ROS + Estensioni ROS

Robot Operating System, o ROS, è il framework software di robotica open source più diffuso e fornisce librerie software che ti aiutano a costruire applicazioni di robotica. AWS RoboMaker fornisce estensioni cloud per ROS per consentirti di eseguire l’offloading nel cloud dei processi di elaborazione più intensivi a livello di risorse che, normalmente, sono necessari per le applicazioni di robotica intelligente, liberando così risorse di elaborazione locali. AWS RoboMaker supporta le seguenti versioni ROS: ROS Kinetic, ROS Melodic e ROS2 Dashing (BETA). Per ulteriori informazioni su ROS, consulta questa pagina.

Queste estensioni cloud di RoboMaker per ROS includono servizi quali Amazon Kinesis Video Streams per lo streaming di video, Amazon Rekognition per l’analisi di immagini e video, Amazon Lex per il riconoscimento vocale, Amazon Polly per la generazione vocale e Amazon CloudWatch per registrazione di log e monitoraggio. RoboMaker fornisce ciascuno di questi servizi cloud sotto forma di pacchetti ROS open source, per consentirti di estendere le funzioni sul tuo robot, sfruttando le API cloud, il tutto in un framework software con cui hai familiarità.

Nel repository di codice sono disponibili ulteriori informazioni su ciascuna delle estensioni del servizio cloud.

Estensioni Cloud per ROS1

Estensioni Cloud per ROS2

Applicazioni di esempio

AWS RoboMaker include applicazioni di robotica di esempio per aiutarti a iniziare rapidamente. Costituiscono il punto di partenza per le funzionalità di comando vocale, riconoscimento, monitoraggio e gestione della flotta che sono tipicamente richieste per le applicazioni di robotica intelligente. Le applicazioni di esempio sono fornite con il codice dell'applicazione di robotica (istruzioni per la funzionalità del robot) e il codice dell'applicazione di simulazione (che definisce l'ambiente in cui verranno eseguite le simulazioni). Per iniziare a lavorare con gli esempi, consulta questa pagina

Hello, World

Scopri le nozioni di base su come strutturare le applicazioni robotiche e quelle di simulazione, modificare codicI, costruire, avviare nuove simulazioni e distribuire applicazioni ai robot. Inizia da un modello di progetto di base che include un robot in un mondo di simulazione vuoto.

  • Utilizza Gazebo per costruire nuovi mondi di simulazione inserendo modelli; controllare la vista della telecamera, eseguire e mettere in pausa un'applicazione di simulazione
  • Utilizza Amazon CloudWatch logs e un bucket di output Amazon S3 per visualizzare i registri per le applicazioni di robot e simulazione
  • Utilizza il terminale per eseguire i comandi ROS
 
Puoi trovare ulteriori informazioni nel repository di codice o nella documentazione.

Scopri informazioni sugli spostamenti del robot, lo streaming video, il riconoscimento facciale e la sintesi vocale. Un robot si sposta tra le posizioni degli obiettivi in una casa simulata e riconosce i volti nelle foto. Il robot invia in streaming le immagini della videocamera ad Amazon Kinesis Video Streams, riceve i risultati del riconoscimento facciale da Amazon Rekognition e pronuncia i nomi delle persone riconosciute utilizzando Amazon Polly.

  • Utilizza rqt per visualizzare le immagini della videocamera simulate trasmesse in streaming ad Amazon Kinesis Video Streams
  • Utilizza rviz per visualizzare la mappa SLAM (localizzazione e mappatura simultanee) del robot e il suo stato di pianificazione.
  • Utilizza il terminale per visualizzare i risultati di Amazon Rekognition
 
Puoi trovare ulteriori informazioni nel repository di codice o nella documentazione.

Comandi vocali

Comanda un robot con testo e voce in linguaggio naturale in una libreria simulata usando Amazon Lex. I comandi predefiniti includono "move <direction> <rate>", "turn <direction> <rate>" e "stop". Il robot riconosce ed esegue ciascun comando.

