FourierSDK to oficjalny zestaw narzędzi deweloperskich tworzony przez Fourier Intelligence (傅利叶智能) z siedzibą w Szanghaju — jednego z czołowych chińskich producentów robotów humanoidalnych. SDK jest przeznaczony do programowania i badań nad robotami z serii GR (General Robot), przede wszystkim GR1 i GR2.
Architektura FourierSDK jest modułowa: rdzeń komunikacji opiera się na gRPC i MQTT (dla łączności WiFi), z warstwy Python API i opcjonalnego interfejsu ROS 2. Główne komponenty to: FSA Motor SDK (sterowanie silnikami EtherCAT/CAN), GR Body SDK (kinematyka, dynamika, planowanie trajektorii chodu), Arm SDK (sterowanie 7-DOF manipulatorami chwytającymi) oraz Teleop SDK (interfejsy teleoperation przez haptic devices i VR controllers).
FourierSDK obsługuje tryby sterowania: pozycyjny, momentu obrotowego, impedancji i mieszany. Integracja z Fourier Simulation Environment (oparty na Isaac Sim i Mujoco) umożliwia wirtualny prototyping przed deploymentem na hardware. SDK wspiera środowisko ROS 2 przez pakiet fourier_ros2, co umożliwia integrację z Nav2, MoveIt 2 i ekosystemem robotyki mobilnej.
W kontekście robot learning, Fourier Intelligence aktywnie współpracuje z uczelniami badawczymi w Chinach i na świecie — SDK jest używany do zbierania danych demonstracyjnych przez teleoperation (haptic arms, VR). Platforma GR1 uczestniczyła w projektach NVIDIA GR00T (cross-embodiment training) oraz jest jedną z platform wspieranych przez LeRobot Hugging Face.
FourierSDK jest dostępny przez GitHub (fftai organization) jako mieszany open/closed: warstwa komunikacji jest open-source (MIT/Apache), modele dynamiki i zaawansowane algorytmy kontroli wymagają umowy z Fourier Intelligence.
API Library to biblioteka udostępniająca interfejsy programistyczne do komunikacji z urządzeniem, usługą lub systemem. W praktyce może stanowić lekką warstwę integracyjną opartą na oficjalnym API producenta lub projekcie open-source.
Control Stack to zestaw komponentów programowych odpowiedzialnych za logikę sterowania, planowanie ruchu, wykonywanie komend oraz koordynację działania elementów wykonawczych robota.
SDK (Software Development Kit) to zestaw bibliotek, interfejsów, narzędzi i dokumentacji przeznaczonych do tworzenia aplikacji oraz integracji z konkretnym sprzętem, platformą lub usługą. W robotyce SDK często udostępnia dostęp do sterowania urządzeniem, telemetrii, sensorów, konfiguracji i funkcji wykonawczych.
Robot Control oznacza rolę oprogramowania odpowiedzialnego za sterowanie ruchem, wykonywanie komend, koordynację działania elementów wykonawczych oraz bezpośrednią logikę operacyjną robota.
Motion Planning oznacza rolę oprogramowania odpowiedzialnego za planowanie trajektorii, ruchu, kolejności działań oraz wyznaczanie bezpiecznych i wykonalnych ścieżek dla robota lub manipulatora.
Perception oznacza rolę oprogramowania przetwarzającego dane z kamer, LiDAR-ów, IMU i innych sensorów w celu wykrywania obiektów, rozpoznawania sceny, lokalizacji, mapowania i interpretacji środowiska.
Teleoperation oznacza rolę oprogramowania umożliwiającego zdalne sterowanie robotem, jego ruchem, manipulatorami, kamerami lub zadaniami przez człowieka za pośrednictwem interfejsu operatorskiego.
