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　　使用ROS 的系统涉及许多在对等拓扑中运行时需要连接的进程。为了防止计算机异构网络溢出中央服务器的流量，ROS 通过缓冲和对等连接在很大程度上缓解了这些风险。创始成员选择了“微内核设计”，即将大型工具拆分成更小的单元，以提高处理复杂机器人环境所需的灵活性和稳定性，但同时效率有所降低。要实现消息的良好交流，语言环境是决定性的因素。因此，ROS 使用一种简单的、与语言无关的接口定义语言(IDL)，它自动将所支持的语言标准化为一个通用代码，从而实现“混合和匹配”。为ROS 提倡的“更简单的代码提取”和“没有或几乎没有包装”的外部存储库的应用铺平了道路。因此，不同中间件之间的不兼容性及“独立库”对ROS 的依赖性保持较低。

　　ROS 成功的关键无疑是开源。无私、无直接经济报酬、致力于公益的想法看起来可能是罕见而天真的。尽管有意识地进行无偿的知识共享、起初的困难很难想象，但这已经被早先成功的Linux 计算机操作系统证明是可行的。被调整过的Linux 正运行着高度复杂和与安全相关的诸多系统，如核电站的控制及如今多达150 万台Android智能手机。

　　ROS 的倡导者们认为，ROS 的发展也会遵循同样的轨迹。根据OSRF 首席执行官Brian Gerkey 的说法，Linux 在Windows 环境下是一个“蹩脚的暴发户”。而在机器人技术方面，ROS 却是“先行者”。事实上，微软最初试图建立自己的机器人平台——“微软机器人开发工作室”，但最终因为ROS 在这一领域太过强势，微软不得不停止其自主工作室的开发。

　　工业互联网和深度学习的基础

　　ROS 还支持分布式系统，在这个系统中数十个进程可以在数台机器上并行运行。一种名为ROSLink 的新协议已经被提出，它结合了搭载ROS 的机器人与物联网，其目标是构建一张包含物理对象、车辆及诸如传感器和制动器之类的其他设备的网络。利用ROS，可以使用精确的物理模拟来测试不同的算法，包括深度学习，而不需要昂贵的硬件投资。ROS 与不同的机器人模拟器兼容，这对于原型设计、新算法验证，以及机器人在不同使用场景和环境下智能行为的培训至关重要。其中最常用的模拟器是Gazebo，它是ROS 的一部分。Gazebo 已被广泛应用于学术界和工业界，以促进机器人从研究阶段到实际应用的发展。

　　目前使用案例

　　ROS 的首批应用主要是在移动机器人方面。这些机器人不光用在传统的研究和学术领域，同时在一些创业公司中也可以发现它们的身影：

　　(1)美国国家航空航天局(NASA)：作为太空和航天领域的关键参与者，它选择用廉价和方便的ROS 来开发它的“Swarmie”项目。在这个致力于未来火星任务的关键项目中，NASA 在基于ROS 的简单机器人上模拟蚂蚁的协作行为。

　　(2)Fetch：很可能是最著名的初创公司，由一帮前Willow Garage 人员创立。它推出了专为物流行业设计的Fetch 机器人系统，以提高仓库效率。它的实验室地面机器人就是基于ROS 界面来实现各种控制器的集成。该公司开发了一种双重方法：用一个小且灵活的采摘机器人——“Fetch”，由一个更大的推车式机器人——“Freight”来支持。通过这种双重方法，将多个物品运输到指定的送货点，也可以加入多个来自不同厂商的机器人来完成。这种相互作用归根结底还是得益于ROS 框架。

　　此外，还有一个很好的例子：Delft 大学在Amazon Picking Challenge 上大获全胜。他们的胜利来自通过利用ROS来帮助资源有限的年轻研究员们开发先进的解决方案。通过ROS，机器人能够自主地将物品从标准货架上移动到包里，或从包里转移到标准货架上。根据Delft 团队成员Kanter van Deurzen 的说法，他们成功的决定性因素是将“最高标准的各个组成部分”作为与“一体化系统”相结合的“多学科方法”。这种整合的方法是通过使用基于ROS 的软件而实现的。Delft 大学也正在欧盟范围内推动ROS-I 软件组件达到一个更高的水平，这个任务被称作ROSIN。除了Delft 大学，合作机构还包括德国的Fraunhofer 制造工程与自动化研究所和Fachhochschule Aachen大学、哥本哈根IT 大学，以及来自瑞典的机器人公司ABB 和来自西班牙的Tecnalia研究所。

　　在中国，ROS 为众多新兴的服务机器人公司奠定了基础：

　　(1)Ecovacs 和iRobot(清洁机器人)。

　　(2)索亚机器人(迎宾机器人)。

　　尽管ROS 在中国服务机器人的使用范围很广，但迄今为止，对于ROS 的学术贡献还不大。

　　值得一提的是，ROS 也被用于自动驾驶。例如，宝马的335 I G 自动驾驶概念，以及百度的Apollo 平台都是基于定制化的ROS。

　　目前ROS 在工业领域应用相对较少

　　目前ROS 的工业级使用率远低于学术界或服务机器人领域，主要有以下两个原因。

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　　技术方面

　　工业机器人制造商主要提到了ROS 在实时性和稳定性方面的弱点，以及数据安全问题。这些都可能对制造商产生负面的品牌影响。