Gazebo es un simulador de robótica 2D/3D de código abierto que comenzó a desarrollarse en 2002. En 2017, el desarrollo se bifurcó en dos versiones, conocidas como "Gazebo", la arquitectura monolítica original, e "Ignition", que había pasado a convertirse en una colección modernizada de bibliotecas acopladas de forma flexible. Tras un obstáculo de marca registrada en 2022 con respecto al uso del nombre "Ignition", Open Robotics aprovechó la oportunidad para cambiar los nombres de las versiones, denominando a la bifurcación original "Gazebo Classic" y a la nueva bifurcación moderna "Gazebo". [1]
Gazebo Classic integró el motor de física ODE , renderizado OpenGL y código de soporte para simulación de sensores y control de actuadores.
Gazebo Classic puede utilizar varios motores de física de alto rendimiento, como ODE , Bullet , etc. (el valor predeterminado es ODE). Proporciona una representación realista de entornos que incluye iluminación, sombras y texturas de alta calidad. Puede modelar sensores que "ven" el entorno simulado, como telémetros láser , cámaras (incluidas las de gran angular), sensores estilo Kinect , etc. [2]
Para la renderización 3D, Gazebo Classic utiliza el motor OGRE . [3]
Historial de desarrollo
Cronología de fechas importantes relacionadas con el desarrollo del software Gazebo
Gazebo fue un componente del Proyecto Player desde 2002 hasta 2011. En 2011, Gazebo se convirtió en un proyecto independiente respaldado por Willow Garage . En 2012, Open Source Robotics Foundation (OSRF) se convirtió en el administrador del proyecto Gazebo. [1] OSRF cambió su nombre a Open Robotics en 2018. [3]
El último y principal lanzamiento de Gazebo Classic es la versión 11, una versión de soporte a largo plazo cuyo fin de vida útil está previsto para enero de 2025. [4] Todas las versiones de Gazebo lanzadas anteriormente también recibieron soporte a largo plazo, y se lanzaron actualizaciones menores para Gazebo 9 y 10 junto con el lanzamiento de Gazebo 11.0.0. [5] Con el lanzamiento de Gazebo 11 en enero de 2020, Open Robotics cambió su enfoque al desarrollo de Ignition, una "colección de bibliotecas de software de código abierto diseñadas para simplificar el desarrollo de aplicaciones de alto rendimiento", con un público objetivo de desarrolladores, diseñadores y educadores de robots. [1] La primera versión de Ignition se lanzó en febrero de 2019. [1] En abril de 2022, luego de una disputa de marca registrada, la marca Ignition se retiró y se revirtió a Gazebo. [6] El sitio web de Gazebo se refiere al simulador original independiente de Gazebo como Gazebo Classic para diferenciarlo de Gazebo. Open Robotics mencionó la necesidad de una modernización significativa en el código de Gazebo, junto con la oportunidad de pasar de una arquitectura monolítica a una colección de bibliotecas acopladas de forma flexible. [1]
Competiciones
Gazebo se ha utilizado como entorno de simulación para numerosos desafíos y competiciones tecnológicas.
La etapa de simulación, Virtual Robotics Challenge, tuvo lugar del 17 al 21 de junio de 2013 [7] y fue ganada por el Equipo IHMC , Instituto de Cognición Humana y de Máquinas, Pensacola, Florida. [8]
Enlace al entorno de simulación en https://github.com/osrf/drcsim
Desafío de Robótica Espacial de la NASA (SRC)
2016 a 2017
El Desafío de Robótica Espacial de la NASA encarga a los equipos desarrollar y demostrar la capacidad de un robot R5 (Valkyrie) para ayudar en los procedimientos de una misión de la NASA, como una a Marte, y ofrece un pozo de premios de un millón de dólares. [9]
La NASA seleccionó 20 equipos finalistas en función de su desempeño al completar algunas tareas en el simulador de robot Gazebo 3D, y cada uno de esos finalistas tuvo que programar un humanoide Valkyrie para completar una misión de reparación en una base simulada de Marte .
