От ракети до роботи и какво общо има Python с това. История на възпитаниците на GeekBrains

Днес публикуваме историята на прехода на Андрей Вуколов към IT. Неговата детска страст към космоса веднъж го накара да учи ракетна наука в MSTU. Суровата реалност ме накара да забравя за съня, но всичко се оказа още по-интересно. Изучаването на C++ и Python ми позволи да върша също толкова вълнуваща работа: програмиране на логиката на системи за управление на роботи.

Начало

Имах късмета да бълнувам космоса през цялото си детство. Затова след училище не се съмнявах нито за минута къде да отида да уча и влязох в MSTU. Бауман, към катедрата по ракетно задвижване. Въпреки това, клонът на самия курс - прахови или течни двигатели на космически ракети - изобщо не трябваше да се избира: през 2001 г. специална комисия на факултета все още разпределя целевите групи кандидати. Хванаха ме в буре с барут.

По това време „ракетният бум“ съществуваше само в планове, инженерите получаваха мизерни заплати и работеха в специални затворени конструкторски бюра и изследователски институти без практически никакви перспективи за кариера и професионално израстване. И все пак праховите ракети в Русия са чисто военни продукти.

Сега тази област е търсена, но още по време на обучението си разбрах, че в ракетната наука всяка дейност по собствена инициатива е почти невъзможна. Всъщност това е военна служба. Например, работейки в ракетната индустрия, бих бил напълно лишен от възможността самостоятелно да разработвам софтуер, дори за себе си, тъй като тази дейност е строго регламентирана.

Всички софтуерни продукти се разработват изключително по специална поръчка и с одобрението на комисията за секретност (сега подразделение на FSTEC). От разработчика там се изисква да регистрира и лицензира буквално всеки ред код. Целият софтуер първоначално е секретен на ниво задача. Това отчасти обяснява защо софтуерът, който сега се използва за обучение на студенти по ракетни науки, е разработен най-рано през 90-те години.

По времето, когато завърших института, успях да работя в отдела по теория на механизмите и започнах да разработвам симулатор на образователен процес на C++, така че имах пример за сравнение и можех да претегля плюсовете и минусите. Изборът беше очевиден и постепенно започнах да се ориентирам към ИТ и роботиката. Приложната механика беше много по-забавна от ракетната наука: много нерешени проблеми, отворена среда, липса на индустрия за разработка, спешна нужда от софтуер за симулация. В роботиката има неуредена архитектура на общ софтуер и необходимостта от многократно внедряване на сложни алгоритми, включително размита логика и началото на ИИ. Затова след първите ми програми за обработка на експериментални данни почти никога не се върнах към ракетите (с изключение на дипломния ми проект).

В резултат на това имах възможността да работя по специалността си само четири месеца, преди да се дипломирам в завод близо до Москва за композитни конструкции за космическата индустрия. След като завърших обучението си, дори не трябваше да търся работа - веднага дойдох да преподавам приложна механика в катедрата по роботика.

От преподаване до програмиране

На Световния конгрес на IFTOMM със студенти членове на изследователската група (аз отдясно)

Работих в MSTU в отдела за вземане на проби в продължение на 10 години, преподавайки курс по теория на механизмите. Той публикува научни трудове (вижте края на статията), постепенно преминава от механика към CAD и роботика. И в крайна сметка реши да напусне преподаването. За да илюстрирам най-ясно причините за това решение, ще кажа, че за десет години курсът на обучение, който преподавах, не е променил нито един знак след десетичната запетая. Въпреки че приложната механика, съдейки по публикациите, се придвижи напред много, много успешно.

Освен това работата все повече заприличваше на бюрократична - отчети, програми, стандарти и тонове хартия. В такива условия удоволствието от преподаването беше заменено с отчитане на получаването на това удоволствие, а това е повече от неприятно за един практикуващ специалист.

И накрая стигнах до роботиката така: през 2007-2009 г. заедно с професорите А. Головин и Н. Умнов започнахме да подготвяме първите научни трудове. Там трябваше да използвам алгоритми за определяне на пътя на обектите от стробоскопска фотография. От тази тема е една крачка до машинното зрение, OpenCV и роботизираната операционна система (въпреки че по това време дори не съм мислил за такъв мащаб). След това най-накрая се съсредоточих върху приложната механика и роботиката в научните изследвания и разработката се превърна в поддържаща дейност.

