ROS2架构介绍

支持多机器人系统： 更好地处理多机器人之间的通信和协调。
跨平台兼容： 支持 Linux、macOS 和 Windows。
实时性： 为实时控制回路提供更好的支持。
适用于嵌入式设备： 可以在资源受限的微控制器上运行。
改进的安全性： 提供节点间的安全通信机制。
更好的生命周期管理： 为节点提供标准化的状态管理。
商业友好： 使用 Apache 2.0 许可证，更易于商业化应用。
利用现有技术： 尽可能采用成熟的工业标准，如 DDS。

ROS 2 的分层架构 (概念性)：

可以从下往上理解 ROS 2 的架构层次：

ROS 2 深度解析：新一代机器人操作系统框架

摘要： ROS 2 (Robot Operating System 2) 是一个用于构建复杂、健壮机器人应用程序的开源软件框架。它并非传统意义上的操作系统，而是一个包含库、工具和约定的集合，旨在应对现代机器人系统在多机器人协作、实时性、安全性、跨平台兼容性以及商业化应用等方面的挑战。本文将深入探讨 ROS 2 的核心设计理念、分层架构、关键组件、通信机制以及其相较于 ROS 1 的主要改进。

一、ROS 2 的诞生背景与核心目标

ROS 1 在机器人领域取得了巨大成功，但随着机器人技术的发展，其固有的局限性逐渐显现。例如，依赖中心化的 roscore 节点、有限的实时性支持、较弱的安全性以及对多机器人系统和嵌入式设备支持不足等。

为了解决这些问题，ROS 2 进行了彻底的重新设计，其核心设计目标包括：

支持多机器人系统： 原生支持去中心化的发现与通信，更好地处理多机器人之间的协调。
跨平台兼容： 官方支持 Linux、macOS 和 Windows 主流操作系统。
提升实时性： 为实时控制回路提供更确定性的行为和更好的支持。
适用于嵌入式设备： 优化资源消耗，使其能在资源受限的微控制器（如 micro-ROS）上运行。
改进的安全性： 提供节点间的身份验证、访问控制和加密通信机制。
更好的生命周期管理： 为节点提供标准化的状态管理，增强系统的可控性和鲁棒性。
商业友好： 采用 Apache 2.0 许可证，降低商业化应用的门槛。
利用现有技术： 尽可能采用成熟的工业标准，如 DDS (Data Distribution Service) 作为核心通信中间件。

二、ROS 2 的分层架构

ROS 2 的架构设计清晰且分层，便于理解和扩展。从下往上，其概念性架构层次如下：

复制代码

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|                   用户应用程序层                     |
| (用户编写的机器人逻辑、算法、特定应用节点等)         |
| (e.g., Navigation2, MoveIt2, Custom Algorithms)      |
+------------------------------------------------------+
|           ROS 客户端库层 (RCL - ROS Client Libraries)  |
| (为用户提供编程接口，如 rclcpp, rclpy, rclc)         |
+------------------------------------------------------+
|          ROS 中间件接口层 (RMW API - ROS Middleware API) |
| (定义ROS如何与底层通信系统交互的抽象接口)            |
+------------------------------------------------------+
|         DDS / 中间件实现层 (RMW Implementation)        |
| (具体的通信中间件实现，如 Fast DDS, Cyclone DDS等)    |
+------------------------------------------------------+
|                  操作系统 / 硬件层                     |
| (Linux, Windows, macOS, RTOS, 嵌入式板卡等)          |
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操作系统/硬件层： 提供基础的计算和通信能力。
DDS/中间件实现层： 这是 ROS 2 通信的核心。默认使用 DDS 实现，如 eProsima Fast DDS。这一层负责实际的数据传输、节点发现等。
ROS 中间件接口层 (RMW API)： 这是一个抽象层，将 ROS 的通信概念（如发布/订阅、服务）与底层的具体中间件实现解耦。这使得 ROS 2 可以灵活地切换不同的 DDS 供应商，甚至支持非 DDS 中间件。
ROS 客户端库层 (RCL)： 为应用程序开发者提供易于使用的 API。rclcpp 用于 C++，rclpy 用于 Python，rclc 用于 C (主要面向微控制器)。开发者通过 RCL 与 ROS 2 系统交互。
用户应用程序层： 开发者基于 RCL 编写的节点、库和工具，实现机器人的具体功能。

