rosdep

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.

ROS dependency manager i release tool.

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.

ARM 64-bit – NVIDIA Jetson, Raspberry Pi 4/5, Apple Silicon.

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.

Procesory Apple Silicon (M1, M2, M3, M4 i warianty Pro/Max/Ultra) oparte na architekturze AArch64 (ARMv8.5-A+), stosowane w MacBook, Mac mini, Mac Studio i Mac Pro od 2020 r. Platforma deweloperska rosnącego znaczenia w ekosystemie robotycznym – wielu deweloperów ROS 2 używa MacBooków z Apple Silicon. Wsparcie ROS 2: tier-3 (community supported) dla macOS, ROS 2 Humble i Jazzy można zainstalować przez: Homebrew ('brew install ros-humble' przez tap), RoboStack (conda-forge – najwygodniejsza metoda: 'conda install -c conda-forge ros-humble-desktop'), budowanie ze źródeł przez colcon. RoboStack/conda-forge jest rekomendowaną metodą instalacji ROS 2 na Apple Silicon macOS. Apple Silicon: unified memory architecture (CPU, GPU i Neural Engine współdzielą pamięć), Metal GPU API (brak CUDA – wymaga PyTorch z Metal Performance Shaders backend), Core ML / Apple Neural Engine dla inference. Ograniczenia: brak wsparcia CUDA (biblioteki NVIDIA CUDA-only nie działają natywnie), Rosetta 2 umożliwia uruchomienie x86_64 binary ale bez pełnej wydajności, niektóre pakiety ROS 2 wymagają patchowania dla macOS. Gazebo/Ignition: dostępne na macOS ARM64. Zastosowanie: deweloperzy piszący i testujący kod ROS 2, symulacje, narzędzia CLI – nie deployment na robot.

Platforma Raspberry Pi oparta na procesorach Broadcom (BCM) z architekturą AArch64: Raspberry Pi 4 Model B (BCM2711, quad-core Cortex-A72, do 8 GB RAM), Raspberry Pi 5 (BCM2712, quad-core Cortex-A76, do 8 GB RAM, 2–3× szybszy niż Pi 4), Raspberry Pi Compute Module 4/5 (wersje do integracji w custom hardware robotycznym). Raspberry Pi OS (64-bit) oparty na Debian Bookworm dla AArch64. Wsparcie ROS 2: tier-3 (community supported) dla Raspberry Pi OS, tier-1 dla Ubuntu 22.04/24.04 zainstalowanego na Raspberry Pi 4/5. Powszechnie stosowane w: edukacyjnych robotach mobilnych (TurtleBot 4 używa Raspberry Pi 4 jako komputer pokładowy), prototypach robotów AMR, robotach kroczących hobby (PicoBot, Hexapod na Pi), drone autopilots (ArduPilot na Pi), systemach wizyjnych (Pi Camera Module 3, HQ Camera przez MIPI CSI-2). Raspberry Pi 5 z PCIe 2.0 przez HAT+ connector umożliwia podłączenie M.2 NVMe SSD i akceleratorów AI (Hailo-8L – 13 TOPS). Ograniczenia wobec Jetson: brak dedykowanego GPU dla CUDA, brak wbudowanego NPU (poza Hailo zewnętrznym), 4K video processing bez sprzętowej akceleracji AI. Idealny dla: prototypowania, edukacji, robotów mobilnych niższej klasy, aplikacji niewymagających ciężkiego inference AI.

Architektura komunikacji usługowej oparta na protokole HTTP z semantyką zasobów (GET, POST, PUT, DELETE, PATCH). Stosowana w cloud robotics i fleet management. Nie nadaje się do sterowania real-time.

Klasa przetwarzania wsadowego lub offline – operacje trwające od kilku minut do godzin lub dni. Brak wymogów latencji – liczy się throughput i poprawność wyniku. Zastosowania: trenowanie modeli foundation (VLA, world models), przetwarzanie dużych zbiorów danych z sensorów, symulacje Monte Carlo, rendering syntetycznych datasetów w Isaac Sim, analiza długoterminowych logów, certyfikacja i walidacja oprogramowania.

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.

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.