Од ракети до роботи и каква врска има Python со тоа. Приказна за алумни на GeekBrains

Денес ја објавуваме приказната за преминот на Андреј Вуколов кон ИТ. Неговата детска страст за вселената еднаш го навела да студира ракетна наука на MSTU. Суровата реалност ме натера да заборавам на сонот, но сè испадна уште поинтересно. Проучувањето на C++ и Python ми овозможи да работам подеднакво возбудлива работа: програмирање на логиката на системи за контрола на роботи.

почеток

Имав среќа целото мое детство да беснеам по вселената. Затоа, по училиште, ниту една минута не се сомневав каде да одам да учам и влегов во МСТУ. Бауман, на Катедрата за инженерство за ракетен погон. Сепак, гранката на самиот курс - прав или течни мотори на вселенски ракети - воопшто не мораше да се избере: во 2001 година, посебна факултетска комисија сè уште ги дистрибуираше целните групи на апликанти. Ме фати буре барут.

Во тоа време, „ракетниот бум“ постоеше само во плановите; инженерите добиваа скудни плати и работеа во специјални затворени дизајнерски бироа и истражувачки институти без практично никакви изгледи за кариера и професионален раст. Сепак, ракетите во прав во Русија се чисто воени производи.

Сега оваа област е на побарувачката, но веќе за време на моите студии сфатив дека во ракетната наука секоја активност по сопствена иницијатива е речиси невозможна. Всушност, ова е воена служба. На пример, работејќи во ракетната индустрија, би бил целосно лишен од можноста самостојно да развивам софтвер, дури и за себе, бидејќи оваа активност е строго регулирана.

Сите софтверски производи се развиваат исклучиво по посебна нарачка и со одобрение на комисијата за тајност (сега поделба на FSTEC). Од развивачот таму се бара да се регистрира и лиценцира буквално секоја линија код. Целиот софтвер првично е таен на ниво на задача. Ова делумно објаснува зошто софтверот што сега се користи за обука на студенти по ракетни науки бил развиен најдоцна во 90-тите.

До моментот кога дипломирав на институтот, успеав да работам на одделот за теорија на механизми и почнав да развивам симулатор за образовни процеси во C++, па имав пример за споредба и можев да ги измерам добрите и лошите страни. Изборот беше очигледен и постепено почнав да се влечам кон ИТ и роботиката. Применетата механика беше многу позабавна од ракетната наука: многу нерешени проблеми, отворена средина, недостаток на развојна индустрија, итна потреба од софтвер за симулација. Во роботиката, постои нерешена архитектура на заеднички софтвер и потреба од постојано имплементирање на сложени алгоритми, вклучувајќи ја нејасната логика и почетоците на вештачката интелигенција. Затоа, по моите први програми за обработка на експериментални податоци, речиси никогаш не се вратив на ракетите (со исклучок на мојот дипломски проект).

Како резултат на тоа, имав можност да работам во мојата специјалност само четири месеци пред да дипломирам во фабрика во близина на Москва за композитни структури за воздушната индустрија. По завршувањето на студиите, дури и не морав да барам работа - веднаш дојдов да предавам применета механика на одделот за роботика.

Од настава до програмирање

На Светскиот конгрес на IFTOMM со студенти членови на истражувачката група (јас десно)

Работев во MSTU во одделот за земање примероци 10 години, предавајќи курс за теорија на механизми. Објавил научни трудови (види го крајот на статијата), постепено преминал од механиката кон CAD и роботиката. И на крајот решил да ја напушти наставата. За најјасно да ги илустрирам причините за оваа одлука, ќе кажам дека за десет години текот на студирањето што го предавав не се смени ниту една децимална точка. Иако применетата механика, судејќи според публикациите, напредуваше многу, многу успешно.

Покрај тоа, работата сè повеќе наликуваше на бирократска работа - извештаи, програми, стандарди и тони хартија. Во такви услови, задоволството од предавањето беше заменето со известување за добивањето на ова задоволство, а тоа е повеќе од непријатно за специјалист-специјалист.

И конечно дојдов до роботиката вака: во 2007-2009 година, заедно со професорите А. Головин и Н. Умнов, почнавме да ги подготвуваме првите научни трудови. Таму морав да користам алгоритми за да ги одредам патеките на предметите од фотографијата со строб. Од оваа тема е еден чекор до машинската визија, OpenCV и роботскиот оперативен систем (иако во тоа време не ни размислував за таков размер). После тоа, конечно се фокусирав на применетата механика и роботиката во истражувањето, а развојот стана пропратна активност.