Rola uczenia robotów opisuje oprogramowanie służące do trenowania polityk sterowania i umiejętności manipulacyjnych/lokomocyjnych robota metodami uczenia maszynowego. Obejmuje: uczenie ze wzmocnieniem (reinforcement learning) w symulacji z transferem sim-to-real, uczenie imitacyjne (imitation learning) i uczenie z demonstracji (learning from demonstration), trening modeli Vision-Language-Action (VLA), oraz fine-tuning foundation models robotyki. Typowo wykorzystuje masowo zrównoleglone środowiska symulacyjne (Isaac Lab, MuJoCo) do generowania danych treningowych, a następnie wdraża wytrenowane polityki na fizycznym robocie.
Developer Enablement oznacza rolę oprogramowania wspierającego deweloperów w integracji, debugowaniu, walidacji, konfiguracji, testowaniu i uruchamianiu systemów robotycznych oraz ich komponentów.
Device Integration oznacza rolę oprogramowania odpowiedzialnego za komunikację, konfigurację, inicjalizację i obsługę konkretnych urządzeń, sensorów, kontrolerów lub komponentów sprzętowych w systemie robotycznym.
Rodzina oficjalnych SDK i API dostarczanych przez producentów robotów: Boston Dynamics (Spot SDK), ABB (RobotStudio), KUKA (RSI / KUKA Sunrise), Universal Robots (URCap / RTDE), Agility Robotics (Digit SDK), Apptronik (Apollo SDK).
NVIDIA GR00T cross-embodiment training — Fourier GR1 jest jedną z platform na których zbierane są demonstracje dla treningu GR00T N1. Fourier Intelligence ogłosiło partnerstwo z NVIDIA przy GTC 2025. Hugging Face LeRobot — GR1 figuruje wśród platform wspieranych przez framework LeRobot do robot learning przez imitation learning. Peking University robotics lab i Shanghai Jiao Tong University — FourierSDK używany w projektach badawczych whole-body control i bimanual manipulation. Fourier Intelligence R&D — wewnętrzny deployment GR1/GR2 w laboratorium Szanghaj do zbierania demonstracji household manipulation dla treningu modeli VLA. Demonstracje AI-driven na targach — CES 2024, World Artificial Intelligence Conference (WAIC) 2024 Szanghaj — GR1 z FourierSDK demonstrował autonomiczne wykonywanie zadań manipulacyjnych.
GitHub: fftai organisation — ~800 gwiazdek łącznie, ~150 forków, ~15 kontrybutorów (głównie zespół wewnętrzny). Repozytoria: fourier-grx, fourier-ros2. Społeczność chińska — aktywna na WeChat grup deweloperów Fourier (kilkaset uczestników). Chińskojęzyczna dokumentacja + anglojęzyczna dla partnerów. Partnerzy akademiccy — ~10 grup badawczych w Chinach używa GR1 + FourierSDK jako platformy do badań whole-body control, bimanual manipulation i robot learning. Forum deweloperskie — GitHub Issues jako główny kanał wsparcia. Fourier Intelligence oferuje komercyjne wsparcie techniczne dla klientów enterprise. Rosnąca społeczność globalna po ogłoszeniu partnerstwa NVIDIA GTC 2025 — wzrost zainteresowania ze strony zachodnich lab robotycznych.
Python to wysokopoziomowy język programowania szeroko stosowany w robotyce, AI, computer vision, automatyzacji, testach i szybkiej integracji komponentów sprzętowych oraz software'owych.
C++ to język programowania szeroko wykorzystywany w robotyce, systemach embedded, middleware, sterowaniu i przetwarzaniu danych, szczególnie tam, gdzie istotna jest wydajność oraz bliska integracja ze sprzętem.
C to język programowania powszechnie wykorzystywany w firmware, sterownikach, mikrokontrolerach i systemach embedded, gdzie wymagana jest bezpośrednia kontrola nad zasobami sprzętowymi.