三、核心组件与概念详解

1. 节点 (Nodes)

定义： 节点是 ROS 2 中最基本的计算单元，通常负责机器人系统中的一个特定、独立的功能（例如：传感器驱动、电机控制、路径规划、图像处理）。
特点： 每个节点都是一个独立的可执行程序（或进程内的组件）。节点之间通过 ROS 2 的通信机制进行数据交换和协调。
组件 (Components)： 为了提高效率并减少进程间通信的开销（特别是在资源受限的系统中），ROS 2 鼓励将节点实现为"组件"。组件是可以动态加载到单个进程中的共享库。多个组件可以在同一个进程中运行，它们之间的通信可以使用更高效的进程内通信。

2. 通信机制

ROS 2 的核心是其强大且灵活的通信系统，主要基于 DDS (Data Distribution Service) 标准。

a. DDS (数据分发服务)

是什么： DDS 是一个由 OMG (Object Management Group) 制定的开放工业标准，专为实时、高性能、可扩展和可靠的以数据为中心的发布/订阅系统而设计。
为什么 ROS 2 选择 DDS：

- 去中心化发现： 节点可以自动发现网络中的其他节点和主题，无需像 ROS 1 中的 roscore 主节点，消除了单点故障。
- 丰富的 QoS (Quality of Service) 策略： DDS 允许对数据传输的可靠性、持久性、延迟、历史记录等方面进行精细控制，以适应不同场景的需求。
- 传输多样性： DDS 实现通常支持多种底层传输协议（如 UDPv4/v6 单播/多播, TCP, 共享内存），可根据网络条件和性能要求选择。
- 互操作性： 不同厂商的 DDS 实现遵循 DDSI-RTPS (Real-Time Publish-Subscribe) 有线协议，理论上可以互通。
- 工业验证： DDS 已在航空航天、国防、金融、工业自动化等要求严苛的领域得到广泛应用和验证。

RMW (ROS Middleware Interface)： 如前所述，ROS 2 通过 RMW 抽象层与 DDS 交互，而不是直接使用 DDS API。这提供了灵活性，允许用户选择不同的 DDS 实现或未来支持其他中间件。

b. 主题 (Topics) - 发布/订阅模型

机制： 这是 ROS 2 最基础的异步通信方式。一个节点可以发布 (publish) 消息到一个命名的数据通道，称为主题 (Topic) 。其他对该主题数据感兴趣的节点可以订阅 (subscribe) 该主题以接收这些消息。
消息 (Messages)： 在主题上传输的数据具有预定义的结构，称为消息。消息类型使用 .msg 文件描述（例如，geometry_msgs/msg/Twist 用于速度指令）。
特点：

- 异步通信： 发布者发送消息后不等待响应。
- 多对多： 一个主题可以有多个发布者和多个订阅者。
- 解耦： 发布者和订阅者在时间、空间上都是解耦的，它们不需要知道对方的存在。
- 适用场景： 适用于连续的数据流，如传感器读数（激光雷达、摄像头、IMU）、机器人状态（里程计、关节状态）、日志信息等。

c. 服务 (Services) - 请求/响应模型

机制： 一种双向、同步（通常）的通信方式。一个节点（客户端）发送一个请求 (Request) 到另一个节点（服务器），服务器处理请求并返回一个响应 (Response)。
服务定义： 使用 .srv 文件描述，包含请求部分和响应部分的数据结构。
特点：

