ロケットからロボットまで、そして Python はそれと何の関係があるのか​​。 GeekBrains 同窓会ストーリー

本日は、Andrey Vukolov の IT への移行のストーリーを公開します。 幼少期の宇宙への情熱がきっかけで、MSTU でロケット科学を学ぶようになりました。 厳しい現実は私に夢のことを忘れさせましたが、すべてがさらに面白くなりました。 C++ と Python を勉強したことで、ロボット制御システムのロジックをプログラミングするという、同様に刺激的な仕事ができるようになりました。

開始

私は幼少期ずっと宇宙に熱中できて幸運でした。 それで、放課後、どこに勉強に行こうか迷いもせず、MSTUに入学しました。 バウマン、ロケット推進工学科へ。 しかし、コース自体の分野である宇宙ロケットの粉末エンジンまたは液体エンジンを選択する必要はまったくありませんでした。2001 年には、特別教授委員会が依然として志願者の対象グループを分配していました。 火薬庫に捕まってしまいました。

当時、「ロケット ブーム」は計画の中だけであり、技術者はわずかな給与を受け取り、キャリアや専門的な成長の見込みがほとんどない閉鎖的な特別な設計局や研究機関で働いていました。 それでも、ロシアの火薬ロケットは純粋に軍事製品である。

今、この分野は需要が高まっていますが、ロケット科学においては、自分の意志で活動することはほとんど不可能であることに、私は勉強中にすでに気づいていました。 実際、これは兵役です。 たとえば、ロケット産業で働いていると、たとえ自分自身であってもソフトウェアを独自に開発する機会は完全に奪われてしまいます。この活動は厳しく規制されているからです。

すべてのソフトウェア製品は特別注文に基づいてのみ開発され、機密委員会 (現在は FSTEC の一部門) の承認を得ています。 開発者は、文字通りコードのすべての行を登録し、ライセンスを取得する必要があります。 すべてのソフトウェアは、最初はタスク レベルで秘密です。 これは、ロケット科学の学生を訓練するために現在使用されているソフトウェアが遅くとも 90 年代に開発された理由の一部を説明します。

研究所を卒業するまでに、私はメカニズム理論の学科でなんとか働くことができ、C++ で教育プロセス シミュレーターの開発を始めたので、比較用の例があり、メリットとデメリットを比較検討することができました。 選択は明白で、私は徐々に IT とロボット工学に傾き始めました。 応用力学はロケット科学よりもはるかに楽しかったです。多くの未解決の問題、オープンな環境、開発産業の欠如、シミュレーション ソフトウェアの緊急の必要性がありました。 ロボット工学では、一般的なソフトウェアのアーキテクチャが確立されておらず、ファジー ロジックや AI の始まりを含む複雑なアルゴリズムを繰り返し実装する必要があります。 したがって、実験データを処理するための最初のプログラムの後、私は（卒業研究を除いて）ロケットに戻ることはほとんどありませんでした。

その結果、モスクワ近郊の航空宇宙産業向け複合構造の工場で卒業するまでのわずか XNUMX か月間、自分の専門分野で働く機会を得ました。 卒業後は仕事を探す必要もなく、すぐにロボット工学科で応用力学を教えることになりました。

教育からプログラミングまで

IFTOMM世界会議にて研究グループの学生メンバーと（右が私）

私は MSTU のサンプリング部門で 10 年間働き、メカニズム理論のコースを教えていました。 彼は科学的な著作を出版し (記事の最後を参照)、徐々に機械学から CAD やロボット工学へと移行していきました。 そして最終的に彼は教師を辞めることを決意しました。 この決定の理由を最も明確に説明するために、私が教えた学習指導要領は XNUMX 年間、小数点以下 XNUMX 桁も変わっていないと言いたいと思います。 出版物から判断すると、応用力学は非常にうまく前進しましたが。

さらに、報告書、プログラム、基準、大量の紙など、仕事はますます官僚的な仕事に似てきました。 このような状況では、教えることの喜びが、その喜びを受け取ったことを報告することによって置き換えられ、これは現役の専門家にとって不快以上のものです。

そして最終的に、私はこのようにロボット工学に到達しました。2007年から2009年にかけて、A.ゴロビン教授とN.ウムノフ教授と一緒に、最初の科学的研究の準備を始めました。 そこではアルゴリズムを使用して、ストロボ写真からオブジェクトの経路を決定する必要がありました。 このトピックからは、マシン ビジョン、OpenCV、ロボット オペレーティング システムへの一歩です (ただし、当時はそのような規模については考えもしませんでした)。 その後、最終的には応用力学とロボット工学の研究に集中し、開発は補助的な活動になりました。