Ubuntu 22.04 LTS to długoterminowo wspierana wersja systemu Linux wykorzystywana w robotyce, AI, systemach edge i środowiskach programistycznych. Stanowi popularną bazę dla nowszych stosów oprogramowania oraz dystrybucji ROS 2.
Ubuntu 20.04 LTS to długoterminowo wspierana wersja systemu Linux, szeroko wykorzystywana w robotyce, systemach embedded, AI i środowiskach developerskich. Jest popularna m.in. w środowiskach ROS oraz na platformach obliczeniowych takich jak NVIDIA Jetson.
Ubuntu 24.04 LTS 'Noble Numbat' — wspierane do kwietnia 2029. Host dla ROS 2 Jazzy.
Debian to jedna z najbardziej stabilnych i powszechnie stosowanych dystrybucji Linux, wykorzystywana jako baza dla wielu systemów embedded, robotycznych i serwerowych.
EtherCAT master wymagany na PC control dla niskopoziomowych silników. Zalecany Ubuntu 22.04 LTS. Kabel Ethernet 1G między PC control a jednostką robota.
Oficjalny menedżer pakietów języka Python i rejestr PyPI (Python Package Index – pypi.org). Pakiety instalowane przez narzędzie pip ('pip install <package>') lub pip3 dla Pythona 3. Szeroko stosowany w ekosystemie robotycznym dla: bibliotek Pythona do komunikacji z SDK (Unitree Python SDK2 dostępne przez pip), wrapperów Pythona dla algorytmów (OpenCV Python: 'pip install opencv-python'), narzędzi deweloperskich (colcon, rosdep, vcstool instalowane przez pip). Obsługuje wirtualne środowiska (venv, virtualenv, conda) izolujące zależności między projektami. Format pakietów: wheel (.whl, binarne) i sdist (.tar.gz, source distribution wymagająca kompilacji). PyPI zawiera ponad 500,000 pakietów – największy ekosystem pakietów Python. Integracja z ROS 2: pakiety Python ROS 2 mogą być instalowane zarówno przez apt (ros-humble-rclpy) jak i pip, przy czym apt jest preferowany dla pakietów ROS 2 core. Wsparcie dla pinowania wersji przez requirements.txt i Pipfile. Ograniczenie: brak native obsługi zależności systemowych (C libraries) – rosdep uzupełnia tę lukę w ekosystemie ROS.
Menedżer pakietów Debian/Ubuntu – apt-get install.
Mechanizm dystrybucji oprogramowania przez GitHub Releases – binarne artefakty (skompilowane pliki wykonywalne, biblioteki, archiwia .tar.gz, .zip, pakiety .deb, .rpm, obrazy Docker) dołączane do tagowanych wydań GitHub. GitHub Actions Artifacts: tymczasowe artefakty budowania przechowywane przez ograniczony czas (90 dni domyślnie). Stosowane w robotyce dla: SDK robotów bez własnej infrastruktury dystrybucji (pobranie .deb lub tarball z GitHub Releases), gotowych binarnych buildów dla konkretnych platform (ROS 2 pre-built dla Raspberry Pi aarch64 przez GitHub Actions), narzędzi CLI i aplikacji standalone. GitHub Container Registry (ghcr.io): hosting obrazów Docker w ramach GitHub – alternatywa dla Docker Hub zintegrowana z GitHub Actions. Automatyzacja: GitHub Actions workflow budujący i publikujący release przy każdym tagu (np. 'on: push: tags: v*'). Ograniczenia: brak zarządzania zależnościami (użytkownik musi samodzielnie zainstalować dependencies), brak automatycznych aktualizacji, wymaga ręcznego pobierania nowych wersji (chyba że używany instalator lub package manager pobiera z GitHub Releases API).
