Gazebo Classic

Menedżer pakietów Debian/Ubuntu – apt-get install.

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.

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.

Biblioteka asynchronicznej komunikacji sieciowej oferująca wysokopoziomowe wzorce komunikacyjne (pub-sub, push-pull, req-rep, dealer-router) bez centralnego brokera. Stosowana jako lekka alternatywa dla ROS.

Mechanizm IPC oparty na współdzielonym obszarze pamięci między procesami na tym samym hoście. Stosowany w robotyce jako ultra-low-latency transport dla dużych danych. Latencje poniżej 1 µs.

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).

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.

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.

Klasa miękkiego czasu rzeczywistego 100–500 ms – odpowiedź w granicach setek milisekund wymagana dla płynnej pracy, ale przekroczenia nie powodują awarii. Zastosowania: task planning (Nav2 planner: 100–300 ms), rozpoznawanie gestów i mowy dla HRI, przetwarzanie obrazów (YOLO na GPU: 20–100 ms), feedback wizualny. Większość oprogramowania komercyjnego dla AMR i robotów usługowych operuje w tej klasie.

Klasa latencji zmiennej, silnie zależnej od obciążenia systemu i złożoności zadania. Brak deterministyczności – latencja może się różnić rzędami wielkości. Typowa dla systemów AI: VLA (czas zależy od złożoności sceny), LLM-based task planners (zależy od długości kontekstu), object detection z dynamicznym rozmiarem obrazu, SLAM z adaptacyjną rozdzielczością. Wymaga architektury tolerującej zmienność (async, kolejki, graceful degradation).

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.

Cloud oznacza typ wdrożenia, w którym oprogramowanie działa w infrastrukturze chmurowej, np. jako usługa backendowa, narzędzie orkiestracyjne, system analityczny lub zdalna warstwa zarządzająca.