Меѓутоа, за да најдам нова работа во роботиката, неопходно беше да се подобрам и надополнам моето знаење за програмирање. На крајот на краиштата, никогаш не учев конкретно за ИТ, освен за едногодишен универзитетски курс (ObjectPascal и Borland VCL во C++), и се потпирав на математиката за теоретските аспекти на развојот.

Отпрвин размислував за опции за редовни курсеви во мојот роден институт. Точно, брзо стана јасно дека ќе биде речиси невозможно да се комбинираат таквите студии со работа на одделот поради нередовниот распоред и честа работа надвор од сопствениот распоред (замена, итн.). Така, постепено дојдов до идејата да ги завршувам платените курсеви од далечина. Дојдов во GeekBrains по препорака на професори од центарот за обука Mail.ru Technopark, кој се наоѓа во Бауманка, и се запишав на курсот Python Programmer.

Курсевите не предизвикуваа никакви тешкотии, единствениот проблем беше што постојано морав да ги комбинирам со работа на одделот, научни трудови и настани. Времето беше толку тесно што повеќето социјални врски надвор од домот мораа да се жртвуваат (за среќа, привремено).

Вака се справив со обемот на работа: решавав проблеми на пат. Оваа вештина, развиена преку бројни службени патувања, се покажа како многу корисна, бидејќи без неа не би можел ни да ги завршам сите домашни задачи (а исто така ја заменува медитацијата...). Научив да кодирам во движење користејќи ги тастатурите на мојот лаптоп, паметен телефон и безжични паметни телефони.

Мојот лаптоп е Dell Latitude 3470 и секој паметен телефон со дијагонала од 5.5 инчи или повеќе поврзан со тастатурата Logitech K 810 BT ќе биде добар. Во принцип, на сите им ги препорачувам производите на Logitech; тие се многу сигурни и можат да издржат многу тешки услови на употреба (и ова никогаш не е реклама).

Тастатура Logitech K810

Пајтон е многу поволен за таква работа - ако имате добар уредник. Друг програмски хак: користете далечински врски со работната површина или околината за извршување. Завршив неколку задачи користејќи безбеден веб-сервер кој работи Django на мојот домашен компјутер. Работев од воз, користејќи ги софтверите PyDroid, DroidEdit, Maxima.

Зошто Пајтон?

Не помина долго пред да се обидам да користам PHP како систем за скриптирање јазик. Првично го проучував Пајтон сам и малку по малку „за себе“. Решив сериозно да учам откако дознав за постоењето на ефективна врска помеѓу Python и C++ на ниво на модул - ми изгледаше интересно да се споделат оптимизирани алгоритми и процедури за подготовка на податоци во истиот јазик.

Наједноставен пример: постои контролен систем за нестандарден моќен погон, имплементиран на вградена машина со RISC процесор, во C++. Управувањето се случува преку надворешен API зависен од машина, кој поддржува, на пример, комуникација помеѓу потсистеми преку мрежа. На високо ниво, алгоритмот за работа на погонот не е дебагиран или не е константен (потребно е да се вчитаат различни алгоритми во зависност од работниот процес).

Еден од најдобрите начини да се постигне таков систем е да се користи специфичниот за машината C++ потсистем API како основа за множество од класи на Python кои работат на интер-платформски преведувач. Така, развивачот на највисоко ниво нема да мора да ги земе предвид карактеристиките на вградената машина и нејзиниот оперативен систем; тој едноставно ќе работи со класите на Python кои дејствуваат како „обвивки“ на API на ниско ниво.

Морав да научам обврзувачки C++ и Python речиси од нула. Брзо стана јасно дека објектно-ориентираните способности на високо ниво се многу поважни отколку на ниско ниво. Поради ова, моравме целосно да го промениме пристапот за дизајнирање и имплементирање на API, избирајќи класи на ниво на Python и споделувајќи глобални податоци во C/C++. Навикнете се на генерирање кодови: на пример, самата ROS рамка генерира имиња и објекти во Python, така што мора да ги земете предвид јазичните разлики, особено при пишувањето, при дизајнирање на вашите интерфејси.

