論文の概要: RSLCPP -- Deterministic Simulations Using ROS 2

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.07052v1
• Date: Sun, 11 Jan 2026 20:10:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.734167
• Title: RSLCPP -- Deterministic Simulations Using ROS 2
• Title（参考訳）: RSLCPP -- ROS 2を用いた決定論的シミュレーション
• Authors: Simon Sagmeister, Marcel Weinmann, Phillip Pitschi, Markus Lienkamp,
• Abstract要約: シミュレーションは現実世界のロボット工学において不可欠であり、アプリケーションを開発するための安全でスケーラブルで効率的な環境を提供する。 ROS2ノードを用いて決定論的シミュレーションを作成する手法を提案する。 提案手法は,合成ベンチマークと実世界のロボットシステムの両方をテストする際に,同じ結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.815503491342169
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Simulation is crucial in real-world robotics, offering safe, scalable, and efficient environments for developing applications, ranging from humanoid robots to autonomous vehicles and drones. While the Robot Operating System (ROS) has been widely adopted as the backbone of these robotic applications in both academia and industry, its asynchronous, multiprocess design complicates reproducibility, especially across varying hardware platforms. Deterministic callback execution cannot be guaranteed when computation times and communication delays vary. This lack of reproducibility complicates scientific benchmarking and continuous integration, where consistent results are essential. To address this, we present a methodology to create deterministic simulations using ROS 2 nodes. Our ROS Simulation Library for C++ (RSLCPP) implements this approach, enabling existing nodes to be combined into a simulation routine that yields reproducible results without requiring any code changes. We demonstrate that our approach yields identical results across various CPUs and architectures when testing both a synthetic benchmark and a real-world robotics system. RSLCPP is open-sourced at https://github.com/TUMFTM/rslcpp.
• Abstract（参考訳）: シミュレーションは、ヒューマノイドロボットから自動運転車やドローンまで、アプリケーション開発のための安全でスケーラブルで効率的な環境を提供する、現実世界のロボット工学において不可欠である。 ロボット・オペレーティング・システム(ROS)は、学術と産業の両方においてこれらのロボットアプリケーションのバックボーンとして広く採用されているが、その非同期なマルチプロセス設計は再現性、特に様々なハードウェア・プラットフォームにおいて複雑である。 計算時間や通信遅延が異なる場合、決定論的コールバックの実行は保証できない。 この再現性の欠如は、一貫した結果が不可欠である科学的ベンチマークと継続的統合を複雑にする。 そこで本研究では,ROS2ノードを用いて決定論的シミュレーションを作成する手法を提案する。 我々の ROS Simulation Library for C++ (RSLCPP) はこのアプローチを実装しており、既存のノードをコードの変更を必要とせずに再現可能な結果が得られるシミュレーションルーチンに組み合わせることができる。 提案手法は, 合成ベンチマークと実世界のロボットシステムの両方をテストする際に, 様々なCPUやアーキテクチャで同じ結果が得られることを実証する。 RSLCPPはhttps://github.com/TUMFTM/rslcpp.comでオープンソース化されている。

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