  • Utilizza il terminale per inviare comandi di movimento in linguaggio naturale che vengono interpretati da Amazon Lex (ad esempio "move forward 5", "rotate clockwiseo 5" e "stop")
  • Utilizza le metriche di Amazon CloudWatch per monitorare l'esecuzione di comandi, le distanze dagli ostacoli rilevati più vicini e le collisioni
 
Puoi trovare ulteriori informazioni nel repository di codice o nella documentazione.

Monitoraggio del robot

Monitora le metriche operative e dello stato di un robot in una libreria simulata utilizzando le metriche di Amazon CloudWatch e Amazon CloudWatch Log. Le metriche trasmesse includono velocità, distanza dall'ostacolo più vicino, distanza dall'obiettivo corrente, conteggio delle collisioni, utilizzo della CPU del robot e utilizzo della RAM.

  • Utilizza le metriche di Amazon CloudWatch per visualizzare lo stato e le prestazioni del robot
  • Utilizza Gazebo e lascia cadere ostacoli vicino al robot, quindi visualizza le metriche risultanti
 
Puoi trovare ulteriori informazioni nel repository di codice o nella documentazione.

Inseguimento di oggetti tramite apprendimento di rinforzo

Insegna a un robot a tenere traccia di un oggetto e a inseguirlo attraverso l'apprendimento di rinforzo in simulazione utilizzando la libreria Coach Reinforcement Learning, quindi distribuisci questa funzionalità a un robot. Visualizza le metriche attribuite in Amazon Cloudwatch per esplorare il modo in cui il modello di machine learning migliora nel tempo. Personalizza la funzione di attribuzione per migliorare l'algoritmo di machine learning utilizzato per la formazione.

  • Utilizza Gazebo per sperimentare diverse posizioni di un oggetto di cui tenere traccia
  • Utilizza rviz per visualizzare il robot mentre si addestra nella simulazione
  • Utilizza la Coach Reinforcement Library per addestrare e valutare i modelli
 
Puoi trovare ulteriori informazioni nel repository di codice o nella documentazione.

Guida autonoma tramite apprendimento di rinforzo

Insegna a un'automobile da corsa a guidare in una simulazione attraverso l'apprendimento di rinforzo utilizzando la Coach Reinforcement Learning Library, quindi distribuisci questa funzionalità a un robot. Visualizza le metriche attribuite in Amazon Cloudwatch per esplorare il modo in cui il modello di machine learning migliora nel tempo. Personalizza la funzione di attribuzione per migliorare l'algoritmo di machine learning utilizzato per la formazione.

  • Utilizza Gazebo e rviz per visualizzare l'automobile mentre si addestra nella simulazione
  • Utilizza Amazon CloudWatch logs per monitorare le prestazioni di un'automobile
  • Utilizza la Coach Reinforcement Library per addestrare e valutare i modelli
 
Puoi trovare ulteriori informazioni nel repository di codice o nella documentazione.

Asset di simulazione

Abbiamo creato ulteriori ambienti da utilizzare con i tuoi robot. Possono essere usati per testare applicazioni di riconoscimento facciale, navigazione, evitamento degli ostacoli e machine learning, e possono essere modificati in base ai tuoi casi d’uso specifici. 

Casa

RoboMaker-House

Una piccola casa con cucina, salotto, palestra e immagini che puoi personalizzare per testare il riconoscimento di immagini. Vi sono numerosi ostacoli tra cui il tuo robot può destreggiarsi.

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Libreria

RoboMaker-Bookstore

Spostati tra gli scaffali di libri in questa simulazione di una libreria. Include diversi ostacoli tra cui sedie e tavoli tra cui il tuo robot può muoversi.

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Pista da corsa

RoboMaker-Racetrack

Utilizza il machine learning per insegnare al tuo robot a rimanere su questa pista da corsa. La pista è ovale e include dei chiari marcatori a segnarne i bordi. Pronti, partenza, via!

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Workshop e tutorial

Workshop

Hello, World Introduzione ad AWS RoboMaker

In questo workshop verrà illustrato come iniziare a utilizzare AWS RoboMaker per creare applicazioni di robotica intelligenti. Inoltre, avrai la possibilità di gestire e distribuire applicazioni robotiche sia in un ambiente simulato che in un robot di produzione (l’operazione richiede un TurtleBot 3 Burger).