El ganador del SRC fue el equipo Coordinated Robotics. [10]
Enlace al entorno de simulación en https://bitbucket.org/osrf/srcsim
Desafío Toyota Prius
2016 a 2017
El Prius Challenge es una competencia en la que los participantes compiten para ver quién puede lograr la mejor calificación de ahorro de combustible y eficiencia en un Prius dentro de un rango de tiempo determinado. El Instituto de Investigación Toyota (TRI) da la bienvenida a los competidores al evento en Sonoma (California) Raceway el 3 de marzo de 2017.
Open Robotics creó un entorno de simulación basado en Gazebo para la competencia en el que los equipos practicaron y probaron teorías y estrategias para la competencia del día de la carrera.
Veinte equipos compitieron en el evento, que fue ganado por Echo 12 con un promedio de 85 mpg y el ganador por la mejor vuelta general fue Team El Diablo [11] con 211 mpg [12].
Enlace al entorno de simulación en https://bitbucket.org/osrf/priuscup/src/default/ [ enlace muerto permanente ]
Enlace al Prius Challenge en https://www.openrobotics.org/customer-stories/prius-challenge Archivado el 21 de julio de 2021 en Wayback Machine.
Concurso de Robótica Ágil para la Automatización Industrial (ARIAC)
2016 a 2023
El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) organizó la primera Competencia ARIAC en junio de 2017. [13] El objetivo de la competencia era probar la agilidad de los sistemas de robots industriales , con el fin de permitir que los robots industriales en los talleres sean más productivos, más autónomos y requieran menos tiempo de los trabajadores del taller.
El primer puesto en la competición ARIAC 2017 lo obtuvo Realization of Robotics Systems (Centro de Fabricación Avanzada, Universidad del Sur de California ). [14]
El primer puesto en la competición ARIAC 2018 lo obtuvo el equipo Sirius (Denbar Robotics). [15]
El primer puesto en la competición ARIAC 2019 lo obtuvo nuevamente el equipo Sirius (Denbar Robotics). [16]
El primer puesto en la competición ARIAC 2020 lo obtuvo el equipo Virsli (Universidad de Tecnología y Economía de Budapest (BME VIK TMIT), HSN Lab, Cloud Robotics Group). [17]
El primer lugar en la competencia ARIAC 2021 lo ganó el equipo Reaper (Instituto de Automatización de Shenyang, Academia de Ciencias de China, Laboratorio NCS, Grupo de Sistemas de Fabricación Inteligente).
El primer lugar en la competencia ARIAC 2022 lo ganó el equipo Reaper (Instituto de Automatización de Shenyang, Academia de Ciencias de China, Laboratorio NCS, Grupo de Sistemas de Fabricación Inteligente).
El primer puesto en la competencia ARIAC 2023 lo obtuvo el equipo Reaper (Instituto de Automatización de Shenyang, Academia de Ciencias de China, Laboratorio NCS, Grupo de Sistemas de Fabricación Inteligente). [18]
Entorno de simulación en https://bitbucket.org/osrf/ariac/wiki/Gazebo_simulator/Home
Desafío de enjambre de la Academia de Servicio DARPA (SASC)
2016 a 2017
DARPA creó el Service Academies Swarm Challenge para ayudar a hacer realidad las tácticas efectivas de enjambre de vehículos aéreos no tripulados (UAV). [19] El desafío es una colaboración entre DARPA y las tres academias de servicio militar de los EE. UU.: la Academia Militar de los Estados Unidos , la Academia Naval de los Estados Unidos y la Academia de la Fuerza Aérea de los Estados Unidos . [20]
La Academia Naval de Estados Unidos fue declarada ganadora del concurso [21]
Entorno de simulación en https://github.com/osrf/uctf
Desafío subterráneo de DARPA (SubT)
2018 a 2021
El desafío DARPA Subterranean o “SubT” busca nuevos enfoques para mapear, navegar y buscar rápidamente entornos subterráneos durante operaciones de combate sensibles al tiempo o escenarios de respuesta a desastres . [22]
Los equipos en la pista virtual competirán por hasta $1.5 millones en el evento final virtual, con premios adicionales de hasta $500,000 para equipos autofinanciados en cada uno de los eventos del circuito virtual.