Dystrybucja wyłącznie przez kod źródłowy z systemem budowania CMake lub ament_cmake (ROS 2 extension CMake). Użytkownik pobiera kod źródłowy (git clone lub tarball) i kompiluje lokalnie przez: 'cmake -B build && cmake --build build' (CMake) lub 'colcon build' (ament_cmake w workspace ROS 2). Stosowana gdy: pakiet nie jest dostępny w żadnym rejestrze binarnym, wymagana jest custom konfiguracja kompilacji (specyficzne flagi kompilatora, opcje cmake), oprogramowanie targetuje niestandardową platformę sprzętową (exotic embedded SoC), deweloper chce modyfikować kod źródłowy. Typowy workflow w ROS 2: vcstool importuje źródła do workspace/src, colcon build kompiluje. Wymaga zainstalowania wszystkich build dependencies (compilery, biblioteki systemowe) – rosdep automatyzuje instalację dependencies. Najdłuższy czas instalacji (kompilacja może trwać dziesiątki minut na embedded hardware), ale maksymalna kontrola i konfigurowalność. Standard dla pakietów ROS 2 niedostępnych jeszcze w apt lub wymagających niestandardowej kompilacji.
Platforma konteneryzacji Docker i publiczny rejestr obrazów Docker Hub (hub.docker.com). Kontenery Docker zapewniają izolację środowiska uruchomieniowego – oprogramowanie i wszystkie jego zależności spakowane w przenośny obraz działający identycznie na dowolnym hoście Linux z Docker Engine. Kluczowe zastosowania w robotyce: dystrybucja gotowych środowisk ROS 2 (oficjalne obrazy: ros:humble, ros:jazzy na Docker Hub, utrzymywane przez Open Robotics), NVIDIA NGC Container Registry (nvcr.io) z obrazami NVIDIA Isaac ROS zawierającymi prekompilowane pakiety GPU-accelerated dla Jetson, dystrybucja złożonych stosów oprogramowania z wieloma zależnościami bez ryzyka konfliktów, CI/CD pipeline'y testujące oprogramowanie robotyczne w izolowanym środowisku. Oficjalne obrazy ROS: 'docker pull ros:humble-ros-base' (minimalny), 'ros:humble-desktop' (pełny z RViz2). NVIDIA Isaac ROS: 'nvcr.io/nvidia/isaac/ros' z obsługą GPU na Jetson AGX Orin. Docker Compose umożliwia orkiestrację wielu kontenerów (robot controller + navigation stack + perception pipeline). Ograniczenia w robotyce: dostęp do hardware (GPIO, CAN, EtherCAT) wymaga konfiguracji '--device' lub '--privileged', real-time scheduling wymaga specjalnej konfiguracji host kernel, GUI (RViz2, Gazebo) wymaga przekazania X11 lub Wayland.
64-bitowa architektura procesora wywodząca się z rodziny x86, opracowana przez AMD (jako AMD64) i zaadoptowana przez Intel (jako Intel 64 / EM64T). Dominująca architektura w komputerach osobistych, serwerach, stacjach roboczych i komputerach przemysłowych. W robotyce stosowana jako główna platforma obliczeniowa dla: stacji operatorskich i komputerów deweloperskich (Ubuntu 22.04/24.04 x86_64), serwerów fleet management i cloud robotics, symulatorów (Gazebo, Isaac Sim wymagają x86_64 z GPU NVIDIA dla pełnej wydajności), komputerów pokładowych robotów mobilnych wyższej klasy (Intel NUC, mini-PC przemysłowe jak Nuvo, OnLogic). Oficjalne wsparcie ROS 2 dla x86_64 jest tier-1 – wszystkie dystrybucje ROS 2 (Humble, Jazzy, Kilted) są w pełni wspierane i testowane. Pakiety apt dostępne przez packages.ros.org dla Ubuntu x86_64. Dominuje w środowiskach deweloperskich i symulacyjnych. Na robotach mobilnych i humanoidach x86_64 jest stosowane gdy wymagana jest wysoka moc obliczeniowa (np. Intel Core Ultra, AMD Ryzen Embedded) bez ograniczeń energetycznych typowych dla ARM. Przykłady hardware: Intel NUC 13 Pro, AMD Ryzen Embedded V2000, Advantech MIC-770.
