RobotPerf: Ein neues Tool zur Bewertung der Roboterrleistung
RobotPerf misst die Roboterdynamik über verschiedene Hardware-Konfigurationen mit ROS 2.
― 5 min Lesedauer
Inhaltsverzeichnis
- Bedeutung der Echtzeitleistung
- Die Rolle von ROS 2
- Eine Übersicht über RobotPerf
- Leistungskennzahlen
- Die Herausforderung der Benchmarking
- Kategorien von Benchmarks in RobotPerf
- Integration mit Hardware
- Community-Engagement
- Sicherstellen von Reproduzierbarkeit
- Die Zukunft des Robotik-Benchmarkings
- Fazit
- Originalquelle
- Referenz Links
RobotPerf ist ein neues Tool, das dabei hilft, zu messen, wie gut verschiedene Roboter mit ROS 2, einem beliebten System zum Erstellen von Roboteranwendungen, funktionieren. Dieses Tool wurde entwickelt, um mit verschiedenen Arten von Computerhardware zu arbeiten, damit Entwickler sehen können, was für ihre speziellen Aufgaben am besten funktioniert. Das Ziel von RobotPerf ist es, einen fairen Weg zu bieten, um die Roboterausführung über verschiedene Systeme hinweg zu vergleichen.
Bedeutung der Echtzeitleistung
Damit Roboter in realen Situationen gut funktionieren, müssen sie Daten schnell verarbeiten und Energie effizient nutzen. Das bedeutet, dass die Aufgaben in Echtzeit erledigt werden müssen, während der Stromverbrauch unter Kontrolle bleibt. Um das zu erreichen, wird es immer üblicher, fortschrittliche Hardware wie spezialisierte Chips zu verwenden, die bestimmte Aufgaben schneller erledigen können. Aber um das Beste aus diesen fortschrittlichen Systemen herauszuholen, ist es wichtig, eine klare und standardisierte Methode zu haben, um ihre Leistung zu testen.
Die Rolle von ROS 2
ROS 2 dient als Rückgrat für viele robotische Systeme. Es hilft verschiedenen Teilen eines Roboters, miteinander zu kommunizieren und Aufgaben effizient zu verwalten. Da immer mehr Unternehmen ROS 2 übernehmen, wird der Bedarf an zuverlässigen Benchmarks immer wichtiger. RobotPerf zielt darauf ab, diese Lücke zu schliessen, indem es einen strukturierten Weg bietet, um zu bewerten, wie gut verschiedene Hardwarelösungen mit ROS 2 arbeiten.
Eine Übersicht über RobotPerf
RobotPerf konzentriert sich darauf, die Leistung robotischer Aufgaben mit verschiedenen Hardwarekonfigurationen zu testen. Es deckt das gesamte Spektrum der Robotik ab, von der Wahrnehmung (wie Roboter ihre Umgebung verstehen) bis zur Steuerung (wie sie sich bewegen). Das Tool bietet zwei Haupttestmethoden:
Black-Box-Test: Diese Methode bewertet die Leistung, ohne die inneren Abläufe der Robotersysteme zu ändern. Sie verwendet eine spezielle Anwendung, um zu überwachen, wie gut das System Aufgaben erledigt.
Grey-Box-Test: Diese Methode ermöglicht tiefere Einblicke, indem sie interne Prozesse innerhalb der Software des Roboters beobachtet. Sie hilft dabei, detailliertere Informationen darüber zu sammeln, wie das System funktioniert.
Beide Methoden haben ihre Vorteile und bieten Flexibilität, je nachdem, was die Entwickler benötigen.
Leistungskennzahlen
RobotPerf konzentriert sich darauf, mehrere wichtige Faktoren bei der Bewertung der Roboterleistung zu messen:
- Latenz: Die Zeit, die benötigt wird, um eine bestimmte Aufgabe abzuschliessen.
- Durchsatz: Die Menge an Arbeit, die in einem bestimmten Zeitraum erledigt wird.
- Stromverbrauch: Die Energie, die beim Ausführen von Aufgaben verbraucht wird.
Diese Kennzahlen helfen Entwicklern zu verstehen, wie effizient ein System arbeitet und wo Verbesserungen möglich sind.
