🤖 机器人云平台 (Robot Cloud Platform)

一个现代化的端到端机器人云平台，实现云-边-端一体化的数据处理、监控和管理

✨ 平台特性

🌟 核心功能

• 🎯 实时数据处理 - 处理机器人遥测、传感器和状态数据
• 📊 Web控制台 - 现代化的Vue.js管理界面，实时监控
• 🔗 ROS2集成 - 无缝连接Gazebo仿真和真实机器人
• ☁️ 云原生架构 - 基于Kubernetes和微服务设计
• 📈 可视化监控 - Prometheus + Grafana监控体系
• 🚀 边缘计算 - 支持边缘部署和本地推理

🏗️ 技术架构

• 后端: Go 1.23 + Gin框架 (微秒级响应)
• 前端: Vue.js 3 + Tailwind CSS + ECharts
• 数据库: PostgreSQL + TimescaleDB + Redis
• 消息队列: Apache Kafka + NATS
• 容器化: Docker + Kubernetes
• 机器人: ROS2 Jazzy + Gazebo仿真

🚀 快速开始

📋 系统要求

• 操作系统: Linux (Ubuntu 22.04+) / WSL2
• 内存: 最少8GB RAM (推荐16GB+)
• 磁盘: 20GB可用空间
• 软件: Docker, Go 1.22+

⚡ 一键启动

# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/ink-hz/RoboticsPlatform.git
cd RoboticsPlatform

# 2. 启动API服务
cd services/go-api-gateway
go build -o robot-cloud-go ./cmd/server
./robot-cloud-go

# 3. 访问控制台
# 浏览器打开: http://127.0.0.1:8000

🤖 连接机器人数据

方法1: ROS2仿真 (推荐新手)

# 启动ROS2测试节点
source /opt/ros/jazzy/setup.bash
python3 scripts/test-ros-connection.py

方法2: Gazebo仿真

# 终端1: 启动TurtleBot3 Gazebo
./scripts/start-turtlebot-gazebo.sh

# 终端2: 启动桥接服务
cd robot/ros-bridge
source /opt/ros/jazzy/setup.bash
python3 gazebo_cloud_bridge.py

方法3: 手动发送数据

curl -X POST http://127.0.0.1:8000/api/v1/robots/my-robot/telemetry \\
  -H "Content-Type: application/json" \\
  -d '{
    "data": {
      "battery": 85.5,
      "position": {"x": 10.2, "y": 5.3, "z": 0},
      "status": "active"
    }
  }'

📁 项目结构

RoboticsPlatform/
├── 🌐 services/           # 微服务层
│   ├── go-api-gateway/    # Go API网关服务 (前端+API)
│   ├── auth/              # 认证服务
│   └── monitoring/        # 监控服务
├── 🤖 robot/             # 机器人接口层  
│   ├── ros-bridge/        # ROS2桥接服务
│   ├── simulators/        # 仿真环境配置
│   └── drivers/           # 硬件驱动
├── ☁️ platform/          # 平台核心
│   ├── cloud-services/    # 云端服务
│   ├── data-pipeline/     # 数据处理管道
│   ├── edge-computing/    # 边缘计算
│   └── robot-connector/   # 机器人连接器
├── 🔧 infrastructure/    # 基础设施
│   ├── kubernetes/        # K8s部署文件
│   ├── monitoring/        # Prometheus配置
│   └── terraform/         # 基础设施代码
├── 🧠 ml-ops/            # 机器学习运维
│   ├── model-registry/    # 模型注册中心
│   ├── training/          # 训练流水线
│   └── serving/           # 模型服务
├── 🌐 frontend/          # Web前端
│   ├── templates/         # Vue.js模板
│   └── static/            # 静态资源
├── 🔗 edge/              # 边缘计算
│   ├── controllers/       # Go边缘控制器
│   └── agents/            # 边缘代理
├── 📜 scripts/           # 工具脚本
├── 📚 docs/              # 文档
└── 🧪 tests/             # 测试

