Perspectivas en integración de sistemas robóticos y autómatas programables mediante ROS2

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.17979/ja-cea.2026.47.13875

Palabras clave:

ROS 2, PLC, Conectores nativos, ROXSIE, TwinCAT/BSD, ctrlX CORE, Memoria compartida, Integraci´on IT/OT, Tiempo real, Laboratorios aut´onomos

Resumen

La integración de ROS 2 con controladores lógicos programables (PLC) se ha abordado tradicionalmente mediante protocolos industriales genéricos (MODBUS TCP, OPC UA, MQTT), que introducen latencias de red incompatibles con el control cinemático cerrado. Frente a este enfoque, los principales fabricantes de automatización han desarrollado conectores nativos que alojan ROS 2 en el mismo hardware del PLC mediante hipervisores y memoria compartida. Este artículo presenta una revisión comparativa de seis arquitecturas de integración ´on nativa, analizando su mecanismo de comunicación, latencia, determinismo y madurez tecnológica, y contrastándolas con los protocolos industriales convencionales. Se identifica la interconexión de particiones independientes comunicadas por medio de memoria compartida como el patrón arquitectónico ´optimo, ejemplificado por el conector SIMATIC ROXSIE de Siemens y el hipervisor TwinCAT/BSD de Beckhoff. Finalmente, se discuten las implicaciones de esta arquitectura para Laboratorios Inteligentes (Self-Driving Labs), donde la coexistencia de PLCs deterministas y robots heterogéneos basados en ROS 2 exige garantías simultáneas de tiempo real y seguridad funcional.

Referencias

aerOS Consortium, 2023. Autonomous, scalable, trustworthy, intelligent European meta Operating System for the IoT edge-cloud continuum. Tech. Rep. HORIZON-CL4-2021-DIGITAL-EMERGING-01-20, ID 101069732, CORDIS EU. URL: https://cordis.europa.eu/project/id/101069732

Beckhoff Automation GmbH, 2024. TwinCAT/BSD hypervisor: simultaneous execution of virtual machines and real-time applications. Documentación técnica. URL: https://www.beckhoff.com/en-en/products/automation/twincat-bsd-hypervisor/

Bosch Rexroth AG, 2025. ctrlX AUTOMATION software development kit for ROS 2. GitHub Repository. URL: https://github.com/boschrexroth/ctrlx-automation-sdk-ros2

Casini, D., Chen, J.-J., Li, J., Teper, H., 2025. A survey of real-time support, analysis, and advancements in ROS 2. arXiv preprint 2511.

Chen, J., Xu, Q., 2025. Artificial intelligence-driven autonomous laboratory for accelerating chemical discovery. Chemical Synthesis 5 (4). URL: https://www.oaepublish.com/articles/cs.2025.66 DOI: 10.20517/cs.2025.66

Daubaris, P., Tuovinen, A.-P., Linkola, S., Vicente-Chicote, C., Mikkonen, T., Mäkitalo, N., 2024. ROS2 as an enabler for a business ecosystem: industrial collaboration case study. In: 8th IEEE International Conference on Robotic Computing (IRC). pp. 72–79. DOI: 10.1109/IRC61757.2024.10680751

Gramß, F., Kreutz, M., Bazan, R., Braunroth, C., Sancho, A., 2025. Orchestration of heterogeneous experimental machines via ROS 2 for automated integration of industrial automation equipment. Science and Technology of Advanced Materials: Methods. DOI: 10.1080/27660400.2025.2611510

Maruyama, Y., Kato, S., Azumi, T., 2016. Exploring the performance of ROS 2. In: Proceedings of the 13th International Conference on Embedded Software (EMSOFT). DOI: 10.1145/2968478.2968502

Nazarie, H. P., Oña, E. D., Rosas-Cervantes, V., de la Peña O’Shea, V., Copaci, D., 2026. Un marco metodológico para desarrollar gemelos digitales en laboratorios autónomos. Simposios del Comité Español de Automática (CEA) 2 (2).

Nguyen, V. H., Kyrki, T., Mattila, J., 2023. A ROS 2 and TwinCAT based digital twin framework for mechatronics systems. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. DOI: 10.13140/RG.2.2.10248.97287

Profanter, S., Tekat, A., Dorofeev, K., Rickert, M., Knoll, A., 2019. OPC UA versus ROS, DDS, and MQTT: performance evaluation of Industry 4.0 protocols. In: IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT). DOI: 10.1109/ICIT.2019.8755050

Puck, L., Keller, P., Schnell, T., Plasberg, C., Tanev, A., Heppner, G., Roennau, A., Dillmann, R., 2021. Performance evaluation of real-time ROS 2 robotic control in a time-synchronized distributed network. In: IEEE 17th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE). IEEE, pp. 1–8.

ROS-Industrial Consortium, 2024. ROS-Industrial: open-source software for industrial automation. Web. URL: https://rosindustrial.org

Siemens AG, 2019. ROS# (ros-sharp): ROS–Unity integration library. GitHub Repository. URL: https://github.com/siemens/ros-sharp

Siemens AG, 2024a. ROXSITA: ROS AsyncAPI specification extractor. GitHub Repository. URL: https://github.com/siemens/roxsita

Siemens AG, 2024b. SIMATIC Connector for ROS — ROXSIE: overview and documentation. Developer Portal. URL: https://developer.siemens.com/roxsie/overview.html

Thramboulidis, K., 2015. A cyber-physical system-based approach for industrial automation systems. Computers in Industry 72, 92–102. DOI: 10.1016/j.compind.2015.04.006

Tobias, A. V.,Wahab, A., 2025. Autonomous ‘self-driving’ laboratories: a review of technology and policy implications. Royal Society Open Science 12 (7), 250646. DOI: 10.1098/rsos.250646

WARA Robotics Consortium, 2025. The firstWARA robotics mobile manipulation challenge: lessons learned. In: ABB Corporate Research Workshop. Västerås, Suecia, arXiv:2505.06919.

Zoitl, A., Rooker, M., S¨under, C., Strasser, T., 2024. Integrating PLCs and robots into the ROS 2 ecosystem. In: IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA). DOI: 10.1109/ETFA61755.2024.10710873

Descargas

Publicado

01-09-2026

Número

Sección

Robótica