Softwaretools

ARC-OPT ist eine Sammlung von Tools für die optimierungs-basierte Regelung von Robotersystemen. Es ermöglicht die intuitive Spezifikation, Ausführung und Optimierung von reaktiven Roboteraufgaben, welche mehrere simultan auszuführende Teilaufgaben beinhalten. ARC-OPT beinhaltet verschiedene Robotermodelle und Löser, welche die Implementierung von hierarchischen, gewichteten oder hybriden Regelungsentwürfen auf komplexen Robotern mit vielen Freiheitsgraden erlauben, zum Beispiel Humanoiden.

Bagel ist eine Graph basierte Programmiersprache. Dabei werden Rechenoperationen durch Knoten beschrieben und der Datenfluss wird durch Kanten definiert. Ein Algorithmus der durch einen Bagel Graphen dargestellt wird kann auf einer höheren Ebene wieder als Rechenoperation eines Bagel Knoten verwendet werden. Auf diese Weise werden die Kernalgorithmen mit den gleichen Graphen (Schnittstellen) beschrieben wie die Organisation von verschiedenen Software- bzw. Bagel-Modulen. Das und die Möglichkeit, beliebig viele Kanten eines Inputs auf verschiedene Art und Weise miteinander verrechnen zu können, erlauben vor allem die effiziente Modellierung von hierarchischen verhaltensbasierten Architekturen.

BOLeRo stellt Werkzeuge zum Lernen von Verhalten für Roboter bereit. Das umfasst Verhaltensrepräsentationen sowie bestärkende Lernverfahren, Black-Box-Optimierung, Evolutionäre Algorithmen und Imitationslernverfahren. Es stellt eine C++- und eine Python-Schnittstelle zur Verfügung, um effizient zu sein wo dies erforderlich ist und um flexibel und einfach zu benutzen zu sein, wo Performanz kein Problem ist. Da die Bibliothek eine C++-Schnittstelle bereitstellt, ist sie leicht in die meisten robotischen Frameworks zu integrieren; zum Beispiel ROS oder Rock.

Der Zweck des Programms CAD-2-SIM ist, den Transfer von Spezifikationen von Mechanismen aus CAD-Programmen in Simulationsumgebungen zu vereinfachen. Insbesondere ermöglicht das Programm, die numerischen Daten der kinematischen und dynamischen Eigenschaften eines Mechanismus ohne manuelle Eingriffe aus dem CAD-Beschreibung in mehrere Simulationsumgebungen (Openrave, Mars, RBDL, ROS, ROCK, SimMechanics) zu überführen. Durch diese Direktübertragung wird ein schnellerer und stabilerer Entwicklungsprozess ermöglicht. Das Programm CAD-2-SIM nutzt die Sheth-Uicker Konvention und eine graphenbasierte Bauteilnummerierung.

Hybrid Robot Dynamics (HyRoDyn) ist eine in C++ geschriebene analytische und modulare Software-Workbench zur Lösung von kinematischen und dynamischen Problemstellungen hochkomplexer seriell-paralleler Hybridroboter, die in den letzten Jahren an Beliebtheit gewinnen. Diese Kombination gewinnt an Vorteilen, die jedoch durch eine erhöhte Komplexität erkauft wird und erfordert daher eine sorgfältige Behandlung bei der Analyse und Regelung. Anstatt auf die numerische Lösung von kinematischen Zwangsbedingungen zurückzugreifen, bietet diese Software-Workbench einen ganzheitlichen Ansatz für den Umgang mit der Komplexität dieser Systeme durch die Wiederverwendung geschlossener Lösungen von parallelen Mechanismen, die häufig in Hybridrobotern Verwendung finden. Kinematiker sind eingeladen, einen Beitrag zu den Submechanik-bibliotheken in HyRoDyn zu leisten, damit der Katalog der unterstützten parallelen Mechanismen erweitert werden kann. Dieses Softwaretool stellt eine effiziente und fehlerfreie Alternative zur bereits vorhandenen Tools dar, die Mehrkörperprobleme in einem generischen Ansatz numerisch lösen.