- 同步（阻塞式）： 客户端通常会等待服务器的响应。
- 一对一（逻辑上）： 一个请求对应一个响应。
- 适用场景： 适用于需要远程过程调用 (RPC) 的场景，如触发一个特定动作（拍照、启动电机）、查询一个特定状态（获取配置参数）、执行一个计算任务并返回结果等。

d. 动作 (Actions) - 长时间任务与反馈

机制： 用于执行需要较长时间才能完成的任务，并在此过程中提供持续的反馈，同时允许任务被取消。
组成：

- 目标 (Goal)： 客户端发送给动作服务器的目标指令。
- 反馈 (Feedback)： 动作服务器在执行目标过程中周期性地发送给客户端的进度信息。
- 结果 (Result)： 任务完成后（成功、失败或被取消），动作服务器发送给客户端的最终结果。

动作定义： 使用 .action 文件描述目标、反馈和结果的数据结构。
特点：

- 异步执行： 客户端发送目标后不必阻塞等待。
- 可抢占/可取消： 客户端可以请求取消正在执行的动作。
- 持续反馈： 客户端可以实时了解任务进展。
- 适用场景： 适用于复杂的、耗时较长的任务，如机器人导航到目标点、机械臂执行抓取序列、长时间的数据处理等。

3. 参数 (Parameters)

定义： 节点在运行时可以配置的值。每个节点都可以维护一组参数，这些参数可以在启动时从文件加载，也可以在运行时通过 ROS 2 的参数 API 动态查询和修改。
特点： 用于调整节点的行为，如 PID 控制器的增益、传感器的采样率、路径规划的容忍度等。
类型： 支持多种数据类型，如布尔型、整型、浮点型、字符串以及这些类型的数组。

4. 生命周期管理 (Lifecycle Management / Managed Nodes)

目的： 为 ROS 2 节点提供一个标准化的状态机，使其启动、关闭、配置和错误处理等行为更加可预测和可控。这对于构建健壮的、可管理的复杂机器人系统至关重要。
状态： 主要包括 Unconfigured (未配置), Inactive (非活动), Active (活动), Finalizing (正在终止), ErrorProcessing (错误处理中) 等。
转换： 节点通过预定义的转换（如 configure, activate, deactivate, cleanup, shutdown）在这些状态之间切换。这些转换可以由外部系统（如启动系统或其他节点）触发。
优点： 允许系统以协调的方式管理节点，例如，确保所有传感器在控制节点激活前都已配置并激活。

5. 服务质量 (Quality of Service - QoS)

定义： 源自 DDS 的一个强大功能，QoS 是一系列策略，用于精确控制通信的可靠性、持久性、时效性等方面。发布者和订阅者（以及服务客户端/服务器）可以为其通信端点指定 QoS 配置文件。
常用 QoS 策略：

- Reliability (可靠性)：

- - BEST_EFFORT：尽力而为，可能丢包（类似 UDP），低延迟，适用于高频但不关键的数据。
  - RELIABLE：保证送达，会进行重传（类似 TCP），适用于不能丢失的关键数据。

- Durability (持久性)：

- - VOLATILE：仅将数据发送给当前在线的订阅者。
  - TRANSIENT_LOCAL：发布者会为后加入的订阅者保留最近发布的N条消息。
  - PERSISTENT：（理论上，较少 DDS 实现完全支持）数据会持久化存储，即使发布者重启也能恢复。

- History (历史记录)：

- - KEEP_LAST：在发送队列或接收队列中保留最新的 N 条消息。
  - KEEP_ALL：保留所有消息（需注意内存消耗）。

- Depth (深度)： 与 KEEP_LAST 结合使用，指定 N 的值。
- Deadline： 期望数据更新的最大时间间隔，超时未收到新数据会触发回调。
- Lifespan： 消息的有效时间。
- Liveliness： 节点宣告自身存活的机制。

