ROS est un peu le couteau suisse de l'intelligence robotique, tandis que les plateformes d'IA personnalisées ressemblent davantage à des outils onéreux et spécialisés. Nous avons vu ROS démocratiser la robotique en proposant des solutions modulaires et économiques qui permettent aux développeurs d'interchanger les composants comme des pièces de Lego. Les plateformes personnalisées promettent des performances exceptionnelles, mais coûtent souvent une fortune. L'avenir ? Des systèmes hybrides qui allient la flexibilité de l'open source aux capacités d'IA ciblées. La révolution robotique vous intrigue ? Restez avec nous.
L'évolution des systèmes d'exploitation robotiques
Lorsque les robots ont fait leurs premiers pas hors des bancs d'essai des laboratoires, personne n'aurait pu prédire à quelle vitesse ils se transformeraient d'expériences métalliques encombrantes en compagnons numériques sophistiqués. Les pionniers de la robotique de Stanford Nous avons stratégiquement développé ROS comme protocole de communication unifié, permettant à des systèmes robotiques hétérogènes de partager des ressources de calcul et une intelligence algorithmique. L'évolution de nos robots ne se résume pas au matériel ; elle repose aussi sur l'interopérabilité logicielle qui permet à ces merveilles mécaniques de communiquer et d'apprendre. Le système d'exploitation robotique (ROS) a constitué une avancée majeure, transformant des plateformes robotiques isolées en réseaux collaboratifs capables de partager code, capteurs et intelligence. Recherche mondiale en robotique Il a été démontré que ROS est apparu comme une étape cruciale en 2009, fournissant un cadre open-source qui a accéléré le développement de logiciels robotiques dans de multiples domaines. techniques de fusion de capteurs ont permis aux robots d'intégrer de multiples flux de données, améliorant considérablement leurs capacités de perception et d'adaptation.
Des premiers robots de raisonnement de Stanford à la vision open source de Willow Garage, ROS a transformé la conception et le déploiement des systèmes robotiques. C'est comme doter les robots d'un langage universel, leur permettant d'échanger compétences et connaissances aussi facilement que nous colportons des rumeurs.
Qui aurait cru que des lignes de code pouvaient permettre aux machines de communiquer entre elles de manière aussi fluide ?
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Architecture de base des plateformes robotiques
Bien que les architectures robotiques puissent paraître comme un labyrinthe complexe de câbles et d'algorithmes, il s'agit en réalité de terrains de jeu numériques sophistiqués où les machines apprennent à penser et à se déplacer.
Architectures robotiques : des univers numériques complexes où fils et code s’entremêlent, transformant les machines en merveilles pensantes et mobiles.
Nous concevons ces plateformes autour de la modularité matérielle et de l'interopérabilité logicielle, ce qui revient concrètement à construire des robots comme d'immenses ensembles Lego numériques. Navigation par étiquette d'avril fournit un mécanisme de suivi visuel précis qui améliore les capacités de positionnement et de mouvement des robots. Lignes directrices pour la recherche collaborative Nous suggérons qu'une documentation architecturale systématique est cruciale pour créer des systèmes robotiques robustes et maintenables. technologies robotiques souples révolutionnent notre approche de la création de plateformes robotiques humanoïdes plus réactives et adaptables.
Imaginez un buffet robotisé où vous pouvez prendre un capteur ici, un moteur là, et créer quelque chose de totalement unique.
La magie opère dans la communication entre ces éléments : grâce à des réseaux distribués qui permettent aux nœuds (ou segments du cerveau du robot) de dialoguer de manière fluide. Il ne s’agit pas seulement de construire des machines, mais de créer des systèmes intelligents capables de s’adapter, d’apprendre et, potentiellement, de surpasser leurs créateurs.
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Sauvage, non ?
Analyse comparative des performances : ROS vs solutions personnalisées
Nous allons bientôt cartographier les véritables performances des cerveaux robotiques sous pression, en comparant l'écosystème open-source ROS aux plateformes d'IA personnalisées dans une confrontation de performances sans merci.
La vitesse de traitement ne se résume pas à des chiffres bruts ; il s’agit de la rapidité avec laquelle un système robotique peut percevoir, décider et agir en quelques millisecondes, ce qui peut faire la différence entre une navigation fluide et une chute embarrassante le visage contre terre. Optimisation des réseaux neuronaux permet aux systèmes robotiques de traiter des données environnementales complexes à des vitesses sans précédent.