MARS ist ein plattformunabhängiges Simulations- und Visualisierungstool, das für die Robotikforschung erstellt wurde. Es besteht aus einem Kern-Framework, das alle wichtigen Simulationskomponenten beinhaltet: eine GUI (basierend auf Qt), eine 3D-Visualisierung (die Open Scene Graph benutzt) und eine Physikengine (basierend auf ODE). MARS wurde in einer modularen Form entworfen und kann sehr flexibel genutzt werden; z.B. kann die Physiksimulation ohne Visualisierung und GUI gestartet werden. Es ist auch möglich, MARS durch das Erstellen eigener Plugins zu erweitern und so neue Funktionalität hinzuzufügen. Eine Reihe von Plugins - beispielsweise für HUDs oder definierte Bodenreaktionskräfte existieren bereits, und es ist einfach, eigene zu erstellen.

Das Maja Machine Learning Framework (MMLF) ist ein allgemeines Framework für Probleme im Bereich des Bestärkenden Lernens (Reinforcement Learning; RL), das in Python geschrieben ist. Es stellt Implementierungen einer Reihe von RL-Algorithmen und Benchmark-Problemen bereit. Des Weiteren ist es einfach erweiterbar und ermöglicht die einfache Automatisierung des Benchmarkings verschiedener Agenten.

Moderne robotische Systeme verfügen über eine Vielzahl von dezentralen Sensor- und Steuerelektroniken, welche zum Teil untereinander kommunizieren wollen. Das NDLCom Protokoll ermöglicht es kleine Datenpakete in einem einfachen Netzwerk zwischen Mikrocontrollern, FPGAs und Computern auszutauschen. Dabei ist jeder Teilnehmer mit einer Punkt-zu-Punkt Verbindung zu mindestens einem Nachbarn verbunden und jeder Teilnehmer muss empfangene Nachrichten entsprechend der Empfängeradresse weiterleiten. Implementierungen für das Empfangen, Weiterleiten und Dekodieren von Nachrichten sind für C/C++ und VHDL vorhanden. Das Darstellen, Loggen und Exportieren von empfangenen Daten ist in einer grafischen Benutzerumgebung möglich.

Das Erstellen adäquater Simulationsmodelle von Robotern ist eine schwierige Aufgabe, die in der Welt von Open Source und Forschung häufig darauf hinausläuft, komplexe Beschreibungsdateien von Hand zu editieren. Phobos ist ein Open-Source Add-On für Blender, entworfen, um diese Aufgabe zu vereinfachen und dem Anwender zu erlauben, Robotermodelle mittels einer visuellen, interaktiven Benutzeroberfläche zu erzeugen. Die Modelle können als URDF-Dateien und SMURF-Roboterbeschreibungen für die MARS-Simulationsumgebung exportiert werden.

pySPACE ist ein modulares Software-Framework für die Verarbeitung segmentierter Zeitreihen sowie Merkmalsvektoren. Es wurde speziell für die verteilte Verarbeitung und empirische Evaluation unterschiedlicher Signalverarbeitungsketten entwickelt. Es kann sowohl für große offline Vergleiche als auch online in konkreten Anwendungen benutzt werden. Verschiedene Datensätze werden automatisch geladen, verarbeitet und gespeichert. Signalverarbeitungsalgorithmen (Knoten) und größere Transformationen der Datensätze (Operationen) können einfach aneinander gehängt werden. Eine parallele Verarbeitung kann auf einem Mehrkernprozessor oder Cluster erfolgen. pySPACE wird aktiv gewartet und weiterentwickelt, wodurch die Anzahl von Knoten stetig steigt.

Das Framework reSPACE (reconfigurable Signal Processing and Classification Environment) wurde entwickelt, um die Entwicklung applikationsspezifischer FPGA-basierter Hardwarebeschleuniger für rechenintensive Aufgaben für eingebettete und mobile Systeme zu wesentlich zu vereinfachen. reSPACE unterstützt dabei eine modellbasierte Entwicklungsmethodik, um den komplizierten Entwicklungsprozess zu beschleunigen. Der Fokus liegt insbesondere auf Anwendungen aus den Bereichen Signal- und Bildverarbeitung sowie maschinelles Lernen.

Rock ist ein Software Framework für die Entwicklung von Robotern. Das zugrundeliegende Komponentenmodell basiert auf Orocos RTT (Real Time Toolkit). Rock stellt umfassende Softwarewerkzeuge für die Entwicklung und den Betrieb von leistungsfähigen und zuverlässigen Robotern im Forschungs- und industriellen Umfeld zur Verfügung. Es beinhaltet bereits eine reichhaltige Sammlung an Treibern und Softwaremodulen die direkt auf anderen Robotern eingesetzt werden können und bietet außerdem die Möglichkeit einfach neue Komponenten hinzuzufügen.