しかし、ロボット工学の分野で新しい仕事を見つけるには、プログラミングの知識を向上させ、補足する必要がありました。 結局のところ、私は XNUMX 年間の大学のコース (C++ の ObjectPascal と Borland VCL) を除いて、IT を具体的に勉強したことはなく、開発の理論的側面は数学に依存していました。

最初は母校のフルタイムコースの選択肢を検討しました。 確かに、不規則なスケジュールと自分のスケジュール外の仕事（交代など）が頻繁にあるため、そのような研究と学部での仕事を組み合わせるのはほとんど不可能であることがすぐに明らかになりました。 そこで、徐々に有料コースをリモートで履修するという考えに至りました。 私はバウマンカにある Mail.ru テクノパーク トレーニング センターの教授の勧めで GeekBrains に来て、Python プログラマー コースに登録しました。

コースは何の問題も引き起こしませんでしたが、唯一の問題は、それらを学部での仕事、科学的な仕事、イベントと常に組み合わせなければならないことでした。 時間が非常に逼迫していたので、家の外での社会的つながりのほとんどを（幸いなことに一時的に）犠牲にしなければならなかった。

私はこのようにして仕事量に対処しました。移動中に問題を解決しました。 何度も出張することで培われたこのスキルは、とても役立つことがわかりました。それがなければ宿題をすべて終わらせることさえできないからです（瞑想の代わりにもなります...）。 ラップトップ、スマートフォン、ワイヤレススマートフォンのキーボードを使用して、外出先でコーディングすることを学びました。

私のラップトップは Dell Latitude 3470 で、Logicool K 5.5 BT キーボードと組み合わせた対角線 810 インチ以上のスマートフォンであれば問題ありません。 一般に、私はロジクール製品を誰にでもお勧めします。それらは非常に信頼性が高く、非常に過酷な使用条件に耐えることができます (これは決して宣伝ではありません)。

キーボード ロジクール K810

優れたエディターを持っている場合、Python はそのような作業に非常に役立ちます。 もう XNUMX つのプログラミング ハック: デスクトップまたはランタイム環境へのリモート接続を使用します。 自宅のコンピューターで Django を実行している安全な Web サーバーを使用して、いくつかのタスクを完了しました。 私は電車の中で PyDroid、DroidEdit、Maxima ソフトウェアを使用して仕事をしました。

なぜパイソンなのか?

私がシステム スクリプト言語として PHP を使用しようとするまで、それほど時間はかかりませんでした。 私は最初は独学で少しずつ「自分のため」に Python を勉強しました。 モジュール レベルで Python と C++ の間に効果的な接続が存在することを知り、同じ言語内で最適化されたアルゴリズムとデータ準備手順を共有するのは興味深いと思い、真剣に勉強することにしました。

最も単純な例: RISC プロセッサを搭載した組み込みマシンに C++ で実装された、非標準の強力なドライブの制御システムがあります。 管理は、たとえばネットワークを介したサブシステム間の通信をサポートする、マシンに依存する外部 API を通じて行われます。 大まかに言うと、ドライブ操作アルゴリズムはデバッグされていないか一定ではありません (作業プロセスに応じて異なるアルゴリズムをロードする必要があります)。

このようなシステムを実現する最良の方法の XNUMX つは、クロスプラットフォーム インタプリタ上で実行される Python クラスのセットの基礎として、マシン固有の C++ サブシステム API を使用することです。 したがって、トップレベルの開発者は、組み込みマシンとその OS の機能を考慮する必要がなく、低レベル API の「ラッパー」として機能する Python クラスを操作するだけで済みます。

C++ と Python のバインディングをほぼゼロから学ばなければなりませんでした。 高レベルのオブジェクト指向機能が低レベルよりもはるかに重要であることがすぐに明らかになりました。 このため、API の設計と実装のアプローチを完全に変更し、Python レベルのクラスと C/C++ での共有グローバル データを選択する必要がありました。 コード生成に慣れます。たとえば、ROS フレームワーク自体は Python で名前とオブジェクトを生成するため、インターフェイスを設計する際には、言語の違い、特に入力の違いを考慮する必要があります。

