Evaluando el middleware de ROS 2 en redes malla para robots espaciales

Los avances recientes en tecnología han abierto nuevas formas de usar robots, especialmente en entornos desafiantes como el espacio. Los Acuerdos Artemis, que buscan fomentar la cooperación en la exploración espacial, también han ayudado a acelerar el desarrollo de nuevas tecnologías. Además, muchas empresas están empezando a usar el Robot Operating System 2 (ROS 2), que demuestra su fuerza y flexibilidad.

Este artículo se centra en cómo los diferentes tipos de Middleware en ROS 2 pueden funcionar sobre una red en malla. Una red en malla conecta dispositivos de tal manera que les permite comunicarse directamente sin depender de un punto central. Este tipo de red puede ser muy útil para explorar entornos difíciles, como los que se encuentran en el espacio, con equipos de robots.

#Middleware en ROS 2

En ROS 2, el middleware es esencial para permitir que diferentes dispositivos de robots se comuniquen. Se pueden usar diferentes tipos de middleware, incluidos FastRTPS, CycloneDDS y Zenoh. Cada uno de ellos tiene sus fortalezas y debilidades, lo que puede afectar qué tan bien los robots pueden compartir datos y trabajar juntos en tiempo real.

En este artículo, analizaremos cómo funcionan estas opciones de middleware en una red en malla, considerando factores como la velocidad, la confiabilidad y cuánta potencia de computadora utilizan.

#Redes en Malla

Las redes en malla permiten que los dispositivos se conecten entre sí sin depender de un hub central. Cada dispositivo, o nodo, puede hablar directamente con otros, o pasar mensajes a través de múltiples saltos. Esta configuración hace que la red sea más confiable. Si un dispositivo falla, la red aún puede funcionar redirigiendo la información a través de otros caminos.

Las redes en malla también son fácilmente expandibles. Es simple agregar más dispositivos sin interrumpir la red en general. Esta flexibilidad es vital para los equipos robóticos, ya que el número de robots puede cambiar según la tarea.

#La Necesidad de Investigación

A pesar de los beneficios potenciales de las redes en malla, hay muchas áreas que requieren más investigación, especialmente en lo que respecta a cómo se comunican los robots en condiciones del mundo real. Los estudios existentes a menudo se centran en condiciones ideales, que pueden no reflejar los desafíos que se enfrentan durante misiones reales.

A medida que se despliegan robots en condiciones variadas, los sistemas de Comunicación deben adaptarse para garantizar confiabilidad y eficiencia. Problemas como el consumo de energía, la capacidad de reaccionar a entornos cambiantes y mantener conexiones entre dispositivos son áreas críticas para explorar.

#Visión General del Proyecto

Analizamos cómo funcionan las diferentes opciones de middleware de ROS 2 en una red en malla dinámica. El objetivo es determinar qué middleware es más adecuado para misiones robóticas en entornos extremos, como explorar el espacio exterior.

En nuestro escenario ficticio, un grupo de robots trabaja juntos en un duro entorno lunar. Cada robot recoge y envía datos, como imágenes tomadas por sensores. Comparten estos datos para crear un mapa más preciso del área que están explorando.

#Metodología

Para evaluar qué tan bien funcionan las diferentes opciones de middleware, configuramos un experimento en el que dos robots se comunican con un módulo de aterrizaje y una antena estática. Usamos varias medidas para evaluar su rendimiento, como cuánto dato pueden enviar, qué tan rápido pueden enviarlo y con qué frecuencia pueden comunicarse exitosamente.

También prestamos atención al consumo de energía que estaban usando los robots durante estas operaciones. Mantener bajo el consumo de energía es vital para misiones que pueden durar mucho tiempo.

#Resultados

Al analizar los datos de nuestros experimentos, descubrimos que Zenoh funcionó particularmente bien en comparación con las otras opciones de middleware. Mostró mejores resultados en cuanto a Rendimiento de datos, alcance y uso de recursos.

El enfoque principal fue mantener conexiones estables entre los robots, ya que cualquier interrupción podría obstaculizar su capacidad para trabajar juntos de manera efectiva.

#Discusión

Nuestros hallazgos resaltan la importancia de seleccionar middleware que pueda mantener buena comunicación en entornos desafiantes. Las redes en malla pueden proporcionar comunicación confiable siempre que estén bien gestionadas.

Zenoh demostró ser una opción prometedora para nuestro escenario, permitiendo mejor compartir datos entre robots mientras minimiza la carga en sus recursos computacionales limitados. Sin embargo, es esencial considerar que Zenoh puede no ser la mejor opción para cada situación, especialmente cuando se involucran mensajes más grandes.

#Conclusión

Este estudio ilustra el rendimiento variable de las diferentes opciones de middleware de ROS 2 sobre una red en malla en un entorno de exploración lunar hipotético. Zenoh se destaca como un candidato fuerte para futuras misiones debido a su eficiencia en mantener conexiones y gestionar recursos.

A medida que miramos hacia el futuro, será necesaria más investigación para mejorar la comunicación entre robots en entornos extremos. Esto mejorará su capacidad para trabajar juntos de manera efectiva mientras superan los desafíos que vienen con la exploración espacial.

Continuar desarrollando sistemas de comunicación robustos será crucial para el éxito de equipos de múltiples robots en situaciones difíciles e impredecibles.

#Trabajo Futuro

Los próximos pasos se centrarán en mejorar la colaboración entre robots en redes en malla. La investigación también buscará mejorar las formas en que estos sistemas gestionan sus conexiones, asegurando un flujo de comunicación más fluido. Este enfoque será esencial para maximizar el rendimiento de las misiones robóticas, especialmente aquellas diseñadas para el espacio exterior.

En conclusión, esta investigación demuestra el potencial de usar diferentes soluciones de middleware en entornos en malla dinámicos. Al seguir investigando estas tecnologías, podemos ayudar a los robots a mejorar sus capacidades, haciéndolos más efectivos en la exploración de lo desconocido.