64-bitowa architektura ARM (Advanced RISC Machine) w wersji ARMv8-A i nowszych – dominująca architektura w embedded computing, robotyce mobilnej i edge AI. Dwie nazwy oznaczają to samo: ARM64 (nazwa stosowana przez Apple i w kontekście macOS/iOS), AArch64 (oficjalna nazwa architektury ARM, używana w Linuksie i ekosystemie embedded). Absolutnie dominująca architektura w nowoczesnej robotyce mobilnej i humanoidalnej: NVIDIA Jetson (Orin NX, AGX Orin – Cortex-A78AE), Raspberry Pi 4/5 (Cortex-A72/A76), Qualcomm Robotics RB5/RB6 (Kryo), Apple M1/M2/M3 (dla stacji deweloperskich macOS), procesory w smartfonach używanych jako moduły robotyczne. Oficjalne wsparcie ROS 2 tier-1 dla aarch64 od dystrybucji Humble – pakiety apt dostępne przez packages.ros.org dla Ubuntu 22.04/24.04 aarch64. Unitree SDK2 dostępne dla aarch64 (target: Jetson Orin NX w G1). Boston Dynamics Spot: Qualcomm aarch64. Zalety wobec x86_64: znacznie niższy pobór energii (TDP 5–65W vs 45–125W), lepsza wydajność na wat, wbudowane NPU/GPU dla edge AI, mniejszy footprint fizyczny. Ograniczenia: historycznie mniejsza dostępność prebuildowanych pakietów (szybko zmniejsza się), niektóre biblioteki x86-only nie są portowane.
Specjalizowana platforma obliczeniowa NVIDIA Jetson oparta na architekturze AArch64 z zintegrowanym GPU NVIDIA (architektura Ampere w Orin, Maxwell/Pascal/Volta w starszych modułach) i akceleratorem DLA (Deep Learning Accelerator). JetPack SDK: kompletny stack software dla Jetson obejmujący L4T (Linux for Tegra – Ubuntu-based OS), CUDA, cuDNN, TensorRT, VPI (Vision Programming Interface), Multimedia API. Moduły Jetson Orin: AGX Orin (12-core Cortex-A78AE, Ampere GPU 2048 CUDA cores, 64 GB RAM, TDP 15–60W), Orin NX 16GB (8-core, 1024 CUDA cores, 16 GB RAM, TDP 10–25W – używany w Unitree G1), Orin Nano (6-core, 1024 CUDA cores, 8 GB RAM, TDP 7–15W). Isaac ROS: oficjalne GPU-accelerated pakiety ROS 2 dla Jetson, dystrybuowane przez NVIDIA NGC Container Registry. Wsparcie ROS 2: tier-1 dla aarch64 Ubuntu 22.04 (Humble) i Ubuntu 24.04 (Jazzy) na JetPack 5.x/6.x. Kluczowa platforma dla robotyki z wymaganiami AI: perception pipeline (stereo depth, object detection, pose estimation), SLAM, VLA inference na edge. Przykłady wdrożeń: Unitree G1 (Orin NX 16GB jako high-level compute), Boston Dynamics (wybrane produkty), drony autonomiczne (Skydio), roboty AMR wymagające edge AI.
ARM 64-bit – NVIDIA Jetson, Raspberry Pi 4/5, Apple Silicon.
Wysokowydajny framework RPC oparty na HTTP/2 i Protocol Buffers, opracowany przez Google. Stosowany w cloud robotics i mikroserwisowej architekturze systemów zarządzania flotami (fleet management). Obsługuje dwukierunkowe streaming, flow control i multipleksowanie połączeń. Używany m.in. w ekosystemie NVIDIA Isaac jako interfejs między serwisami AI a kontrolerem robota oraz w niektórych implementacjach ROS 2 bridge do zewnętrznych serwisów chmurowych.
