RobotPerf: Uma Nova Ferramenta para Avaliar o Desempenho de Robôs
RobotPerf mede o desempenho de robôs em várias configurações de hardware usando ROS 2.
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Índice
- Importância do Desempenho em Tempo Real
- O Papel do ROS 2
- Visão Geral do RobotPerf
- Métricas de Desempenho
- O Desafio da Avaliação
- Categorias de Avaliações no RobotPerf
- Integração com Hardware
- Envolvimento da Comunidade
- Garantindo Reprodutibilidade
- O Futuro da Avaliação Robótica
- Conclusão
- Fonte original
- Ligações de referência
RobotPerf é uma nova ferramenta que ajuda a medir o quão bem diferentes robôs se saem usando o ROS 2, que é um sistema popular pra criar aplicações robóticas. Essa ferramenta foi feita pra funcionar com vários tipos de hardware, permitindo que os desenvolvedores vejam o que funciona melhor pros seus trabalhos específicos. O objetivo do RobotPerf é oferecer uma maneira justa de comparar o desempenho dos robôs em diferentes sistemas.
Importância do Desempenho em Tempo Real
Pra robôs funcionarem bem no mundo real, eles precisam processar dados rápido e usar energia de forma inteligente. Isso significa que as tarefas que eles realizam devem acontecer em tempo real, sem exagerar no consumo de energia. Pra isso, tá sendo cada vez mais comum usar hardwares avançados, como chips especializados que conseguem executar certas tarefas mais rápido. Mas pra tirar o máximo proveito desses sistemas, é essencial ter uma maneira clara e padronizada de testar o desempenho.
O Papel do ROS 2
O ROS 2 serve como uma estrutura pra muitos sistemas robóticos. Ele ajuda as diferentes partes de um robô a se comunicarem e a gerenciarem tarefas de forma eficiente. Com mais empresas adotando o ROS 2, a necessidade de benchmarks confiáveis se torna fundamental. O RobotPerf busca preencher essa lacuna, oferecendo uma forma estruturada de avaliar o quão bem diferentes soluções de hardware funcionam com o ROS 2.
Visão Geral do RobotPerf
O RobotPerf foca em testar o desempenho das tarefas robóticas usando diferentes configurações de hardware. Ele cobre uma ampla gama de tarefas em robótica, desde Percepção (como os robôs entendem seu entorno) até Controle (como eles se movem). A ferramenta oferece dois métodos principais de teste:
Teste Black-Box: Esse método avalia o desempenho sem alterar o funcionamento interno dos sistemas robôs. Ele usa uma aplicação especial pra monitorar como o sistema realiza as tarefas.
Teste Grey-Box: Esse método permite uma visão mais profunda, observando processos internos dentro do software do robô. Ele ajuda a coletar informações mais detalhadas sobre como o sistema funciona.
Ambos os métodos têm suas vantagens e oferecem flexibilidade dependendo do que os desenvolvedores precisam.
Métricas de Desempenho
O RobotPerf se concentra em medir vários fatores importantes ao avaliar o desempenho dos robôs:
- Latência: O tempo que leva pra completar uma tarefa específica.
- Throughput: A quantidade de trabalho realizada em um determinado período.
- Consumo de Energia: A energia usada enquanto as tarefas estão sendo executadas.
Essas métricas ajudam os desenvolvedores a entender como um sistema está operando e onde melhorias podem ser feitas.
O Desafio da Avaliação
Embora existam muitas ferramentas de avaliação de robôs, a maioria foca em quão bem algoritmos específicos funcionam, em vez de no desempenho geral dos sistemas robóticos. Algumas ferramentas analisaram métricas específicas, como desempenho da CPU, mas ainda não houve uma abordagem abrangente pra avaliar como diferentes robôs se saem em várias configurações de hardware.
É aí que o RobotPerf entra. Ele facilita o processo de avaliação, permitindo que os desenvolvedores comparem facilmente diferentes configurações de hardware e software. Com isso, ajuda a identificar as melhores soluções pra tarefas robóticas específicas.
Categorias de Avaliações no RobotPerf
O RobotPerf oferece uma variedade de avaliações que cobrem diferentes áreas da robótica:
- Percepção: Como os robôs coletam e processam informações do ambiente.
- Localização: Como os robôs determinam sua posição e navegam por espaços.
- Controle: Como os robôs gerenciam seus movimentos e ações.
- Manipulação: Como os robôs interagem com objetos ao seu redor.
Essas avaliações oferecem uma visão clara de como um robô pode se sair em diferentes situações.
Integração com Hardware
O RobotPerf foi projetado pra funcionar com vários tipos de hardware, incluindo:
- CPUs: Chips de computador de uso geral que são comumente usados.
- GPUs: Unidades de processamento gráfico que conseguem lidar com cálculos complexos rapidamente.
- FPGAs: Hardware especializado que pode ser customizado pra tarefas específicas.
- Outros Aceleradores: Dispositivos projetados pra melhorar o desempenho em certas aplicações.
Testando nessas várias plataformas, o RobotPerf ajuda os desenvolvedores a entender os pontos fortes e fracos de cada opção.
Envolvimento da Comunidade
O RobotPerf é open-source, o que significa que qualquer pessoa pode contribuir pro seu desenvolvimento. Essa abordagem voltada pra comunidade ajuda a garantir que a ferramenta evolua conforme as necessidades dos usuários. À medida que mais pessoas usam o RobotPerf, ele vai coletar mais dados e insights que podem levar a melhorias e novas funcionalidades.
Garantindo Reprodutibilidade
Uma característica chave do RobotPerf é seu compromisso com resultados reproduzíveis. Isso significa que os testes podem ser repetidos nas mesmas condições pra verificar os resultados. Pra alcançar isso, o RobotPerf segue formatos de dados comuns e diretrizes estabelecidas na comunidade robótica.
O Futuro da Avaliação Robótica
À medida que o campo da robótica continua a crescer, ferramentas de avaliação padronizadas como o RobotPerf vão se tornar cada vez mais importantes. Elas vão ajudar os desenvolvedores a escolher o hardware certo pra suas necessidades e garantir que os robôs possam realizar tarefas de forma segura e eficiente.
Com as contribuições contínuas da comunidade, o RobotPerf tá preparado pra refinar sua abordagem de avaliação, tornando-se um recurso essencial pra robóticos.
Conclusão
O RobotPerf representa um grande avanço no mundo dos benchmarks robóticos. Ao fornecer uma maneira abrangente e adaptável de avaliar o desempenho em diferentes configurações de hardware, ele vai ajudar os robôs a operar de forma mais eficaz em ambientes do mundo real. O foco em desempenho em tempo real, eficiência energética e input da comunidade coloca o RobotPerf como uma ferramenta valiosa pra melhorar soluções robóticas. À medida que a ferramenta continua se desenvolvendo, ela tem potencial pra causar um impacto duradouro no futuro da robótica.
Ao possibilitar comparações mais claras e promover o uso de hardwares eficientes, o RobotPerf pode ajudar a desbloquear novas capacidades na robótica, abrindo caminho pra aplicações inovadoras e avanços que vão mudar a forma como interagimos com as máquinas no nosso dia a dia.
Título: RobotPerf: An Open-Source, Vendor-Agnostic, Benchmarking Suite for Evaluating Robotics Computing System Performance
Resumo: 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.
Autores: 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
Última atualização: 2024-01-29 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2309.09212
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.09212
Licença: https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.
Obrigado ao arxiv pela utilização da sua interoperabilidade de acesso aberto.
Ligações de referência
- 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