Nos tests de performance révéleront comment différents systèmes d'exploitation robotiques gèrent les défis du temps réel, et permettront de déterminer si la flexibilité de ROS peut réellement rivaliser avec les plateformes d'IA dédiées, conçues pour des réponses ultra-rapides et critiques. Les tests de performance Isaac ROS démontrent que les plateformes open source peuvent atteindre des performances impressionnantes. indicateurs de performance pour des tâches robotiques complexes. CloudMinds plateforme cloud brain HARIX fournit un cadre d'intégration sophistiqué qui pourrait influencer considérablement ces évaluations de performances de calcul.
Test de vitesse de traitement
La vitesse de traitement n'est pas qu'un simple indicateur technique : elle est le moteur de l'intelligence robotique, et la bataille entre ROS et les solutions personnalisées s'apparente à un affrontement technologique de haut niveau. Le benchmark ROS 2 le démontre. outils de mesure des performances peut quantifier objectivement l'efficacité de calcul sur différentes plateformes robotiques.
Nous avons vu comment les plateformes personnalisées peuvent accélérer les techniques de traitement grâce à des stratégies d'optimisation ciblées, en tirant parti de matériel comme les GPU NVIDIA pour surpasser les frameworks ROS traditionnels. capteurs de robot humanoïde jouent un rôle crucial dans la traduction de ces avancées informatiques en une intelligence adaptative concrète. Apex.Grace démontre que optimisation des systèmes embarqués peut combler le fossé entre la flexibilité du prototype et les performances de production.
Imaginez que vous troquiez le moteur d'un vélo contre un propulseur de fusée : soudain, votre robot ne se contente plus de se déplacer, il vole.
ROS offre certes de la flexibilité, mais les solutions personnalisées apportent une puissance de calcul brute capable de transformer des algorithmes lents en moteurs de décision ultra-rapides.
On parle de différences de l'ordre de la milliseconde, qui peuvent faire la différence entre la vie et la mort dans des applications robotiques critiques.
L'avenir ne réside pas dans la victoire d'une plateforme, mais dans notre capacité à repousser intelligemment les limites du calcul.
Métriques de réponse en temps réel
À quelle vitesse un robot peut-il penser ? Nous nous intéressons particulièrement à la mesure de la vitesse de traitement de l’information par les robots, notamment en mesurant la latence et la précision du traitement des messages. Voici un aperçu rapide de leurs performances :
| Métrique | ROS | Plateforme personnalisée |
|---|---|---|
| Latence | Normalisé | Hautement adaptable |
| Cadence de production | Constant | Potentiellement plus rapide |
| Évolutivité | Modérée | Avancé |
La réponse en temps réel ne se résume pas à la vitesse brute, mais à une réaction intelligente. stratégies de transformation de la main-d'œuvre Il semblerait que l'évolution des systèmes robotiques reflète des tendances d'adaptation technologique plus générales. Nos systèmes robotiques mesurent désormais tout avec une précision scientifique, du temps de réaction du système à la latence d'exécution. ROS offre des performances fiables et prévisibles, tandis que les plateformes d'IA personnalisées promettent une réactivité révolutionnaire. Le hic ? Les solutions personnalisées exigent un développement plus complexe. Gestionnaire de nœuds CV permet une surveillance avancée des performances des algorithmes robotiques interconnectés sur différents nœuds de calcul.
On parle ici de millisecondes qui peuvent faire toute la différence entre un robot rattrapant gracieusement un objet en chute libre et un robot assistant impuissant à sa chute. La performance ne se résume pas à des chiffres : c’est la chorégraphie en une fraction de seconde de réflexes technologiques. Indicateurs de performance Des paramètres tels que la latence et le débit sont essentiels pour déterminer l'efficacité des systèmes robotiques, fournissant des informations cruciales sur leurs capacités réelles.
Comparaison de l'utilisation des ressources
La vitesse ne fait pas tout : les performances des robots dépendent de la manière dont ils gèrent intelligemment leurs capacités numériques et leurs réseaux neuronaux. Lorsqu’on compare ROS et les plateformes d’IA personnalisées, l’efficacité des ressources devient un facteur déterminant.
