隨著工業4.0與智慧製造的快速發展，機器人不再只是單純的自動化設備，而是智慧工廠中不可或缺的核心角色。過去工業機器人大多採用封閉式的控制架構，缺乏彈性且難以整合不同的設備及雲端平台，大幅限制了工廠的擴展性。這時一個開源且模組化的框架就顯得特別重要，ROS2（Robot Operating System 2）正是在這樣的需求下誕生。而ROS2在工業自動化的應用上實現了自動化產線、智慧檢測、倉儲物流、數位孿生等場景。它除了延續第一代ROS的靈活性外更強化了通訊即時性、資料安全性與跨平台的特性。

ROS2的全名是Robot Operating System 2。它是由Open Robotics所開發的開源機器人軟體框架，旨在幫助開發者快速建立、測試與部屬機器人應用。雖然名稱中有Operating System但其實ROS2並不是像是Windows或Linux那般完整的作業系統。ROS2必須依附在作業系統下進行安裝，它提供了函式庫、工具及中介軟體來實現機器人進行感知、控制與通訊等功能。

• 即時性 - 使用 DDS（Data Distribution Service）架構，ROS2將通訊從TCPROS/UDPROS這種依賴master管理的架構改為DDS。實現高效可靠的資料通訊，確保資料不延遲、不遺失。這對多機協作或者AGV車隊管理來說相當重要。
• 跨平台支援 - 改善ROS第一代只能支援Linux系統，ROS2可以支援Linux、macOS、Windows增加開發彈性，並且在實時性應用上可串接RT-PREEMPT Linux、QNX、VxWorks，落實RTOS應用。
• 資料安全性 - ROS2搭載DDS-Security。提供加密、存取控制與節點認證，符合資安標準。
• 工業協定整合 - 透過橋接方式，ROS2可以與OPC UA、EtherCAT等工業通訊協定對接，降低導入成本。

這樣的設計讓ROS2成為一層強大的『軟體基礎建設』，提升機器人系統開發效率與模組化能力，並且ROS2背後有龐大的開源社群支持可以討論及參考。ROS2同時可支援 ABB、Fanuc、Yaskawa、Epson 等主流工業型機械手臂，讓開發者能快速整合異質設備。

針對ROS與RSO2比較如下：

• 自動化產線整合 - ROS2擔任中介層角色，協調機械手臂、AGV、感測器與PLC的運作。例如：自動化流水線規劃整合AGV搬運零件至工作站，機械手臂完成組裝任務。利用DDS架構確保資料即時傳遞，透過OPC UA、EtherCAT等工業協定快速整合讓產線實踐高度柔性的串線功能。

• 智慧檢測應用 - 在瑕疵檢測或尺寸量測的應用中，ROS2可以快速整合Cognex、Keyence、Basler等工業相機設備與AI模型。將其部屬在GPU或者FPGA加速平台上，進而提升影像處理與辨識速度，大幅提升良率的應用作法。
• 倉儲物流應用 - ROS2提供Navigation2 (Nav2)套件，應用於AGV自主導航與避障功能。支援SLAM、多機路徑協調與動態更新，實際應用上可透過ROS2與DDS的架構協調數十台AGV提升檢貨效率並非難事。
• 數位孿生與虛實整合 - ROS2可結合Gazebo、Webots、Carla或Nvidia Omniverse平台等軟體在虛擬環境中模擬製程且驗證演算法後再移植到實體部署。因其高度的相容性讓虛實整合更容易應用落地，藉由模擬方式大幅降低了試錯成本也提升了新製程的導入效率。

目前市面上許多工業級手臂已經有支援ROS2，包含在電子、半導體與精密製造領域的Epson Robot也會在下一代產品中結合ROS2控制。ROS2在Epson機器人中扮演通訊與控制中介層角色，協助開發者快速建立以下功能：

• 即時運動控制 - 透過DDS架構實現穩定、低延遲的手臂控制
• 跨設備協作 - 整合相機、感測器、AGV與PLC之資料流
• 彈性製程切換 - 加速客製化工件或者工位變更
• 視覺與AI導入 - 支援品質檢測、精密組裝與機器視覺應用
• 虛實整合與數位孿生 - 可搭配Nvidia Omniverse或其他模擬平台先行模擬驗證

Epson工業機械手臂具備高精度、高速度與適用狹窄工作空間之特性，在電子半導體、食品、醫療等產業的自動化應用中廣泛導入。將ROS2與Epson控制系統結合，使系統在效率、柔性及智慧化三方面取得最佳平衡，進一步加速智慧製造落地。

雖然ROS2在工業應用上有很大的潛力，但在實際導入過程中仍面臨不少的挑戰。首先以運作穩定性來說，傳統的PLC系統可以運行十年以上，但ROS2長時間穩定性仍待驗證。第2點是人才的缺口問題，ROS2工程師需要同時了解DDS、RTOS與工業協定等專業領域，以人才培養而言學習門檻不低。最後是異部設備的整合難度問題，許多傳統設備仍是封閉式的架構，若要與ROS2整合必須透過gateway或者協定轉換工具，增加整合難度與成本。

隨著Robot Operating System (ROS)不斷地擴展，未來將會有越來越多的工業機械手臂與感測設備及裝置獲得支援，應用範圍也更加廣泛。ROS2與AI及邊緣運算的整合也將推動深度學習模型與訓練在工業現場的落地應用，進一步提升自動化系統的智慧化程度。另外在智慧工廠與數位孿生的快速發展下，也讓ROS2成為連結虛擬與真實工廠的核心中樞，協助產線實現更精準的規劃、測試與決策。

整體而言，ROS2已經不再僅僅是研究領域的開源工具，而是逐漸成為智慧製造的重要基礎。它憑藉DDS通訊的高效穩定、模組化設計的靈活性，以及持續強化的安全機制，已在多個工業應用場景展現價值。隨著開源社群與產業界的共同投入，ROS2在未來有望發揮更關鍵的作用，並成為智慧工廠不可或缺的核心平台。

• Open Robotics, ROS2 Introduction https://vimeo.com/639235111
• Open Robotics, ROS 2 Documentation https://docs.ros.org/en/jazzy/
• ROS-ROS2 Porting Noteshttps://github.com/leochien1110/ROS-ROS2-Porting-Notes/blob/main/README.md
• ROS(ROS2)基本介紹https://youtu.be/uD_TJMrUgpk?si=CTw5-UvGbNHBzmbo
• ROS & ROS2 on Nvidia Jetson Platform https://developer.nvidia.com/blog/accelerating-ai-modules-for-ros-and-ros-2-on-jetson/