現在の働き方: Python とロボット制御ロジック

現在、私はモスクワ国立工科大学のロボット研究教育センターで Python および C++ プログラマーとして働いています。 当社は政府機関から委託された研究プロジェクトやソフトウェア ツールを実行しています。当社は、組み込みのテクニカル ビジョン システムとシステムに依存しない高レベルの自動制御アルゴリズムを備えたマニピュレータを開発しています。

現在、ロボット制御システムの高レベル ロジックを Python でプログラムしています。この言語は、C++、アセンブラー、Go で書かれた高度に最適化されたモジュールをリンクしています。

ロボット制御アルゴリズムのプログラミングでは、XNUMX つの大きなグループのアルゴリズムが使用されます。 それらの XNUMX つ目は、低レベルで機器に直接実装されます。これは、ドライブ コントローラー、通信回線コンセントレーター、およびオペレーター対話サブシステムの組み込みソフトウェアです。

ここでのアルゴリズムは、ロボット全体のパフォーマンスを超える制御された実行速度と信頼性を実現するように設計されています。 システム全体のセキュリティは低レベルの制御ソフトウェアに依存するため、後者は必須です。

XNUMX 番目のグループのアルゴリズムは、ロボットの全体的な動作を決定します。 これらは高レベルのプログラムであり、その開発ではアルゴリズムの実装の明確さと速度に重点が置かれており、多くの場合非常に複雑です。 さらに、ロボット上の高レベルのソフトウェアは、セットアップおよびテストのプロセス中に変更される可能性が非常に頻繁にあります。 このような開発には汎用インタプリタ言語が不可欠です。

そのような仕事にはどのような知識が必要ですか？

C++ テンプレート言語と Python のオブジェクト指向機能を学習することが必須になります。 ほぼかけがえのないスキルは、API を設計して文書化する能力です。 Boost::Python のような特殊なライブラリの機能を調べてみるのも良いでしょう。 低レベルのソフトウェアを扱う人は、間違いなくマルチスレッド (カーネル レベルで) と Linux/UNIX/QNX システム コールに対処する必要があります。 ロボット工学の原理の理解を深めるには、ロボット オペレーティング システムのフレームワークに慣れることが非常に役立ちます。

私は、開発中で需要のあるコンパイル済みプログラミング言語とインタープリタ型プログラミング言語を少なくとも XNUMX つずつ用意するようにしています。 これは、高度に特殊化された (つまり、珍しい) アルゴリズムを開発し、コンパイル言語で実装する必要が常にあるエンジニアリング分野での作業にとって勝利を収める戦略です。 このようなソフトウェア用にデータを準備するタスクは、インタープリタ言語を使用して解決する方がはるかに快適です。 当初、私のセットには C++、Pascal、BASIC が含まれていましたが、後に PHP と BASH が追加されました。

開発ツールが生徒の指導にどのように役立つか

現在の専門能力開発の主な計画は、教育学における専門的なソフトウェア開発ツールの使用に関する科学的根拠を提供し、教育方法を開発およびテストすることです。

2016 年以来、私はプログラミング言語、IDE、ドキュメント ジェネレーター、バージョン管理システムなどの開発ツールを高等教育の教育実践に導入する大規模な実験を開始しました。 現在、定性的に一般化できる結果を得ることができました。

たとえば、教育プロセスに教材のバージョン管理を導入すると、学生の作業の質が大幅に向上しますが、それは学生が共有プロジェクトに一緒に取り組むという必須の条件の下でのみです。 専門的なソフトウェア開発ツールを使用して技術分野を教える方法の開発は、現在、MSTU の学生、志願者、追加教育プログラムの学生で構成される私の研究グループによって積極的に実施されています。

ちなみに、私は教職を辞めたわけではありません。MSTU の高等研究所向けに Linux の設計と管理に関する詳細なフルタイム コースを独自に開発し、自分で教えています。

科学的な仕事

初期の仕事
馬の歩行の実装例を使用して四足歩行システムを設計する場合の歩行計画の問題 （2010 g）

四足運動装置の動作サイクルの構成要素として、サポートに近づく段階での馬の前脚のサポート要素の運動学と負荷の問題について （2012 g）

最後から
機構や機械理論を教えるための3D歯車製造シミュレーションアプリケーション （2019 g）

構造障害物の認識手法とレリーフ物体の探索への応用 （2018 g）

科学引用データベースによって索引付けされた他の作品は、次の私のプロフィールで見ることができます。 ResearchGate。 ほとんどの記事は機械の動きに当てられており、工学教育学や教育ソフトウェアに関する研究もあります。

出所： habr.com