Но за да си намеря нова работа в роботиката, беше необходимо да подобря и допълня знанията си по програмиране. В края на краищата никога не съм учил ИТ специално, с изключение на едногодишен университетски курс (ObjectPascal и Borland VCL в C++) и разчитах на математиката за теоретичните аспекти на разработката.

Отначало обмислях варианти за редовни курсове в моя роден институт. Вярно, бързо стана ясно, че би било почти невъзможно да се съчетаят такива проучвания с работа в отдела поради нередовния график и честата работа извън собствения график (заместване и т.н.). Така постепенно стигнах до идеята да завърша платени курсове дистанционно. Дойдох в GeekBrains по препоръка на професори от учебния център Mail.ru Technopark, разположен в Бауманка, и се записах в курса за програмист на Python.

Курсовете не създаваха никакви затруднения, единственият проблем беше, че постоянно трябваше да ги комбинирам с работа в катедрата, научни трудове и събития. Времето беше толкова малко, че повечето социални връзки извън дома трябваше да бъдат пожертвани (за щастие, временно).

Ето как се справих с натоварването: решавах проблеми на пътя. Това умение, развито чрез многобройни командировки, се оказа много полезно, тъй като без него дори нямаше да мога да завърша всичките си домашни (а освен това замества медитацията...). Научих се да кодирам в движение с моя лаптоп, смартфон и безжични клавиатури за смартфони.

Моят лаптоп е Dell Latitude 3470 и всеки смартфон с диагонал от 5.5 инча или повече, съчетан с клавиатура Logitech K 810 BT, ще свърши работа. Като цяло препоръчвам продуктите на Logitech на всички, те са много надеждни и могат да издържат на много тежки условия на употреба (и това никога не е реклама).

Клавиатура Logitech K810

Python е много благоприятен за такава работа - ако имате добър редактор. Друг хак за програмиране: използвайте отдалечени връзки към работния плот или среда за изпълнение. Изпълних няколко задачи с помощта на защитен уеб сървър, работещ с Django на моя домашен компютър. Работих от влака, използвайки софтуера PyDroid, DroidEdit, Maxima.

Защо Python?

Не след дълго се опитах да използвам PHP като системен скриптов език. Първоначално изучавах Python сам и малко по малко „за себе си“. Реших да проуча сериозно, след като научих за съществуването на ефективна връзка между Python и C++ на ниво модул - изглеждаше интересно да споделям оптимизирани алгоритми и процедури за подготовка на данни в рамките на един и същи език.

Най-простият пример: има система за управление на нестандартно мощно устройство, реализирана на вградена машина с RISC процесор, на C++. Управлението се осъществява чрез външен машинно-зависим API, който поддържа например комуникация между подсистеми по мрежа. На високо ниво алгоритъмът за работа на задвижването не е дебъгван или не е постоянен (необходимо е да се зареждат различни алгоритми в зависимост от работния процес).

Един от най-добрите начини за постигане на такава система е да се използва специфичният за машината API на C++ подсистемата като основа за набор от класове на Python, които работят на крос-платформен интерпретатор. По този начин разработчикът от най-високо ниво няма да трябва да взема предвид характеристиките на вградената машина и нейната операционна система; той просто ще работи с класове на Python, които действат като „обвивки“ на API на ниско ниво.

Трябваше да науча обвързването на C++ и Python почти от нулата. Бързо стана ясно, че обектно-ориентираните способности на високо ниво са много по-важни, отколкото на ниско ниво. Поради това трябваше напълно да променим подхода към проектирането и внедряването на API, като избрахме класове на ниво Python и споделени глобални данни в C/C++. Свикнете с генерирането на код: например самата рамка на ROS генерира имена и обекти в Python, така че трябва да вземете предвид езиковите разлики, особено при писане, когато проектирате вашите интерфейси.

Работа в настоящето: Python и логика за управление на роботи

Сега работя като програмист на Python и C++ в Изследователския и образователен център по роботика към Московския държавен технически университет. Изпълняваме изследователски проекти и софтуерни инструменти, поръчани от държавни служби: разработваме манипулатори с вградени системи за техническо зрение и алгоритми за автоматично управление на високо ниво, които са независими от системите.