🎯 功能模块

1. 📊 Web控制台

• 实时仪表板: 机器人状态、系统健康、数据统计
• 机器人管理: 设备列表、状态监控、电池管理
• 遥测数据: 传感器数据流、历史查询
• 可视化: ECharts图表、实时更新

2. 🔌 数据接入

• ROS2集成: 支持所有标准ROS2消息类型
• 传感器支持: 激光雷达、摄像头、IMU、里程计
• 协议支持: HTTP REST API、WebSocket、MQTT
• 数据格式: JSON、Protocol Buffers、ROS Bag

3. 💾 数据存储

• 时序数据: TimescaleDB存储传感器时序数据
• 结构化数据: PostgreSQL存储机器人状态和配置
• 对象存储: MinIO存储图像、点云、模型文件
• 缓存: Redis缓存热点数据和会话

4. 📈 监控体系

• 系统监控: Prometheus采集指标
• 可视化: Grafana仪表板
• 日志管理: Loki日志聚合
• 告警: AlertManager告警通知

🔧 开发指南

本地开发环境

# 安装Go依赖
go mod download

# 安装ROS2依赖 (如需要)
sudo apt install ros-jazzy-desktop

# 启动开发服务
go run cmd/server/main.go

# 运行测试
go test ./...

🏗️ 构建和部署

# 构建所有服务镜像
make build

# 部署到Kubernetes
make setup      # 首次设置K3s
make deploy     # 部署平台服务

# 监控和日志
make monitor    # 打开监控面板
make logs       # 查看服务日志

🧪 测试

# API测试
curl http://127.0.0.1:8000/health

# 发送测试数据
go run scripts/send-demo-data.go

# ROS2连接测试
python3 scripts/test-ros-connection.py

📖 文档

文档	说明
快速开始	30分钟快速部署指南
架构设计	系统架构和技术选型
Gazebo集成	ROS2/Gazebo接入指南
部署指南	生产环境部署
API文档	自动生成的API文档

🔄 数据流

graph TB
    A[机器人/Gazebo] -->|ROS2| B[桥接服务]
    B -->|HTTP| C[API网关]
    C -->|存储| D[时序数据库]
    C -->|缓存| E[Redis]
    C -->|流处理| F[Kafka]
    G[Web控制台] -->|WebSocket| C
    D -->|查询| G
    E -->|实时数据| G

Loading

📊 性能指标

• API响应: 10-80µs 微秒级响应
• 吞吐量: 50,000+ RPS 支持万级机器人并发
• 内存占用: <30MB 轻量级运行
• 启动时间: <1秒 瞬时启动
• 扩展性: 水平扩展支持千万级数据点

🛠️ 故障排除

常见问题

1. API服务无法启动

# 检查端口占用
sudo lsof -i :8000

# 重新编译
go build -o robot-cloud-go ./cmd/server

2. ROS2连接失败

# 设置ROS2环境
source /opt/ros/jazzy/setup.bash
ros2 topic list

3. 前端页面空白

# 检查API连接
curl http://127.0.0.1:8000/api/v1/dashboard/stats

📞 获取帮助

• 🐛 Bug报告: 创建GitHub Issue
• 💬 讨论: GitHub Discussions
• 📧 联系: [邮件地址]

🗺️ 路线图

短期 (1-3个月)

• 完善机器人状态管理
• 添加摄像头视频流
• 实现云端控制命令
• 性能优化

中期 (3-6个月)

• 多机器人协同
• 路径规划可视化
• AI模型部署
• 边缘计算优化

长期 (6-12个月)

• 自动驾驶集成
• 数字孪生
• 5G通信支持
• 商业化功能

🤝 贡献指南

欢迎贡献代码！请参考以下步骤：

1. Fork 项目
2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 创建 Pull Request

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情

🌟 致谢

感谢以下开源项目：

• Gin - 高性能Go Web框架
• ROS2 - 机器人操作系统
• Vue.js - 渐进式JavaScript框架
• Kubernetes - 容器编排平台

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🎯 构建下一代机器人云平台

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