Imaginez l'entraînement d'un athlète : chaque gramme superflu nuit à sa performance. Les plateformes personnalisées simplifient les intergiciels et ciblent des matériels spécifiques, comme les instruments de précision. ROS offre une grande flexibilité, mais souvent au prix d'une charge de calcul accrue.
Nos stratégies d'optimisation démontrent que des solutions sur mesure peuvent réduire considérablement la consommation d'énergie et l'utilisation du processeur. Pourquoi courir un marathon avec de lourdes chaussures de course quand on peut porter des chaussures de course plates ?
Intégration et compatibilité matérielles
Lorsqu'il s'agit de construire des robots humanoïdes qui ne s'effondrent pas comme un jeu de Lego d'enfant, c'est au niveau de l'intégration matérielle que la magie (et le chaos) opèrent.
Nous avons constaté que les défis d'intégration ne sont pas à la portée de tous. La standardisation du matériel devient cruciale, et les tests de compatibilité permettent de distinguer les professionnels des amateurs. Les plateformes personnalisées exigent des stratégies de personnalisation poussées, tandis que ROS offre une conception plus modulaire qui facilite le travail des développeurs.
Imaginez une sorte de Jenga robotique : chaque pièce doit s'emboîter parfaitement sans faire s'écrouler tout le système.
L'ingénierie robotique est une chorégraphie de précision : une seule pièce mal alignée et toute la danse mécanique s'effondre.
Notre approche ? Privilégier les interfaces standardisées, les architectures flexibles et ne jamais sous-estimer l’importance d’une conception intelligente. Les plateformes personnalisées offrent certes des performances exceptionnelles, mais elles vous coûteront bien plus cher en efforts et en sacrifices.
ROS ? C'est comme avoir un couteau suisse pour la construction de robots : polyvalent, fiable et étonnamment élégant.
Dynamique open source dans le développement robotique
Nous vivons à une époque où la robotique open source n'est plus seulement un passe-temps de geeks, mais une collaboration mondiale qui redéfinit la façon dont nous construisons des machines intelligentes.
Imaginez un réseau mondial d'ingénieurs, de chercheurs et de bricoleurs partageant code, données et idées audacieuses, transformant les défis complexes de la robotique en aventures collaboratives de résolution de problèmes. En éliminant les barrières propriétaires et en créant des plateformes partagées comme Space ROS et ARES, nous ne nous contentons pas de développer des robots ; nous démocratisons l'avenir de l'innovation technologique.
Collaborations Open Source
La robotique évoluant plus vite qu'un programmeur survolté ne peut déboguer du code, les collaborations open source sont devenues l'ingrédient secret qui transforme notre façon de développer les systèmes humanoïdes. On observe un essor incroyable des projets collaboratifs où les institutions partagent des contributions de données qui repoussent les limites du domaine.
| Plateforme complète | Avantage clé |
|---|---|
| ROS | Intégration fluide |
| NVIDIA Isaac | Génération de données synthétiques |
| Ouvrir X-Embodiment | Trajectoires multi-laboratoires |
| ActionNet de Fourier | Recherche sur les humanoïdes |
| Monde AgiBot | Points de référence en matière de manipulation |
Notre arme secrète ? L’intelligence collective. En mutualisant nos ressources, nous relevons des défis robotiques complexes qui semblaient insurmontables il y a encore quelques années. Imaginez des centaines d’esprits brillants travaillant simultanément, chacun apportant sa pierre à l’édifice de ce vaste puzzle de robots humanoïdes. Il ne s’agit pas simplement de collaboration : c’est un véritable collectif mondial d’experts qui accélère l’évolution technologique à une vitesse fulgurante.
Partage des connaissances communautaires
Depuis l'avènement de la robotique, la connaissance a fonctionné comme un système en circuit fermé — jusqu'à présent.
Nous assistons à une transformation radicale de la manière dont les développeurs partagent leurs connaissances. ROS a ouvert la voie à une intelligence robotique hors du commun grâce à des rencontres open source et des ateliers pour développeurs qui transforment les talents individuels en génie collectif. Plus de neuf mille citations de recherche prouvent qu'il ne s'agit pas de vaines paroles, mais d'une véritable révolution.