В момента програмирам логика на високо ниво за системи за управление на роботи в Python; този език свързва силно оптимизирани модули, написани на C++, асемблер и Go.

При програмирането на алгоритми за управление на роботи се използват две големи групи алгоритми. Първият от тях е внедрен директно в оборудването, на ниско ниво - това е вграденият софтуер на контролери на задвижване, концентратори на комуникационни линии и подсистеми за взаимодействие с оператора.

Алгоритмите тук са проектирани за контролирана скорост на изпълнение и надеждност, която надвишава производителността на робота като цяло. Последното е задължително, тъй като сигурността на цялата система зависи от софтуера за управление на ниско ниво.

Втората група алгоритми определя работата на робота като цяло. Това са програми на високо ниво, акцентът при разработването на които е върху яснотата и скоростта на изпълнение на алгоритъма, често доста сложен. В допълнение, софтуерът на високо ниво на робота много често подлежи на промяна по време на процеса на настройка и тестване. За такова развитие интерпретираните езици с общо предназначение са незаменими.

Какви знания са необходими за такава работа?

Задължително ще бъде изучаването на шаблонния език C++ и обектно-ориентираните възможности на Python. Почти незаменимо умение е способността да се проектират и документират API. Би било добра идея да проучите възможностите на специализирани библиотеки като Boost::Python. Тези, които работят със софтуер от ниско ниво, определено ще трябва да се справят с многопоточност (на ниво ядро) и системни извиквания на Linux/UNIX/QNX. За да подобрите разбирането си за принципите на роботиката, е много полезно да се запознаете с рамката на роботизираната операционна система.

Опитвам се да имам поне един компилиран и един интерпретиран език за програмиране, който се развива и се търси. Това е печеливша стратегия за работа в инженерството, където има постоянна нужда от разработване на високоспециализирани (да се чете: необичайни) алгоритми и внедряването им в езици за компилиране. Задачата за подготовка на данни за такъв софтуер е много по-приятна за решаване с помощта на интерпретирани езици. Първоначално комплектът ми включваше C++, Pascal и BASIC, по-късно бяха добавени PHP и BASH.

Как инструментите за развитие могат да бъдат полезни при обучението на ученици

Основният план за професионално развитие сега е да се опитаме да осигурим научна основа за използването на професионални инструменти за разработка на софтуер в педагогиката, да разработим и тестваме методи на обучение.

От 2016 г. започнах голям експеримент за въвеждане на инструменти за разработка - езици за програмиране, IDE, генератори на документация, системи за контрол на версиите - в преподавателската практика във висшето образование. Сега успяхме да получим резултати, които могат да бъдат качествено обобщени.

Например, въвеждането на версии на материалите в образователния процес значително подобрява качеството на работата на студентите, но само при задължително условие: студентите работят заедно по общи проекти. Разработването на методи за преподаване на технически дисциплини с помощта на професионални инструменти за разработка на софтуер сега се извършва активно от моята изследователска група, състояща се от студенти, кандидати и студенти от допълнителни образователни програми в MSTU.

Между другото, не напуснах преподавателската си практика - разработих свой собствен задълбочен редовен курс по проектиране и администриране на Linux за Института за напреднали изследвания в MSTU и го преподавам сам.

Научна работа

Ранни творби
Проблеми на планирането на походката при проектиране на системи за ходене на четири крака, като се използва примерът за изпълнение на походката на коня (2010)

По въпроса за кинематиката и натоварването на опорния елемент на предния крак на коня в етапа на приближаване до опората като компоненти на работния цикъл на четириногия двигател (2012)

От последното
Приложение за симулация на 3D производство на зъбни колела за преподаване на механизъм и теория на машините (2019)

Метод за разпознаване на структурни препятствия и приложението му при търсене на релефни обекти (2018)

Други произведения, индексирани от бази данни за научно цитиране, могат да се видят в моя профил на ResearchGate. Повечето от статиите са посветени на движението на машините, има работи по инженерна педагогика и образователен софтуер.

Източник: www.habr.com