Estudo empírico da variabilidade em sistemas ROS

Abstract

A utilização de sistemas robóticos tem vindo a crescer nos últimos anos e o software destes sistemas tem se tornado cada vez mais importante para o seu funcionamento. O Robot Operating System (ROS) é um middleware que simplifica a implementação destes sistemas, fornecendo várias primitivas que facilitam a escrita de software e a coordenação dos diversos componentes que os constituem. Os sistemas ROS são distribuídos, com uma arquitetura organizada a partir de nós que comunicam entre si através da passagem de mensagens. Estes sistemas robóticos são fortemente configuráveis pois necessitam de se ajustar a ambientes de trabalho cada vez mais diversificados e adversos. Em sistemas ROS existem ficheiros que incluem a configuração do sistema e é através destes que se pensa que é gerida a variabilidade. Com esta tese pretende-se estudar empiricamente o modo como, de facto, é gerida a variabilidade destes sistemas visto que existe muito pouca informação sobre como é feita essa gestão. Em particular, pretende-se estudar a viabilidade da extração automática de feature models (modelos gráficos que podem ajudar na quantificação da variabilidade) a partir dos ficheiros de configuração de um sistema ROS. Durante todo o processo de análise conseguiram-se identificar algumas técnicas de gestão de variabili dade. Foi também possível desenvolver uma ferramenta capaz de extrair feature models automaticamente, apenas através da análise do código de sistemas ROS. Foram escolhidos cinco sistemas ROS para avaliar a ferramenta desenvolvida, tendo sido possível obter resultados interessantes sobre a variabilidade dos mesmos.

The use of robotic systems has been growing in the last years and the software of these systems has become increasingly important for their operation. The Robot Operating System (ROS) is a middleware that simplifies the implementation of these systems, by providing several primitives that ease the writing of software and the coordinatation of the various components that constitute them. ROS systems are distributed, with an architecture organized in nodes that communicate with each other through message passing. These robotic systems are highly configurable, as they need to adjust to increasingly diverse and adverse work environments. In ROS systems there are files that include the system configuration and it is through these that the variability is thought to be managed. This thesis intends to empirically study how the variability of these systems is managed, since informa tion about this management is almost nonexistent nowadays. In particular, we intend to study the viability of automatic extraction of feature models (graphic models that can help in the quantification of variability) from the configuration files of a ROS system. During the entire analysis process, it was possible to identify some variability management techniques. It was also possible to develop a tool capable of extracting feature models automatically, just by analyzing the code of ROS systems. Five ROS systems were chosen to evaluate the developed tool, and some interesting results were obtained concerning their variability.