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Workshop

Trovare marziani con AWS RoboMaker e il JPL Open Source Rover

In questo workshop, ti verrà illustrato come familiarizzare con AWS RoboMaker e imparerai a simulare il JPL Mars Open Source Rover della NASA. In questo modo, imparerai a integrare AWS RoboMaker con servizi come il machine learning, il monitoraggio e l'analisi, in modo che il tuo Mars Rover possa trasmettere dati, navigare, comunicare, comprendere e imparare.

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Tutorial

Come formare un robot utilizzando l’apprendimento rinforzato

L’apprendimento rinforzato (reinforcement learning, RL) è una tecnica di machine learning (ML) avanzata che consiste nell’apprendere comportamenti molto complessi senza bisogno di dati di training etichettati e nell’essere in grado di prendere decisioni sul breve termine mentre ottimizza obiettivi sul lungo termine. Puoi utilizzare l’applicazione modello di AWS RoboMaker per generare dati di training simulati utilizzati per l’apprendimento rinforzato. Il modello di RL insegnerà al robot a tracciare e seguire un oggetto. Questa è una semplice dimostrazione che può essere estesa a casi d’uso quali l’assistenza agli operatori nei magazzini o un robot di intrattenimento che segue un utente nella sua casa.
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Tutorial

Esegui ROS su più macchine con AWS RoboMaker

In molti casi, uno sviluppatore o un ricercatore robotico dovrà eseguire Robot Operating System (ROS) su più macchine. In questo tutorial imparerai come configurare ROS su una macchina virtuale in esecuzione su AWS, come connettere il tuo robot fisico alla macchina virtuale e come creare un sistema ROS distribuito su più macchine. Ciò semplifica lo sviluppo della tua applicazione robotica.  

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Tutorial

Esegui tutorial ROS utilizzando AWS RoboMaker

In questo tutorial, ti mostreremo come impostare un ambiente su AWS RoboMaker per apprendere Robot Operating System (ROS). I tutorial includono: introduzione al ROS, creazione di nodi, cinematica semplice per robot mobile, riconoscimento di oggetti visivi, esecuzione di ROS su più macchine, navigazione SLAM, pianificazione di percorsi, esplorazione di ambienti sconosciuti e ricerca di oggetti.
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Tutorial

ROSbot + AWS Robomaker - Tutorial di avvio veloce

Husarion ROSbot 2.0 è una piattaforma robotica autonoma e open source. Può essere utilizzata come piattaforma di apprendimento per Robot Operating System (ROS) e come base per una varietà di applicazioni robotiche come robot di ricerca, robot di ispezione, robot di servizi personalizzati ecc. In questo tutorial ti guideremo dall'unboxing attraverso l'avvio e la distribuzione di applicazioni tramite AWS RoboMaker.
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Video introduttivi

Utilizzare l’apprendimento per rinforzo con AWS RoboMaker (4:17)
Distribuire applicazioni robotiche utilizzando Machine Learning con Nvidia JetBot e AWS RoboMaker (32:04)
Creare una pipeline di integrazione continua per le tue applicazioni ROS utilizzando AWS RoboMaker (1:00:42)
Utilizzare AWS RoboMaker per simulazioni di applicazioni robot (2:30)
Simulazioni della flotta con più robot utilizzando AWS RoboMaker (2:51)
Eseguire simulazioni di test automatici su larga scala in una pipeline CI/CD utilizzando AWS RoboMaker (3:31)
Eseguire simulazioni parallele su larga scala per test di regressione e sviluppo di pipeline CI/CD

Kit di sviluppo HW

Per creare robot e aggiungere funzionalità avanzate gli sviluppatori devono fare molte scelte. Per eliminare l’incertezza e accelerare lo sviluppo, i partner di AWS hanno creato una serie di kit di sviluppo di robotica che includono soluzioni HW complete, SW preinstallato e ampia documentazione e tutorial.