Mechanizm asynchronicznej komunikacji publish-subscribe w ROS 2, zbudowany na warstwie DDS/RTPS. Węzły publikują wiadomości na nazwanych topicach (np. /joint_states, /cmd_vel, /camera/image_raw), a inne węzły subskrybują te topici bez wiedzy o nadawcy. Obsługuje QoS policies (reliability, durability, history, deadline, lifespan). Podstawowy mechanizm wymiany danych sensorycznych, stanu robota i komend sterowania w ekosystemie ROS 2.
Mechanizm asynchronicznych zadań długotrwałych w ROS 2, rozszerzenie services o feedback i możliwość anulowania. Klient wysyła cel (goal), serwer akceptuje go i cyklicznie raportuje postęp (feedback), na końcu zwraca wynik (result). Stosowany do nawigacji (Nav2 NavigateToPose), manipulacji (MoveIt2 FollowJointTrajectory), chwytania obiektów.
Mechanizm synchronicznej komunikacji request-response w ROS 2, zbudowany na warstwie DDS. Serwer rejestruje nazwany serwis i czeka na żądania, klient wysyła żądanie i blokuje się do czasu otrzymania odpowiedzi. Używany do operacji wymagających potwierdzenia: uruchomienie/zatrzymanie akcji, zapytania o stan, rekonfiguracja parametrów.
Standard middleware OMG (Object Management Group) oparty o model publish-subscribe, zaprojektowany dla systemów rozproszonych czasu rzeczywistego. Definiuje warstwę komunikacyjną DCPS (Data-Centric Publish-Subscribe) oraz protokół przewodowy RTPS (Real-Time Publish-Subscribe). Stosowany jako domyślna warstwa komunikacyjna w ROS 2 – każda implementacja ROS 2 opiera się na jednej z implementacji DDS (CycloneDDS, Fast DDS, Connext DDS). Obsługuje discovery, QoS, reliability, durability i liveliness.
Lekki protokół komunikacyjny publish-subscribe oparty na TCP/IP, zaprojektowany dla urządzeń IoT i systemów o ograniczonych zasobach. Stosowany w robotyce fleetowej i cloud robotics do telemetrii, monitoringu stanu floty i zdalnego zarządzania robotami AMR. Broker centralny (np. Mosquitto, AWS IoT Core) zarządza routingiem wiadomości między wydawcami a subskrybentami. MQTT 5.0 wprowadza session expiry, payload format indicator i flow control.
Standardowy protokół sieciowy IEEE 802.3 z TCP/IP jako warstwą transportową. Stosowany jako główny interfejs komunikacji między komputerem nadrzędnym (host PC) a robotem w SDK takich jak Unitree SDK2, Boston Dynamics API, Universal Robots URScript. Nie zapewnia deterministyczności (best-effort delivery).
Szeregowy protokół komunikacyjny opracowany przez Bosch, powszechnie stosowany w robotyce mobilnej, quadrupedach i dronach do komunikacji między kontrolerami silników, ESC i MCU. Obsługuje prędkości do 1 Mbit/s (CAN 2.0) lub do 5+ Mbit/s (CAN FD). Cechuje go bardzo niska latencja, odporność na zakłócenia elektromagnetyczne i deterministyczny arbitraż wiadomości. Używany m.in. w robotach Unitree (G1, H1) do komunikacji z modułami stawowymi w trybie low-level.
Deterministyczny protokół komunikacji przemysłowej oparty na Ethernet, opracowany przez Beckhoff Automation, zarządzany przez organizację ETG (EtherCAT Technology Group). Używa standardowych ramek Ethernet przetwarzanych w locie przez węzły slave (on-the-fly processing), co zapewnia cykle komunikacyjne poniżej 100 µs przy synchronizacji rozproszonych osi. Stosowany powszechnie w napędach stawowych robotów humanoidalnych (np. Boston Dynamics, Agility Robotics), manipulatorach przemysłowych i systemach motion control wymagających hard real-time.
