[论文解读] The NAO Backpack: An Open-hardware Add-on for Fast Software Development with the NAO Robot

Matías Mattamala, Gonzalo Olave+3 more|arXiv (Cornell University)|Jun 20, 2017

Robotics and Sensor-Based Localization参考文献 5被引用 4

一句话总结

NAO背包是一种开源硬件扩展模块，通过将ODROID-XU4主板安装在3D打印背包中，使NAO机器人能够对外部执行计算密集型机器人算法，实现快速处理，同时保持机器人移动性和自主性。该模块支持通过ROS兼容的软件桥接实现实时传感器访问，适用于视觉SLAM和基于深度学习的视觉等应用的高效开发。

ABSTRACT

We present an open-source accessory for the NAO robot, which enables to test computationally demanding algorithms in an external platform while preserving robot's autonomy and mobility. The platform has the form of a backpack, which can be 3D printed and replicated, and holds an ODROID XU4 board to process algorithms externally with ROS compatibility. We provide also a software bridge between the B-Human's framework and ROS to have access to the robot's sensors close to real-time. We tested the platform in several robotics applications such as data logging, visual SLAM, and robot vision with deep learning techniques. The CAD model, hardware specifications and software are available online for the benefit of the community: https://github.com/uchile-robotics/nao-backpack

研究动机与目标

• 解决NAO机器人机载处理器在处理复杂机器人算法时的计算限制。
• 在将密集计算任务卸载到外部平台的同时，保持机器人的移动性和自主性。
• 为高级机器人软件的快速原型设计和测试提供低成本、开源的解决方案。
• 通过B-Human框架与ROS之间的软件桥接，实现实时访问机器人传感器数据。
• 利用外部计算支持多样化的机器人应用，如视觉SLAM、深度学习和数据记录。

提出的方法

• 设计一种可3D打印的背包结构，以安全地将ODROID-XU4主板安装在NAO机器人上。
• 将ODROID-XU4作为外部处理单元，独立于机器人机载系统运行计算密集型算法。
• 建立ROS兼容的软件桥接，实现在外部平台对机器人传感器的低延迟访问。
• 利用B-Human框架的传感器接口，将数据与外部处理单元同步，实现接近实时的性能。
• 通过定制布线和电源管理，确保NAO机器人与外部主板之间的电源和数据连接。
• 公开提供CAD文件、硬件原理图和软件栈，以促进社区采纳和复现。

实验结果

研究问题

• RQ1 开源硬件背包解决方案能否在不损害机器人移动性的前提下，有效卸载NAO机器人的计算密集型机器人算法？
• RQ2 该软件桥接在多大程度上实现了从外部处理单元对机器人传感器数据的实时访问？
• RQ3 该平台在视觉SLAM和基于深度学习的视觉等实际机器人应用中的表现如何？
• RQ4 外部处理对机器人自主性和系统响应速度有何影响？
• RQ5 研究人员和开发者能否利用开源资源复制和扩展该平台？

主要发现

• NAO背包成功实现了计算密集型算法（如视觉SLAM和基于深度学习的视觉）的外部执行，且未影响机器人的移动性。
• 软件桥接提供了接近实时的传感器数据访问，实现了与ROS工作流兼容的低延迟数据传输。
• 该平台支持多样化的机器人应用，包括数据记录、视觉SLAM和深度学习推理，展现出广泛的应用潜力。
• 开源硬件和开源软件设计使研究社区能够完整复制和扩展该平台，相关CAD模型、硬件规格和软件均已在线提供。
• 通过将算法执行与机器人机载限制解耦，该解决方案显著缩短了高级机器人软件的开发时间。
• ODROID-XU4的集成提供了足够的处理能力以运行复杂算法，同时保持了能效和便携性。