Die Herausforderung der Benchmarking
Obwohl es viele bestehende Tools zum Benchmarking von Robotern gibt, konzentrieren sich die meisten darauf, wie gut spezifische Algorithmen funktionieren, anstatt die Gesamtleistung der Robotersysteme zu betrachten. Einige Tools haben bestimmte Kennzahlen wie CPU-Leistung betrachtet, aber es gab keinen umfassenden Ansatz, um zu bewerten, wie verschiedene Roboter über verschiedene Hardwarekonfigurationen hinweg abschneiden.
Hier kommt RobotPerf ins Spiel. Es optimiert den Benchmarking-Prozess und ermöglicht es Entwicklern, verschiedene Hardware- und Softwarekonfigurationen einfach zu vergleichen. Dadurch hilft es, die besten Lösungen für bestimmte robotische Aufgaben zu identifizieren.
Kategorien von Benchmarks in RobotPerf
RobotPerf bietet eine Vielzahl von Benchmarks, die unterschiedliche Bereiche der Robotik abdecken:
- Wahrnehmung: Wie Roboter Informationen aus ihrer Umgebung sammeln und verarbeiten.
- Lokalisierung: Wie Roboter ihre Position bestimmen und sich in Räumen bewegen.
- Steuerung: Wie Roboter ihre Bewegungen und Handlungen steuern.
- Manipulation: Wie Roboter mit Objekten in ihrer Umgebung interagieren.
Diese Benchmarks geben einen klaren Überblick darüber, wie gut ein Roboter in verschiedenen Situationen abschneiden kann.
Integration mit Hardware
RobotPerf ist so konzipiert, dass es mit verschiedenen Arten von Hardware arbeitet, darunter:
- CPUs: Allgemeine Computerchips, die häufig verwendet werden.
- GPUs: Grafikprozessoren, die komplexe Berechnungen schnell durchführen können.
- FPGAs: Spezialisierte Hardware, die für bestimmte Aufgaben angepasst werden kann.
- Andere Beschleuniger: Geräte, die entwickelt wurden, um die Leistung für bestimmte Anwendungen zu steigern.
Durch Tests auf diesen verschiedenen Plattformen hilft RobotPerf Entwicklern, die Stärken und Schwächen jeder Option zu verstehen.
Community-Engagement
RobotPerf ist Open Source, das bedeutet, dass jeder zur Entwicklung beitragen kann. Dieser gemeinschaftsorientierte Ansatz trägt dazu bei, dass das Tool weiterentwickelt wird, um den Bedürfnissen der Nutzer gerecht zu werden. Je mehr Leute RobotPerf nutzen, desto mehr Daten und Erkenntnisse werden gesammelt, die zu Verbesserungen und neuen Funktionen führen können.
Sicherstellen von Reproduzierbarkeit
Ein zentrales Merkmal von RobotPerf ist das Engagement für reproduzierbare Ergebnisse. Das bedeutet, dass Tests unter denselben Bedingungen wiederholt werden können, um die Ergebnisse zu überprüfen. Um dies zu erreichen, hält sich RobotPerf an gängige Datenformate und Richtlinien, die in der Robotik-Community festgelegt wurden.
Die Zukunft des Robotik-Benchmarkings
Da das Feld der Robotik weiter wächst, werden standardisierte Benchmarking-Tools wie RobotPerf immer wichtiger. Sie helfen Entwicklern, die richtige Hardware für ihre Bedürfnisse auszuwählen, und sorgen dafür, dass Roboter Aufgaben sicher und effizient ausführen können.
Mit den fortlaufenden Beiträgen aus der Community wird sich RobotPerf darauf konzentrieren, seinen Benchmarking-Ansatz zu verfeinern und es zu einer wichtigen Ressource für Robotiker zu machen.
Fazit
RobotPerf stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Welt der Robotik-Benchmarks dar. Indem es einen umfassenden und anpassungsfähigen Weg bietet, die Leistung über verschiedene Hardwarekonfigurationen hinweg zu bewerten, hilft es Robotern, effektiver in realen Umgebungen zu arbeiten. Der Fokus auf Echtzeitleistung, Energieeffizienz und Community-Input positioniert RobotPerf als wertvolles Tool zur Verbesserung robotischer Lösungen. Während sich das Tool weiterentwickelt, hat es das Potenzial, einen nachhaltigen Einfluss auf die Zukunft der Robotik zu haben.
Durch klarere Vergleiche und die Förderung der Nutzung effizienter Hardware kann RobotPerf dazu beitragen, neue Fähigkeiten in der Robotik freizusetzen und den Weg für innovative Anwendungen und Fortschritte zu ebnen, die unser tägliches Leben im Umgang mit Maschinen verändern werden.