应用： QoS 策略的兼容性决定了通信双方是否能成功连接。例如，一个请求 RELIABLE 的订阅者无法与一个只提供 BEST_EFFORT 的发布者建立可靠连接（除非 DDS 实现有特定转换）。开发者需要根据数据的重要性和特性选择合适的 QoS 策略。

6. 安全性 (SROS2 - Secure ROS 2)

目的： 为 ROS 2 系统提供节点间的安全通信，防止未授权访问、数据篡改和窃听。
机制： SROS2 基于 DDS Security 标准，利用公钥基础设施 (PKI) 和访问控制列表 (ACL) 实现：

- 身份验证 (Authentication)： 确认通信参与者的身份。
- 访问控制 (Access Control)： 精确定义哪些节点可以发布/订阅哪些主题，可以调用/提供哪些服务或动作。
- 加密 (Encryption)： 对传输中的数据进行加密，保护数据机密性。

组件： 主要通过配置文件（如权限文件 permissions.xml）、密钥库 (keystore) 和身份证书来配置和管理安全策略。

四、工具与生态系统

ROS 2 拥有一个不断发展的工具集和生态系统：

构建系统 (Build System)：

- ament：ROS 2 的元构建系统，支持多种底层构建工具。
- colcon (collective construction)：ROS 2 的推荐构建工具，用于编译和测试工作区中的多个包。它支持 ament_cmake (C++), ament_python (Python) 等。

命令行接口 (CLI)： ros2 命令是与 ROS 2 系统交互的主要入口。

- ros2 run <pkg_name> <executable_name>：运行节点。
- ros2 topic list/echo/pub/info/hz: 主题相关的操作。
- ros2 service list/call/type/info: 服务相关的操作。
- ros2 action list/send_goal/info: 动作相关的操作。
- ros2 param list/get/set/describe/dump: 参数相关的操作。
- ros2 node list/info: 节点相关的操作。
- ros2 launch <pkg_name> <launch_file_name>: 启动多个节点和配置。

启动系统 (Launch System)：

- ROS 2 的启动系统更加强大和灵活，主要使用 Python 脚本 (.launch.py) 来描述如何启动和配置一组节点。也支持 XML (.launch.xml) 和 YAML (.launch.yaml) 格式。
- Python launch 文件提供了编程能力，可以实现更复杂的启动逻辑。

开发者应根据项目需求、团队经验、预算、以及对实时性、安全性、可扩展性等方面的具体要求，综合评估后做出最合适的选择。随着 ROS 2 生态的不断成熟，其适用范围和竞争力正持续增强。

可视化 (RViz2)： ROS 2 版本的 3D 可视化工具，用于显示传感器数据（如点云、图像）、机器人模型、TF 变换、导航路径、标记等。
仿真 (Gazebo)： Gazebo 是一个强大的 3D 机器人仿真器，与 ROS 2 紧密集成（通过 ros_gz 包），用于在虚拟环境中测试机器人算法和行为。
包 (Packages)： ROS 2 代码和资源组织的基本单元，类似于 ROS 1。一个包可以包含源代码、launch 文件、消息/服务/动作定义、配置文件、模型文件等。

