了高层 AI 应用，如视觉 SLAM、通过 SLAM 和路径规划实现导航、学习型视觉导航、抓取和推送。
• 作者演示了底盘与末端执行器控制器，并对 LoCoBot 变体的准确性与重复性进行了基准测试，并与参考系统进行比较。
• PyRobot 是开源的，旨在通过数据与模型共享、基准测试和教育用途（如在大学课程中）来促成更广泛的研究生态系统。
• 未来工作包括扩展仿真器集成、增加重力补偿以及增加更多机器人以拓展生态系统。