Работа во сегашноста: Пајтон и логика за контрола на роботи

Сега работам како програмер на Python и C++ во Центарот за истражување и едукација за роботика на Московскиот државен технички универзитет. Ние имплементираме истражувачки проекти и софтверски алатки нарачани од владините оддели: развиваме манипулатори со вградени системи за техничка визија и алгоритми за автоматска контрола на високо ниво кои се независни од системите.

Во моментов, програмирам логика на високо ниво за системи за контрола на роботи во Python; овој јазик ги поврзува високо оптимизираните модули напишани во C++, асемблер и Go.

Во програмирањето на алгоритми за контрола на роботи, се користат две големи групи на алгоритми. Првиот од нив е имплементиран директно на опремата, на ниско ниво - ова е вграден софтвер на контролери на погони, концентратори на комуникациски линии и потсистеми за интеракција на операторот.

Алгоритмите овде се дизајнирани за контролирана брзина на извршување и доверливост што ги надминува перформансите на роботот како целина. Последново е задолжително, бидејќи безбедноста на целиот систем зависи од софтверот за контрола на ниско ниво.

Втората група алгоритми ја одредува работата на роботот како целина. Станува збор за програми на високо ниво, акцентот во чиј развој е ставен на јасноста и брзината на имплементација на алгоритмот, често доста сложен. Покрај тоа, софтверот на високо ниво на роботот многу често е подложен на промени за време на процесот на поставување и тестирање. За таков развој, незаменливи се јазици за општа намена.

Какво знаење е потребно за таква работа?

Ќе биде задолжително проучување на јазикот на шаблоните C++ и објектно-ориентираните способности на Python. Речиси незаменлива вештина е способноста за дизајнирање и документирање на API. Би било добра идеја да се истражат можностите на специјализираните библиотеки како Boost::Python. Оние кои работат со софтвер на ниско ниво дефинитивно ќе мора да се справат со повеќенишки (на ниво на кернел) и системски повици Linux/UNIX/QNX. За да го подобрите вашето разбирање за принципите на роботиката, многу е корисно да се запознаете со рамката за роботски оперативен систем.

Се трудам да имам барем еден компајлиран и еден интерпретиран програмски јазик кој се развива и бара. Ова е победничка стратегија за работа во инженерството, каде што има постојана потреба да се развијат високо специјализирани (читај: невообичаени) алгоритми и да се имплементираат во компајлирање јазици. Задачата за подготовка на податоци за таков софтвер е многу попријатна за решавање со користење на интерпретирани јазици. Првично, мојот сет вклучуваше C++, Pascal и BASIC, подоцна беа додадени PHP и BASH.

Како алатките за развој можат да бидат корисни во подучувањето на учениците

Главниот план за професионален развој сега е да се обиде да обезбеди научна основа за употреба на професионални алатки за развој на софтвер во педагогијата, да развие и тестира наставни методи.

Од 2016 година, започнав голем експеримент за воведување развојни алатки - програмски јазици, IDE, генератори на документација, системи за контрола на верзии - во наставната практика во високото образование. Сега успеавме да добиеме резултати кои можат квалитативно да се генерализираат.

На пример, воведувањето верзии на материјалите во образовниот процес значително го подобрува квалитетот на студентската работа, но само под задолжителен услов: студентите да работат заедно на заеднички проекти. Развојот на методи за предавање технички дисциплини со помош на професионални алатки за развој на софтвер сега активно го спроведува мојата истражувачка група, составена од студенти, апликанти и студенти на дополнителни образовни програми на MSTU.

Патем, не ја напуштив мојата наставна пракса - развив свој продлабочен курс со полно работно време за дизајн и администрација на Linux за Институтот за напредни студии на MSTU и сам го предавам.

Истражувачки трудови

Рани дела
Прашања за планирање на одењето при дизајнирање системи за одење со четири нозе користејќи го примерот на имплементација на одење на коњ (2010)

За прашањето на кинематиката и оптоварувањето на потпорниот елемент на предната нога на коњот во фазата на приближување до потпорот како компоненти на работниот циклус на четириножниот двигател (2012)

Од последното
Апликација за симулација за производство на 3D запчаник за наставни механизми и теорија на машини (2019)

Метод за препознавање на структурни пречки и негова примена при пребарување на релјефни објекти (2018)

Други дела индексирани од научни цитатни бази на податоци може да се видат во мојот профил на ResearchGate. Повеќето написи се посветени на движењето на машините, има дела за инженерска педагогија и образовен софтвер.

Извор: www.habr.com