Standard IEEE 802.3ab – Ethernet 1 Gbit/s przez skrętkę Cat5e/Cat6, złącze RJ-45. Dominujący interfejs sieciowy w robotyce: komunikacja SDK-robot (Unitree SDK2, Boston Dynamics API, UR e-Series), przesyłanie obrazów z kamer IP, integracja z ROS 2 przez DDS/RTPS.
Standard IEEE 802.3an – Ethernet 10 Gbit/s przez skrętkę Cat6a/Cat7, złącze RJ-45 lub SFP+. W robotyce stosowany w stacjach bazowych floty, serwerach edge computing i systemach wymagających przesyłu dużych map 3D.
Interfejs EtherCAT po stronie urządzenia slave – każdy slave zawiera dedykowany ASIC ESC (EtherCAT Slave Controller), np. ET1100 (Beckhoff), LAN9252 (Microchip). ESC przetwarza ramki Ethernet w locie (on-the-fly) bez buforowania – minimalna latencja ~300 ns na węzeł.
Controller Area Network 2.0 – standardowy protokół CAN zdefiniowany przez Bosch (1991). CAN 2.0A obsługuje 11-bitowe identyfikatory ramek, CAN 2.0B (Extended) – 29-bitowe. Prędkości do 1 Mbit/s. Standard de facto w robotach kroczących i kołowych.
Controller Area Network Flexible Data-Rate – rozszerzenie CAN 2.0 zachowujące arbitraż przy 1 Mbit/s i zwiększające prędkość transmisji danych do 8 Mbit/s oraz rozmiar ramki do 64 bajtów. W robotyce humanoidalnej stosowany do szybkiej komunikacji między kontrolerem głównym a modułami stawowymi.
Universal Serial Bus 3.0 (przemianowany na USB 3.1 Gen 1) – standard o przepustowości do 5 Gbit/s (SuperSpeed). Powszechnie stosowany w robotyce do kamer głębi (Intel RealSense D435i, D455), kamer stereo i skanerów 3D wymagających wysokiego pasma dla strumieni depth + RGB. Zasilanie: 5V / 900 mA. Złącza: Type-A, Type-B, Micro-B, Type-C. NVIDIA Jetson AGX Orin posiada 4 porty USB 3.1 Gen 1.
Mobile Industry Processor Interface Camera Serial Interface 2 – dedykowany interfejs kamer stosowany w modułach embedded (NVIDIA Jetson: 6 portów CSI-2). Obsługuje prędkości do 4.5 Gbit/s na tor. Dominujący interfejs kamer w robotach korzystających z modułów Jetson.
Deterministyczna klasa latencji 1–5 ms z twardą gwarancją dotrzymania deadline'ów. Realizowane na RTOS lub Linux RT-PREEMPT z izolacją CPU. Typowe cykle: 1 ms (1 kHz) dla pętli prędkości silników, 2 ms (500 Hz) dla pętli pozycji stawów, 5 ms (200 Hz) dla pętli sił i momentów. Komunikacja przez EtherCAT, CAN FD. Zastosowania: pętle regulacji prędkości w manipulatorach przemysłowych, sterowanie stawami robotów humanoidalnych w trybie low-level.
Deterministyczna klasa latencji 5–20 ms – twardy real-time dla pętli zewnętrznych sterowania robotycznego. Cykle 5–20 ms (50–200 Hz). Możliwy na Linux RT-PREEMPT bez pełnego RTOS. Zastosowania: pętla pozycji i impedancji w cobotach (Universal Robots e-Series), sterowanie trajectoriami w manipulatorach (ros2_control JointTrajectoryController przy 100 Hz), pętla równowagi w robotach humanoidalnych. Wystarczający dla większości zastosowań sterowania ruchem.