En tirant parti de plateformes comme ROS Discourse et Robotics Stack Exchange, les ingénieurs ne se contentent pas de concevoir des robots ; ils bâtissent un réseau mondial d'experts. Imaginez des espaces collaboratifs où un programmeur à São Paulo peut déboguer du code avec un chercheur à Tokyo, en quelques minutes seulement.
Ce ne sont pas de simples outils de partage de connaissances, mais de véritables bonds en avant dans la résolution collective de problèmes. Et le plus beau dans tout ça ? Ce n'est que le début.
Réseaux d'innovation technologique
Le génie collectif des concepteurs de robots ne se limite pas au code : il repose avant tout sur la connexion. Dans les écosystèmes collaboratifs comme ROS, les incitations à l’innovation stimulent une évolution technologique rapide. Nous assistons à une révolution où les plateformes open source transforment la manière dont les robots sont construits, partagés et réinventés.
- ROS 2 brise les barrières traditionnelles en offrant une compatibilité multiplateforme qui permet aux développeurs de collaborer à l'échelle mondiale.
- Le développement piloté par la communauté permet des itérations plus rapides et des solutions plus robustes.
- Les standards ouverts créent un terrain de jeu où la créativité rencontre la précision technique.
Imaginez un hackathon mondial où chaque développeur apporte ses compétences uniques. ROS n'est pas qu'un simple logiciel ; c'est un mouvement.
Stratégies d'intégration de l'IA et de l'apprentissage automatique
Lorsque nous nous plongeons dans les stratégies d'intégration de l'IA et de l'apprentissage automatique pour les robots humanoïdes, nous cartographions fondamentalement les voies neuronales reliant les cerveaux en silicium aux membres mécaniques.
Nos techniques d'intégration de l'IA ne se limitent pas au codage ; elles visent à créer des relations symbiotiques entre les algorithmes et les actionneurs.
L'optimisation par apprentissage automatique consiste à concevoir des modèles capables d'apprendre, de s'adapter et de réagir en temps réel, transformant ainsi la robotique rigide en systèmes fluides et intelligents.
Nous utilisons ROS et des plateformes personnalisées pour construire des architectures modulaires capables de gérer tout, du traitement d'images aux primitives de mouvement complexes.
C'est comme apprendre à un robot non seulement à marcher, mais aussi à danser — avec précision, créativité et une touche de personnalité.
L'avenir ne consiste pas à remplacer les humains ; il s'agit de collaborer d'une manière que nous n'avons jamais imaginée.
Traitement en temps réel et optimisation du système
Alors que la plupart des discussions techniques sur la robotique ressemblent à des articles universitaires arides, c'est dans le traitement en temps réel que la magie opère réellement.
On parle ici d'une précision à la milliseconde près qui transforme les robots, de machines encombrantes en appareils de décision ultra-rapides. L'optimisation en temps réel n'est pas qu'un simple tour de passe-passe : c'est ce qui distingue un robot réactif d'un robot prédictif.
Principaux enseignements tirés du traitement en temps réel :
- La gestion des ressources détermine la réactivité d'un robot, agissant comme les réflexes de son réseau neuronal.
- L'exécution déterministe consiste à éliminer l'imprévisibilité, à créer des machines qui pensent plus vite que les humains.
- Les plateformes personnalisées offrent une précision chirurgicale en matière de synchronisation et d'interaction matérielle.
Notre approche ? Concevoir des systèmes qui ne se contentent pas de calculer, mais qui calculent dans un but précis.
Nous créons des robots capables de penser, de réagir et de s'adapter en microsecondes, transformant ainsi la science-fiction en réalité quotidienne.
Analyse des coûts et de la complexité du développement
Lorsqu'il s'agit de construire des robots humanoïdes, nous avons constaté que votre portefeuille va en prendre un sacré coup : les plateformes d'IA personnalisées peuvent coûter jusqu'à un demi-million de dollars, tandis que les systèmes open source comme ROS offrent une solution plus économique.
Nous parlons de stratégies de développement qui concilient technologie de pointe et rigueur budgétaire, où chaque ligne de code et chaque composant matériel représentent un investissement calculé dans la recherche en robotique de pointe.
Notre analyse des coûts liés au temps de développement et à l'allocation des ressources ne se limite pas aux chiffres ; il s'agit de comprendre comment les choix technologiques judicieux d'aujourd'hui façonnent les écosystèmes robotiques de demain.
