1. 什么是ROS?
ROS系统起源于2007年，斯坦福大学人工智能实验室与机器人技术公司Willow Garage针对其个人机器人项目(Personal Robots Program)开发了ROS的雏形。2008年后，由Willow Garage公司推动了ROS的进一步发展。2012年后，ROS团队从Willow Garage公司独立出来，成为非盈利组织the Open Source Robotics Foundation (OSRF)，负责维护和更新ROS，并为机器人社区提供相应的支持和开源工具。
Willow Garage PR2 机器人平台
ROS大致每年发布一个版本，目前正在维护的ROS版本包括indigo，jade，kinetic，一些早期版本现在已经停止维护。ROS依赖于Linux内核，因此每当Ubuntu版本发生变化，ROS不同版本的依赖也会出现相应的变化。
2. ROS的特性与优势
ROS被称为机器人操作系统，其实ROS充当的是通信中间件的角色，即在已有操作系统的基础上搭建了一整套针对机器人系统的实现框架。ROS还提供一组实用工具和软件库，用于维护、构建、编写和执行可用于多个计算平台的软件代码。
值得一提的是，ROS的设计者考虑到各开发者使用的开发语言不同，因此ROS的开发语言独立，支持C++, python等多种开发语言。因此，除了官方提供的功能包之外，ROS还聚合了全世界开发者实现的大量开源功能包，如思岚科技(SLAMTEC)就发布了针对其自主研发的激光雷达RPLIDAR的ROS功能包rplidar_ros。这些开源功能包与ROS一起构成了强大的开源生态环境。
ROS的系统结构设计也颇有特色，ROS运行时是由多个松耦合的进程组成，每个进程ROS称之为节点(Node)，所有节点可以运行在一个处理器上，也可以分布式运行在多个处理器上。在实际使用时，这种松耦合的结构设计可以让开发者根据机器人所需功能灵活添加各个功能模块。
例如，在一个支持SLAM功能的移动机器人中，激光数据采集和里程数据获取分别由两个node实现，用于感知环境;SLAM算法运行在另一个node中，用于处理传感器数据，绘制地图;SLAM节点和数据采集节点之间采用topics方式通信。当新增一个摄像头模块时，仅需在现有结构里增加一个新的视频节点，让其与SLAM节点采用topics方式通信即可，另外两个功能节点不需任何改动。
ROS构建的室内地图
与其他开源产品(Linux，GCC等)一样，ROS具有优良的开源基因，松耦合设计方法，可扩展的软件结构，功能复用思想，极大降低了机器人领域的进入门槛，让开发者无需像前人一样走过众多弯路，掌握多种知识后才能开始实现其机器人设计的梦想。开发者可以用ROS的基础框架配合选定的功能包快速实现系统原型，从而让开发人员将更多时间用于核心算法的开发改进上。用户也可以单独选用某些功能包，将其集成在已有产品中，实现特定功能。
3. ROS的缺陷与不足
对于机器人厂家来说，采用ROS进行开发，更多的希望借助系统实现机器人的导航、定位与路径规划，这其中就要依靠SLAM算法 (simultaneous localization and mapping, 即时定位与地图构建)。
但作为一个开源项目，ROS也存在一些问题。例如，ROS因为将功能分布在各个节点之中，节点间基于消息机制通信，通讯部分消耗了很多系统资源。尤其是当所有节点位于同一个处理器时，ROS仍然一直执行相应的消息分发，节点间的数据传递通过内存复制，大量的系统资源都浪费在通讯上，使得系统必须选用高性能的处理器和存储系统以弥补损耗。换句话说，利用ROS来实现SLAM，需要配备性能优越的硬件设备，这对于一些小型化嵌入式平台，尤其是实际的机器人产品里，其对计算资源、存储空间的消耗会使成本大幅上升。
除了ROS本身系统设计的局限性外，利用ROS实现SLAM需要深入的调整优化，需要耗费大量人力与时间成本。更为重要的是，针对具体的机器人产品，如扫地机器人，还需要独特的贴边清扫、折回清扫、多房间自主导航等功能，目前已有的ROS系统，只能实现简单的建图，无法满足扫地机器人的实际需要。
4. ROS之外，还能怎么做?
在机器人商用应用开发的道路上，很多技术团队和公司针对机器人特定功能开发着相应商用产品，特别是在移动机器人领域，如思岚科技的Slamware控制模块，就将SLAM算法，导航，定位等功能集成在一个体积很小的模块，并且提供了多平台的SDK方便用户使用。针对扫地机器人等具体领域应用，思岚科技也提供完整的解决方案，整合了其特有的贴边清扫、往复式打扫、区域划分、断点续扫、自动回充等功能，方便扫地机器人厂家进行整合，不需要进行二次开发。
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