Titel: RobotPerf: An Open-Source, Vendor-Agnostic, Benchmarking Suite for Evaluating Robotics Computing System Performance
Zusammenfassung: We introduce RobotPerf, a vendor-agnostic benchmarking suite designed to evaluate robotics computing performance across a diverse range of hardware platforms using ROS 2 as its common baseline. The suite encompasses ROS 2 packages covering the full robotics pipeline and integrates two distinct benchmarking approaches: black-box testing, which measures performance by eliminating upper layers and replacing them with a test application, and grey-box testing, an application-specific measure that observes internal system states with minimal interference. Our benchmarking framework provides ready-to-use tools and is easily adaptable for the assessment of custom ROS 2 computational graphs. Drawing from the knowledge of leading robot architects and system architecture experts, RobotPerf establishes a standardized approach to robotics benchmarking. As an open-source initiative, RobotPerf remains committed to evolving with community input to advance the future of hardware-accelerated robotics.
Autoren: Víctor Mayoral-Vilches, Jason Jabbour, Yu-Shun Hsiao, Zishen Wan, Martiño Crespo-Álvarez, Matthew Stewart, Juan Manuel Reina-Muñoz, Prateek Nagras, Gaurav Vikhe, Mohammad Bakhshalipour, Martin Pinzger, Stefan Rass, Smruti Panigrahi, Giulio Corradi, Niladri Roy, Phillip B. Gibbons, Sabrina M. Neuman, Brian Plancher, Vijay Janapa Reddi
Letzte Aktualisierung: 2024-01-29 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2309.09212
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.09212
Lizenz: https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.
Referenz Links
- https://github.com/robotperf/benchmarks/tree/main/benchmarks/perception/a1_perception_2nodes
- https://github.com/robotperf/benchmarks/tree/main/benchmarks/perception/a2_rectify
- https://github.com/robotperf/benchmarks/tree/main/benchmarks/perception/a3_stereo_image_proc
- https://github.com/robotperf/benchmarks/tree/main/benchmarks/perception/a4_depth_image_proc
- https://github.com/robotperf/benchmarks/tree/main/benchmarks/perception/a5_resize
- https://github.com/robotperf/benchmarks/tree/main/benchmarks/localization/b1_visual_slam
- https://github.com/robotperf/benchmarks/tree/main/benchmarks/localization/b2_map_localization
- https://github.com/robotperf/benchmarks/tree/main/benchmarks/localization/b3_apriltag_detection
- https://github.com/robotperf/benchmarks/tree/main/benchmarks/control/c1_rrbot_joint_trajectory_controller
- https://github.com/robotperf/benchmarks/tree/main/benchmarks/control/c2_diffbot_diff_driver_controller
- https://github.com/robotperf/benchmarks/tree/main/benchmarks/control/c3_rrbot_forward_command_controller_position
- https://github.com/robotperf/benchmarks/tree/main/benchmarks/control/c4_rrbot_forward_command_controller_velocity
- https://github.com/robotperf/benchmarks/tree/main/benchmarks/control/c5_rrbot_forward_command_controller_acceleration
- https://github.com/robotperf/benchmarks/tree/main/benchmarks/manipulation/d1_xarm6_planning_and_traj_execution
- https://github.com/robotperf/benchmarks/tree/main/benchmarks/manipulation/d2_collision_checking_fcl
- https://github.com/robotperf/benchmarks/tree/main/benchmarks/manipulation/d3_collision_checking_bullet
- https://github.com/robotperf/benchmarks/tree/main/benchmarks/manipulation/d4_inverse_kinematics_kdl
- https://github.com/robotperf/benchmarks/tree/main/benchmarks/manipulation/d5_inverse_kinematics_lma
- https://github.com/robotperf/benchmarks/tree/main/benchmarks/manipulation/d6_direct_kinematics
- https://github.com/robotperf/benchmarks
- https://accelerationrobotics.com/robotcore-perception.php
- https://github.com/robotperf/rosbags
- https://github.com/robotperf/ros2_benchmark
- https://github.com/robotperf/benchmarks/releases
- https://www.overleaf.com/project/64f9d7485025af4ff9ba1c21
- https://accelerationrobotics.com/
- https://aau.at/
- https://harvard.edu
- https://www.gatech.edu/
- https://www.cmu.edu/
- https://www.jku.at/
- https://ford.com
- https://www.amd.com/
- https://intel.com/
- https://www.bu.edu/cs/
- https://cs.barnard.edu