Frais liés au temps de développement
Trois facteurs majeurs déterminent les coûts et les délais de développement en robotique humanoïde : la complexité, le coût et le soutien de la communauté.
En comparant ROS aux plateformes d'IA personnalisées, on constate des avantages évidents en termes de vitesse de développement qu'il est impossible d'ignorer.
- Les défis posés par les plateformes personnalisées incluent souvent des coûts initiaux plus élevés et des processus d'intégration plus complexes.
- ROS fournit des outils standardisés qui réduisent considérablement les délais de mise sur le marché.
- Les ressources communautaires peuvent réduire les dépenses de développement jusqu'à 40 %.
Nous avons vu d'innombrables équipes de robotique gaspiller de précieuses ressources à réinventer la roue alors que des solutions robustes et préfabriquées existent déjà.
Pourquoi passer des mois à construire des protocoles de communication alors que ROS 2 offre des frameworks évolutifs et multiplateformes prêts à l'emploi ?
Les investisseurs avisés misent sur les plateformes qui accélèrent le développement, et non celles qui le compliquent.
Notre recommandation ? Tirez parti des écosystèmes existants, adoptez la standardisation et concentrez vos esprits brillants sur la résolution de défis robotiques uniques plutôt que de vous débattre avec l’infrastructure de base.
Stratégies d'allocation des ressources
L'allocation des ressources étant cruciale pour la réussite d'un projet de robotique, nous devons adopter une approche stratégique quant à l'utilisation de nos budgets et de nos compétences en développement. Nos stratégies d'optimisation déterminent si nous construisons une machine intelligente ou si nous gaspillons de l'argent.
| de Marketing | ROS | Plateforme personnalisée |
|---|---|---|
| Prix | Low | Haute |
| Évolutivité | Facile | Complexe |
| Intégration : | Sans couture | Difficile |
Nous envisageons deux options principales : tirer parti de l’écosystème robuste et communautaire de ROS ou développer une plateforme personnalisée de A à Z. ROS propose des outils et des nœuds pré-intégrés qui peuvent réduire considérablement le temps et la complexité du développement. Quant aux plateformes personnalisées, c’est comme construire une voiture de sport à la main : coûteux, chronophage, mais potentiellement révolutionnaire si la conception est réussie.
L'essentiel est de comprendre les besoins spécifiques de votre projet en matière d'allocation de ressources et de choisir un cadre qui ne ruinera pas votre budget ni ne vous fera perdre la tête.
Analyse des investissements technologiques
Si vous envisagez d'investir dans la technologie robotique, préparez-vous à une aventure mouvementée à travers le paysage complexe des coûts et de la complexité du développement.
Notre parcours d'adoption technologique révèle des informations cruciales sur les stratégies d'investissement qui peuvent faire ou défaire vos rêves en matière de robotique.
Les considérations clés incluent :
- ROS offre un développement économique grâce à une prise en charge étendue des bibliothèques, réduisant considérablement la création de code personnalisé.
- Les plateformes d'IA personnalisées offrent des solutions spécialisées, mais exigent des investissements initiaux plus importants.
- Le choix idéal dépend de vos objectifs spécifiques en matière de robotique et de vos contraintes budgétaires.
Nous avons constaté que si les plateformes personnalisées promettent des expériences sur mesure, ROS offre une approche plus flexible et axée sur la communauté.
Il ne s'agit pas seulement de choisir une technologie, mais aussi de sélectionner un partenaire stratégique capable d'évoluer au rythme de votre vision novatrice.
L'avenir de la robotique ne se résume pas au matériel ; il s'agit d'écosystèmes intelligents et adaptables capables de transformer les défis en opportunités.
Tendances futures des plateformes de robots humanoïdes
À mesure que les robots humanoïdes passent du domaine de la science-fiction à celui de la technologie tangible, nous assistons à une transformation radicale de la façon dont les machines interagissent avec notre monde.
Les techniques d'interaction avec les humanoïdes atteignent des niveaux de sophistication remarquables, grâce à une intelligence émotionnelle robotique capable de décrypter nos humeurs plus rapidement que la plupart des humains. Il s'agit d'une IA qui décode les expressions faciales et adapte les conversations en temps réel, transformant les robots, de machines maladroites, en compagnons d'une perspicacité troublante.
