机器人在社会中越来越广泛地用于日益复杂的目的，例如复杂的装配、分拣包装、最后一公里的投递、环境监控、搜索和救援和辅助手术。在自主式移动机器人 (AMR) 和自主机动平台 (AGV) 细分市场中，机器人被用于商业物流与消费者清洁、送货和陪伴。
这些作业需要较高的计算能力，通常还需要编排大型机器人队列的部署和操作。为了有效运作，机器人需要以新方式将图像识别、传感、人工智能、机器学习和强化学习等技术整合到机器人领域。到目前为止，开发、模拟、部署和管理此类智能机器人应用程序既困难又耗时。 现在，借助 AWS RoboMaker，可以轻松使运行 ROS 的机器人进行导航、交流、理解、流式传输数据和学习。曾经无法完成或花费数月才能完成的任务现在只需数小时或数天即可完成。
优势和客户结果
AWS RoboMaker 是最全面的云解决方案，可供机器人开发者大规模模拟、测试和安全部署机器人应用程序。RoboMaker 提供完全托管的可扩展模拟基础设施，客户可用它进行多机器人模拟并在模拟中与回归测试进行 CI/CD 集成。此外，AWS RoboMaker 提供 IDE、队列管理功能、ROS 扩展工具以及与各种亚马逊和 AWS 服务的无缝集成，使客户能够创新并提供一流的机器人解决方案。 RoboMaker 的托管 ROS 和 Gazebo 软件堆栈释放了很多工程资源，使您能够快速开始构建。
快速入门
AWS RoboMaker 包含示例机器人应用程序，可帮助您快速上手。这些部分涵盖了智能机器人应用中通常所需的语音命令、识别、监控和队列管理功能的基础知识。示例应用程序附带了机器人应用程序代码和模拟应用程序代码。示例模拟应用程序带有预先构建的场景，如室内房间、零售商店和赛道，因此您可以在几分钟内开始使用。
构建智能机器人
使用一系列 AWS 服务轻松集成强大的机器学习、语音识别和语言处理功能到您的机器人应用程序中，以构建端对端解决方案。RoboMaker 为正在使用机器人操作系统 (ROS) 的开发人员提供 Amazon Kinesis（视频流）、Amazon Rekognition（图像和视频分析）、Amazon Lex（语音识别）、Amazon Polly（语音生成）和 Amazon CloudWatch（日志记录和监控）等云服务的扩展。
模拟和队列管理功能
使用 AWS RoboMaker 队列管理功能，您可以将应用程序部署到机器人队列中，而使用 RoboMaker 模拟功能，您可以在各种环境中轻松模拟和以虚拟方式测试机器人应用程序。使用 ROS 的 CloudWatch 指标和日志扩展，您可以在整个生命周期中监控这些机器人，以了解 CPU、速度、内存、电池等。机器人需要更新时，您可以在通过 RoboMaker 队列管理部署修复程序或新功能之前使用 RoboMaker 模拟进行回归测试。
提高代码质量和发布速度，同时提高测试覆盖率。使用 AWS RoboMaker，iRobot 现在可以在每次代码提交时运行超过 40 次自动化测试，并为每个发布候选版本运行超过 500 次自动化测试）。
使用 AWS RoboMaker，Bastian Solutions 将超过 35 个机器人编排在一个队列中，轻松构建 Gazebo 模拟环境，以测试多机器人编排。
使用 AWS RoboMaker，Takenaka 能够为多个建筑布局生成地图，并部署到施工现场机器人中，无需先在本地运行、测试和训练机器人。
