Online ROS Meetup: Оптимизированная передача данных в ROS2 без копий
Zero-Copy Data Transfer in ROS2 Мы погрузимся подробно в технологию эффективной передачи данных между программными узлами робота, при соблюдении реалтайма и минимального расхода памяти. Расскажет про это специалист по разработке программного обеспечения для беспилотных автомобилей Роман Соколков. Софт, который разрабатывался компанией Bosch для использования в ADAS системах автомобилей пришел в ROS2 и доступен всем робототехникам. Большинство роботов сегодня имеют камеры или лидары с высоким разрешением. Для обработки данных с таких сенсоров требуется пайплайны компьютерного зрения с большим количеством компонентов и минимальной задержкой в обработке. К примеру, один и тот же кадр с FullHD 60 fps камеры, должен быть обработан такими компонентами как детектирование объектов, сегментация, визуальная одометрия, и т.д. Несжатый RGB снимок занимает около 6 мегабайт. Таким образом, процессору необходимо копировать более гигабайта памяти в секунду (60 * 6 * 3 = 1080 мегабайт в секунду). И это при условии необходимости всего одной копии между компонентами. К сожалению, без оптимизации ROS2 производит около 6-9 копий при передаче одного сообщения между нодами. В ROS1 многие знают и используют nodelets, есть ли альтернатива в ROS2? В этом докладе в четверг мы поговорим, как софт который используется в автомобильной индустрии помогает оптимизировать производительность роботов базирующихся на ROS2. Подробная статья по докладу https://habr.com/ru/post/647841/ Слайды презентации - https://drive.google.com/file/d/11fwn1ZP0_fPgh-zJsOpzVfWAfRmGWiEW/view?usp=sharing
Zero-Copy Data Transfer in ROS2 Мы погрузимся подробно в технологию эффективной передачи данных между программными узлами робота, при соблюдении реалтайма и минимального расхода памяти. Расскажет про это специалист по разработке программного обеспечения для беспилотных автомобилей Роман Соколков. Софт, который разрабатывался компанией Bosch для использования в ADAS системах автомобилей пришел в ROS2 и доступен всем робототехникам. Большинство роботов сегодня имеют камеры или лидары с высоким разрешением. Для обработки данных с таких сенсоров требуется пайплайны компьютерного зрения с большим количеством компонентов и минимальной задержкой в обработке. К примеру, один и тот же кадр с FullHD 60 fps камеры, должен быть обработан такими компонентами как детектирование объектов, сегментация, визуальная одометрия, и т.д. Несжатый RGB снимок занимает около 6 мегабайт. Таким образом, процессору необходимо копировать более гигабайта памяти в секунду (60 * 6 * 3 = 1080 мегабайт в секунду). И это при условии необходимости всего одной копии между компонентами. К сожалению, без оптимизации ROS2 производит около 6-9 копий при передаче одного сообщения между нодами. В ROS1 многие знают и используют nodelets, есть ли альтернатива в ROS2? В этом докладе в четверг мы поговорим, как софт который используется в автомобильной индустрии помогает оптимизировать производительность роботов базирующихся на ROS2. Подробная статья по докладу https://habr.com/ru/post/647841/ Слайды презентации - https://drive.google.com/file/d/11fwn1ZP0_fPgh-zJsOpzVfWAfRmGWiEW/view?usp=sharing