五、ROS 1 与 ROS 2 的主要架构区别

|---------------|---------------------------------------|---------------------------------------|
| 特性 | ROS 1 | ROS 2 |
| 主节点 | 需要 roscore (单点故障) | 无主节点 (DDS 实现分布式发现) |
| 通信中间件 | 自定义 TCPROS/UDPROS | 基于 DDS 标准 (通过 RMW 抽象层) |
| 实时性 | 有限支持，非设计核心 | 设计上更好地支持实时控制，利用 DDS QoS |
| 安全性 | 较弱，主要依赖网络层安全 | 内建安全机制 (SROS2, 基于 DDS Security) |
| QoS | 基本 (TCP可靠, UDP不可靠)，不可配置 | 丰富且可配置的 QoS 策略，继承自 DDS |
| 生命周期管理 | 无标准化节点生命周期管理 | 标准化的节点生命周期管理 (Managed Nodes) |
| 平台支持 | 主要 Linux, 社区支持 macOS, Windows有限 | 官方支持 Linux, macOS, Windows, 积极支持嵌入式系统 |
| 构建系统 | Catkin | Ament + Colcon |
| Python 版本 | Python 2 (部分支持 Python 3) | Python 3 |
| C++ 标准 | C++03 (后有C++11/14支持通过 catkin_tools) | C++14/17 及更高版本 (取决于发行版和编译器) |
| 组件化 | nodelet (功能有限，使用较复杂) | 核心概念：组件 (Components)，更易用，支持进程内高效通信 |
| 发现机制 | Master-Slave (依赖 roscore) | Peer-to-Peer (DDS 动态发现) |
| 许可证 | BSD 为主 | Apache 2.0 为主，更商业友好 |

六、总结

ROS 2 并非简单地对 ROS 1 进行升级，而是一次彻底的重新设计。它通过引入 DDS 作为通信核心，并结合现代软件工程实践，成功解决了 ROS 1 在多机器人系统、实时性、安全性和跨平台支持等方面的诸多痛点。其分层架构、标准化的生命周期管理、丰富的 QoS 策略以及内建的安全机制，使得 ROS 2 能够更好地满足现代复杂机器人应用在可靠性、性能和安全性方面的严苛需求。

虽然学习曲线可能比 ROS 1 稍陡峭，但 ROS 2 为机器人开发者提供了一个更强大、更灵活、更面向未来的平台，特别是在工业自动化、自动驾驶、多机器人协作以及商业化产品开发等领域展现出巨大潜力。理解其核心架构和设计理念，对于有效地利用 ROS 2 构建下一代机器人系统至关重要。

七、ROS 2 与其他市场架构对比分析

选择一个合适的软件框架对于机器人项目的成功至关重要。ROS 2 并非孤立存在，市场上还有其他替代方案或相关技术。下面我们将 ROS 2 与几种常见的架构进行对比，以揭示其优缺点。

1. ROS 2 vs. ROS 1

这是最直接的对比，因为 ROS 2 是 ROS 1 的继承者和进化版。
ROS 2 的优势：
- 去中心化与多机器人支持： ROS 2 基于 DDS，无需 roscore 主节点，天然支持多机器人系统的发现和通信，消除了单点故障。
- 实时性： 通过 DDS 的 QoS 策略和 RMW 层的设计，ROS 2 能更好地支持实时控制回路的需求。
- 安全性： 内建的 SROS2 安全机制（基于 DDS Security）提供了身份验证、访问控制和加密，远强于 ROS 1。
- 服务质量 (QoS)： 丰富且可配置的 QoS 策略，允许开发者精细控制数据传输的可靠性、持久性等。
- 生命周期管理： 标准化的节点生命周期管理，使系统更健壮、可控。
- 跨平台： 官方支持 Linux, macOS, Windows，并积极支持嵌入式系统 (micro-ROS)。
- 现代语言标准： 支持现代 C++ (C++14/17+) 和 Python 3。
- 组件化： 鼓励使用组件，支持高效的进程内通信。
- 商业友好： Apache 2.0 许可证更易于商业化。
ROS 2 的潜在劣势 / ROS 1 的相对优势：
- 生态系统成熟度： ROS 1 拥有一个极其庞大且经过长期验证的软件包生态系统。虽然 ROS 2 的生态在快速追赶，但在某些特定领域或针对特定硬件的驱动方面，ROS 1 可能仍有更多现成选择。
- 学习曲线： DDS 的概念（如 QoS、域 ID、RTPS）和 RMW 的抽象层给 ROS 2 带来了一定的学习门槛，尤其对于初学者而言，ROS 1 的概念（如 roscore）可能显得更直接简单。
- 资源消耗： 某些 DDS 实现可能比 ROS 1 的 TCPROS/UDPROS 在非常轻量级的场景下有稍高的基础资源消耗，尽管 micro-ROS 正在解决这个问题。
- 迁移成本： 对于已有的 ROS 1 大型项目，迁移到 ROS 2 需要时间和精力。