Klasa miękkiego czasu rzeczywistego 20–100 ms – deadline'y wymagane statystycznie, sporadyczne przekroczenia akceptowalne. Realizowany na standardowym Linux z priorytetem SCHED_FIFO. Komunikacja przez Ethernet GbE, DDS/RTPS, ROS 2 topics. Zastosowania: nawigacja AMR (Nav2: 20–50 Hz), high-level sterowanie humanoidów (Unitree SDK2: 50 Hz), planowanie trajektorii (MoveIt 2 servo), integracja sensorów (LiDAR SLAM: 10–20 Hz). Wystarczający dla większości algorytmów nawigacyjnych i SLAM.
On Robot oznacza typ wdrożenia, w którym oprogramowanie działa bezpośrednio na robocie lub na jego pokładowym module obliczeniowym, np. komputerze przemysłowym, SBC lub platformie edge AI.
Edge oznacza typ wdrożenia, w którym oprogramowanie działa na lokalnym urządzeniu obliczeniowym, bramce, komputerze przemysłowym lub innym zasobie blisko robota i sensorów, bez konieczności przetwarzania w chmurze.
Local Workstation oznacza typ wdrożenia, w którym software działa na komputerze lokalnym użytkownika, dewelopera lub operatora, np. laptopie, desktopie lub stacji roboczej.
Containerized oznacza typ wdrożenia, w którym oprogramowanie jest pakowane i uruchamiane w kontenerach, np. Docker lub innych technologiach konteneryzacji, co ułatwia przenoszenie, replikację i zarządzanie zależnościami.
Rodzina licencji: Licencja permisywna
Permissive licencja open source opracowana przez Apache Software Foundation. Zawiera jawne udzielenie praw patentowych przez kontrybutorów (patent grant) oraz klauzulę retaliation (utrata licencji przy pozwie patentowym). Wymaga zachowania tekstu licencji, NOTICE file i informacji o zmianach w modyfikowanych plikach.
Oficjalna licencja Open Robotics dla rdzenia ROS 2 i większości pakietów tier-1. Standard de facto dla oprogramowania robotycznego open source. Klauzula patentowa chroni użytkowników przed pozwami ze strony kontrybutorów – preferowana nad MIT w projektach korporacyjnych. Kompatybilna z GPL v3 (ale nie GPL v2).
Rodzina licencji: Własnościowa – komercyjna
Domyślny status prawny oprogramowania bez jawnie określonej licencji – wszystkie prawa zastrzeżone przez właściciela praw autorskich. Użycie, modyfikacja i dystrybucja są zabronione bez pisemnej zgody właściciela. Nie jest licencją w ścisłym sensie, lecz brakiem licencji – kod bez pliku LICENSE jest domyślnie All Rights Reserved.
Ważna informacja dla edytorów: oprogramowanie bez jawnego pliku licencji jest automatycznie All Rights Reserved i nie może być legalnie używane, modyfikowane ani dystrybuowane. Producenci robotów powinni zawsze jawnie określać licencję. Redaktorzy Robocikowo powinni flagować wpisy bez określonej licencji i kontaktować się z producentem w celu wyjaśnienia.
Wsparcie GR2, nowe moduły manipulacji bimanualnej, integracja z NVIDIA GR00T fine-tuning pipeline.
Refaktoryzacja do architektury gRPC-first, nowy Teleop SDK z VR headset support, fourier_ros2 pakiet dla Humble/Jazzy.
MuJoCo i Isaac Sim symulatory oficjalnie wspierane, GR Body SDK full kinematic chain API.
Arm SDK 7-DOF manipulator control, haptic teleoperation device support (Rokoko, HEBI).
Pierwsze publiczne wydanie FourierSDK dla GR1. FSA Motor SDK, podstawowe API chodu.
Beta wewnętrzna dla partnerów badawczych. Podstawowe API komunikacji gRPC.