FIRST
Up-bridge-the-gap

Intel - Kit per sviluppatori UP Squared RoboMaker

Il kit per sviluppatori UP Squared RoboMaker è il modo più semplice per iniziare con il tuo progetto di robotica basato su tecnologia AWS RoboMaker. È un pacchetto di avvio progettato per semplificare e velocizzare agli sviluppatori l’aggiunta di intelligenza artificiale (AI) e visione ai propri robot. Questo kit è dotato di un tutorial chiaro su come costruire hardware a livello di modulo e su come utilizzare i servizi cloud per accorciare i tempi di sviluppo. Gli sviluppatori sono stati in grado di aggiungere la visione artificiale ai loro robot in un solo giorno e di eseguire dimostrazioni di robotica nell’arco di tempo di pochi giorni. Con l'esperienza di Intel, AWS e AAEON insieme, questo kit mira a fornire agli sviluppatori un percorso che va dalla creazione del prototipo alla distribuzione sul campo.

Il kit include una scheda UP Squared con un processore x7-E3950 Intel® Atom™, una fotocamera D435i Intel® RealSense ™, una VPU Myriad™ X Intel® Movidius ™ ed è completamente compatibile con i servizi cloud AWS RoboMaker ed estende Robot Operating System (ROS), il framework di software di robotica open source.

Scopri il kit UP Squared RoboMaker e ordinalo oggi stesso
Ulteriori informazioni sulle partnership con Intel e Aaeon

Open Robotics

Nvidia - Kit JetBot per robot AI con ROS e AWS RoboMaker

Nvidia accelera lo sviluppo robotico cloud-to-edge con AWS RoboMaker. La simulazione e lo sviluppo di robotica possono ora essere facilmente eseguiti nel cloud e distribuiti su milioni di robot e altre macchine autonome fornite da Jetson. Ciò include JetBot, la piattaforma di riferimento open source di NVIDIA, basata su Jetson Nano. Jetbot è facile da configurare e utilizzare, è compatibile con molti accessori e include tutorial interattivi che mostrano come sfruttare la potenza dell’AI per seguire gli oggetti, evitare collisioni e molto altro. Il kit JetBot per robot AI alimentato da Nvidia con tecnologia ROS e AWS RoboMaker include la scheda, un telaio robot completo, ruote e controller insieme a una batteria e una fotocamera da 8 MP. Una vasta documentazione viene in dotazione con il kit.

Scopri il kit Jetbot e ordina ora
Ulteriori informazioni sulla partnership con Nivida.

Advance Robot Solutions

Qualcomm – Piattaforma Robotics RB3 con supporto integrato per AWS RoboMaker

Il supporto per le tecnologie Qualcomm di AWS RoboMaker di Amazon Web Services sta contribuendo a trasformare l'innovazione nella robotica. Con elaborazione eterogenea ad alte prestazioni, machine learning su dispositivo e visione artificiale, elaborazione di sensori ad alta fedeltà per percezione, odometria per localizzazione, mappatura e navigazione e connettività 4G LTE e Wi-Fi, la piattaforma Qualcomm Robotics RB3 offre agli sviluppatori strumenti per costruire robot in grado di accelerare l'innovazione, rivoluzionare la logistica e migliorare la nostra vita quotidiana. Il supporto integrato del kit Qualcomm Robotics RB3 per AWS Robomaker aiuta a sviluppare, testare e distribuire applicazioni di robotica intelligente su vasta scala e fornisce una soluzione edge-to-cloud per rendere più accessibile la creazione di applicazioni di robotica intelligente.

Vai alla pagina di seguito, per ulteriori informazioni sul kit Qualcomm Robotics RB3 e per acquistarlo
Ulteriori informazioni sull’impegno di Qualcomm nell'innovazione robotica
La vasta documentazione e il materiale di riferimento dettagliato per gli sviluppatori sono disponibili a questo link: https://developer.qualcomm.com/project/aws-robomaker-rb3

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Trova ulteriori informazioni su AWS RoboMaker nella pagina delle Domande frequenti.

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