2. ROS 2 vs. 专有/自研框架 (Proprietary/In-house Frameworks)

许多公司，特别是大型企业或有特定需求的研究机构，可能会选择自研机器人软件框架。

ROS 2 的优势：
- 开源与社区： 庞大的全球社区支持，丰富的文档、教程和第三方包，降低了开发门槛和成本，避免了供应商锁定。
- 标准化与互操作性： 提供了一套通用的接口和工具，便于不同团队、不同模块之间的集成，也方便集成第三方硬件和软件。基于 DDS 使得与其他 DDS 系统互操作成为可能。
- 丰富工具链： 拥有 RViz2, Gazebo, ros2 CLI, colcon 等成熟的开发、调试、仿真和可视化工具。
- 人才储备： 熟悉 ROS 的工程师更容易招聘。
- 快速原型验证： 大量现成功能包可加速原型开发和新功能验证。
ROS 2 的潜在劣势 / 自研框架的相对优势：
- 极致性能与定制化： 自研框架可以针对特定硬件和应用场景进行深度优化，可能在某些极端情况下达到 ROS 2 通用框架难以企及的性能或资源占用率。
- 完全控制： 公司对自研框架拥有完全的控制权，可以根据自身需求快速迭代，不受社区发展方向或开源协议的限制。
- 知识产权： 核心技术和实现细节可以作为商业机密得到保护。
- 针对性简化： 如果应用场景非常简单固定，自研框架可以只实现必要功能，避免 ROS 2 完整框架带来的复杂性。
- 历史包袱： 大型企业可能已经拥有成熟的内部框架，切换成本高。

3. ROS 2 vs. 通用中间件 (如 MQTT, ZeroMQ, gRPC, RabbitMQ)

有些项目可能会考虑使用通用的消息队列或 RPC 框架来构建机器人系统的通信部分。

ROS 2 的优势：
- 机器人领域特化： ROS 2 不仅仅是通信中间件，它是一个完整的机器人应用框架。它提供了 TF (坐标变换)、参数管理、动作库、生命周期管理、标准化的消息类型（如 sensor_msgs, geometry_msgs）等机器人领域的特定抽象和工具。
- 集成生态系统： ROS 2 的工具（如 RViz2, Gazebo）、包管理、构建系统是围绕机器人开发设计的。
- DDS 的强大特性： 相比很多通用中间件，DDS 提供的动态发现、丰富的 QoS、以数据为中心的理念更适合复杂的分布式实时系统。
- 面向复杂系统： ROS 2 (DDS) 的设计更适合节点数量多、数据类型复杂、对实时性和可靠性要求高的场景。
ROS 2 的潜在劣势 / 通用中间件的相对优势：
- 轻量级与简洁性： 对于非常简单的应用（例如，仅需在几个组件间传递少量简单消息），MQTT 或 ZeroMQ 可能更轻量级，学习和部署更快。
- 特定场景优化：
- - MQTT 非常适合低带宽、高延迟、不可靠的网络环境（常用于物联网）。
  - gRPC 在跨语言 RPC 调用方面非常高效，定义接口清晰。
  - RabbitMQ 等消息队列在需要复杂路由、持久化、消息确认和事务处理的场景下有优势。
- 更广泛的 IT 应用： 这些通用中间件在传统 IT 和 Web 领域的应用更为广泛，相关人才和资源可能更多。
- 较低的入门门槛： 单独学习一个通用中间件通常比学习整个 ROS 2 框架要简单。