La donne change : les robots collaboratifs investissent les espaces de travail, simplifiant et sécurisant les tâches. Le marché grand public est lui aussi en plein essor, avec des humanoïdes abordables qui promettent de la simple compagnie à l’assistance pratique.
Certes, nous n'en sommes pas encore au stade des « robots amis pleinement conscients », mais la progression est stupéfiante. Qui aurait cru que les machines pourraient devenir aussi… humaines ?
Approches hybrides : faire le lien entre les systèmes standard et les systèmes personnalisés
L'avenir de la robotique ne consiste pas à choisir un seul logiciel de développement, mais à faire en sorte que différentes technologies parlent le même langage.
Nous explorons l'intégration de systèmes hybrides, où des composants d'IA modulaires interagissent comme des robots partenaires parfaitement chorégraphiés.
- Les approches hybrides transforment les systèmes rigides en plateformes flexibles et intelligentes
- Frameworks d'IA personnalisés + ROS = superpuissances robotiques révélées
- La modularité n'est pas qu'un simple mot à la mode : c'est ainsi que nous construisons des machines plus intelligentes.
Les gens demandent aussi
À quel point l'apprentissage de ROS est-il difficile pour les débutants en robotique ?
Nous trouvons ROS difficile à appréhender pour les débutants en raison de sa courbe d'apprentissage abrupte. Grâce à des tutoriels de qualité et à de la pratique, nous pourrons utiliser efficacement les ressources pour débutants et développer nos compétences en programmation robotique.
Les robots humanoïdes construits avec ROS peuvent-ils égaler les performances des plateformes d'IA personnalisées ?
Nous avons analysé les performances de référence et constaté que les robots humanoïdes basés sur ROS peuvent effectivement égaler les plateformes d'IA personnalisées en tirant parti de manière stratégique d'une architecture modulaire, d'optimisations pilotées par la communauté et de capacités robotiques sophistiquées grâce à des techniques d'intégration intelligentes.
Quelles sont les implications en matière de sécurité de l'utilisation de plateformes robotiques open source ?
Nous sommes confrontés à d'importants défis de sécurité liés aux plateformes robotiques open source. Nos vulnérabilités incluent les risques d'accès non autorisé et d'injection de code, ce qui exige des mises à jour de sécurité continues afin d'atténuer les cybermenaces potentielles.
Quel est le coût du développement d'un robot humanoïde avec ROS ?
À l'instar de la construction d'un ensemble LEGO complexe, le développement d'un robot humanoïde avec ROS coûte entre 30 000 et 150 000 dollars, les coûts et le délai de développement étant influencés par la complexité des composants, les besoins de personnalisation et les défis d'intégration.
Les plateformes d'IA personnalisées finiront-elles par remplacer ROS en robotique ?
Nous ne pensons pas que les plateformes d'IA personnalisées remplaceront ROS, car les tendances de l'industrie privilégient la flexibilité des plateformes et l'efficacité de développement de ROS surpasse les solutions personnalisées spécialisées dans tous les domaines de la robotique collaborative.
Conclusion
Nous avons exploré le paysage complexe des systèmes d'exploitation robotiques, révélant que l'avenir ne réside pas dans le choix entre ROS et les plateformes personnalisées, mais dans une intégration intelligente. À l'instar des grands chefs qui mélangent leurs ingrédients secrets, la robotique la plus innovante alliera la flexibilité de l'open source à des architectures d'IA spécialisées. Créons-nous des outils ou des compagnons numériques ? La réponse réside dans l'adaptation continue, où la technologie se concentre moins sur les systèmes et davantage sur la collaboration homme-machine.
Références
- https://www.ros.org
- https://developer.nvidia.com/isaac/ros
- https://www.toptal.com/robotics/introduction-to-robot-operating-system
- https://www.hotbot.com/articles/robotics-operating-system-key-features-and-practical-applications/
- https://www.theconstruct.ai/history-ros/
- https://ifr.org/robot-history
- https://aventine.org/robotics/history-of-robotics
- https://www.uti.edu/blog/robotics-and-automation/the-definitive-timeline-of-robotics-history
- https://www.cs2n.org/u/mp/badge_pages/3574
- https://discourse.ros.org/t/guidelines-on-how-to-architect-ros-based-systems/12641
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