Entorno de simulación en https://bitbucket.org/osrf/subt/wiki/Gazebo_simulator/Home
Competición Virtual RobotX (VRX)
2019
El VRX es una competencia internacional a nivel universitario financiada por la Oficina de Investigación Naval (ONR) y diseñada para ampliar la exposición de los estudiantes a la autonomía y las tecnologías robóticas marítimas. Los equipos de estudiantes operarán su vehículo en un entorno de simulación basado en Gazebo creado por Open Robotics y Naval Postgraduate School . Los estudiantes tendrán la tarea de desarrollar soluciones innovadoras para garantizar que su USV virtual pueda realizar tareas prescritas en este entorno. Las tareas para esta competencia se han derivado del Maritime RobotX Challenge de RoboNation. [23]
La competición está prevista para diciembre de 2019.
El código fuente del proyecto está disponible en https://github.com/osrf/vrx
Referencias
^ abcde "Acerca de – Gazebo". Gazebo . Consultado el 17 de diciembre de 2023 .
^ Ackerman, Evan (4 de febrero de 2016). "La última versión de Gazebo Simulator hace que sea más fácil que nunca no construir un robot". IEEE Spectrum . IEEE.
^ ab "Gazebo". Simulador de Gazebo . Archivado desde el original el 16 de enero de 2018. Consultado el 24 de marzo de 2019 .
^ "Gazebo: Blog: Lanzamiento de Ignition Acropolis". gazebosim.org . Consultado el 4 de abril de 2022 .
^ "Gazebo : Blog : Lanzamiento de Gazebo 11.0.0". gazebosim.org . Consultado el 5 de abril de 2022 .
^ "Una nueva era para Gazebo - General - Comunidad Gazebo". gazebosim.org . 6 de abril de 2022 . Consultado el 5 de febrero de 2023 .
^ "Simulador de Gazebo para el Desafío de Robótica Virtual de DARPA". YouTube . DARPA. 2016-02-04 . Consultado el 2013-06-03 .
^ Quick, Darren (28 de junio de 2013). "DARPA anuncia los ganadores del desafío de robótica virtual". New Atlas . Consultado el 3 de junio de 2013 .
^ "Desafío de robótica espacial de la NASA". NASA . 28 de junio de 2013 . Consultado el 3 de junio de 2013 .
^ Ackerman, Evan (11 de julio de 2017). "Cómo un equipo de un solo hombre de California ganó el desafío de robótica espacial de la NASA". IEEE Spectrum .
^ "La vuelta de 211 MPG de "El Diablo" en Sonoma Raceway en el Prius Challenge". Instituto de Investigación de Toyota . 2017-03-04.
^ "Afrontando el desafío del Prius". Brian Ghidinelli . 30 de julio de 2017.
^ "Competencia de robótica ágil para automatización industrial". NIST . 16 de septiembre de 2016.
^ Ackerman, Evan (5 de julio de 2017). "Se anunciaron los resultados de las finales de ARIAC". Open Robotics .
^ "Se anunciaron los resultados de las finales de ARIAC 2018". Open Robotics . 2018-06-01.
^ "Desafío ARIAC del NIST 2019". NIST . 20 de julio de 2017.
^ "Desafío ARIAC del NIST 2020". NIST . 20 de julio de 2017.
^ "Resultados ARIAC". Instituto Nacional de Estándares y Tecnología . 2023-08-27 . Consultado el 2024-01-03 .
^ "Desafío del enjambre de academias de servicio". DARPA .
^ "Una descripción general del desafío de enjambre de academias de servicio de DARPA". YouTube . 2017-04-23.
^ "El desafío de enjambre de las academias de servicio amplía los límites de las capacidades de enjambre autónomo". DARPA . 2017-05-11.
^ Chung, Timothy. "El desafío subterráneo (SubT) de DARPA". DARPA .
^ "Competencia VRX (VRX)". RoboNation . Archivado desde el original el 2019-04-26 . Consultado el 2019-04-26 .