4. ROS 2 vs. 直接使用 DDS

既然 ROS 2 的核心通信依赖 DDS，为什么不直接使用 DDS 呢？

ROS 2 的优势：
- 更高层抽象： rclcpp/rclpy 等客户端库提供了比原生 DDS API 更易用、更符合机器人开发习惯的接口。
- 机器人领域标准和工具： ROS 2 定义了标准的机器人消息类型、TF 坐标变换系统、参数服务、动作库、生命周期管理等，这些是纯 DDS 不提供的。RViz2、ros2 CLI 等工具也是 ROS 2 生态的一部分。
- 生态系统集成： 大量的 ROS 2 包可以直接使用，无需从头开始为纯 DDS 系统开发所有功能。
- 简化开发： ROS 2 封装了许多 DDS 的复杂配置，提供了合理的默认值，降低了使用 DDS 的门槛。
- RMW 灵活性： 虽然基于 DDS，但 RMW 层的存在理论上允许 ROS 2 未来支持其他类型的中间件。
ROS 2 的潜在劣势 / 直接使用 DDS 的相对优势：
- 极致控制与性能： 直接使用 DDS API 可以获得对 DDS 所有特性（如自定义传输、特定 QoS 配置的细微调整）的完全控制，可能在某些极端情况下榨取最后一丝性能或实现 ROS 2 RMW 层未暴露的 DDS 功能。
- 无 ROS 依赖： 如果应用场景仅需要 DDS 的数据分发能力，而不需要 ROS 2 的其他任何特性（如 TF、参数、动作、ROS 工具等），那么直接使用 DDS 可以避免引入 ROS 2 的依赖和复杂性。
- 更小代码体积： 对于深度嵌入式且资源极其受限的系统，如果仅需 DDS 的核心通信，直接集成 DDS 库可能比集成 micro-ROS（它本身也包含 RCL/RMW 层）更轻量。

5. ROS 2 vs. PLC 及工业自动化专用平台

在传统的工业自动化领域，PLC (可编程逻辑控制器) 及其配套的 HMI/SCADA 系统占据主导地位。

ROS 2 的优势：
- 灵活性与复杂算法支持： ROS 2 更适合需要高级感知（如机器视觉、SLAM）、复杂运动规划、机器学习等算法的非结构化环境应用。
- 开源与成本： 通常比专有的 PLC 系统和开发工具成本更低。
- 快速迭代与研究： 非常适合学术研究和快速原型开发。
- 强大的仿真能力： Gazebo 等仿真工具提供了比传统 PLC 仿真更丰富的物理和传感器仿真。
ROS 2 的潜在劣势 / PLC 的相对优势：
- 确定性与可靠性： PLC 系统专为高可靠性、高确定性的工业控制设计，在恶劣工业环境下的稳定性和实时响应能力久经考验。
- 行业标准与认证： 在许多工业领域，PLC 及其编程语言（如梯形图）是事实标准，并有相应的安全认证。
- 易于维护（对特定人群）： 对于熟悉电气和传统自动化控制的工程师，PLC 的编程和维护可能更直观。
- 生态成熟（在工业控制领域）： 拥有大量成熟的工业传感器、执行器接口和控制模块。
总结：

没有哪个框架是万能的。ROS 2 的核心优势在于其开源性、强大的社区支持、针对机器人领域的丰富功能集、基于 DDS 的现代化通信架构（带来良好的实时性、安全性和多机器人支持潜力）以及跨平台能力。
对于复杂的、需要感知与智能决策、多机器人协作、或者希望利用开源生态快速迭代的机器人项目，ROS 2 是一个极具吸引力的选择。
对于已有大量 ROS 1 积累且短期内需求稳定的项目，可逐步评估迁移或采用 ROS 1/ROS 2 桥接。
对于需求非常简单、对资源占用极其敏感或仅需特定通信模式的组件，轻量级通用中间件可能是补充。
对于追求极致性能且有足够研发实力的特定应用，自研框架仍有其价值。
对于传统工业产线固定逻辑控制，PLC 依然是主力。