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AWS Japan

Author: AWS Japan

AWS RoboMaker でのフリートおよびマルチロボットのシミュレーション

AWS RoboMaker でのフリートおよびマルチロボットのシミュレーション ロボティクスの開発者は、多くの場合、シミュレーションでロボットのフリートを実行する必要があります。一般的なシナリオは次のとおりです。 ロボットが同じ環境内で互いに通過できることを確認する カスタムデータ駆動型アプリケーションのために同時に実行されている複数のロボットからデータを収集する 機械学習を使用して、同じ環境でアクティブな他のロボットに反応する方法をロボットにトレーニングする フリートの他のロボットからの状態データを使用してふるまいを形成するアルゴリズム (経路計画など) を開発する これらのシナリオではシミュレーションが役立ちますが、ロボットの数の増加に応じて拡張できる仮想環境をセットアップするのは難しい場合があります。これは、Gazebo のシミュレーションが通常オンプレミスのサーバーで行われ、Gazebo で複数のロボットを実行するには、名前空間、tf ツリーの分離、コンピューティングの制限を管理するための専門知識が必要になるためです。 AWS RoboMaker は、クラウドでシミュレーションを提供し、ロボットの大規模なフリートのシミュレーションを構築できます。 次のシミュレーションでは、シミュレートされた倉庫環境で単一のロボットをホストしています。ロボットは、ロボット視覚化ツールの Rviz を介してコマンドを受信して​​います。 別のロボットをシミュレーションに追加できます。 また、ロボットアプリケーションに機能を追加して、そのセンサーが共有環境内の他のロボットを「参照」できるようにすることもできます。これは、アルゴリズムの開発と改良に役立ちます。 このテクノロジーの詳細に興味がある場合は、お問い合わせください ! タグ: AWS、Robotics、AWS RoboMaker、シミュレーション、マルチロボット、Robot Operating System、ROS Vamshi Konduri Vamshi Konduri は、AWS RoboMaker チームのシニアソリューションアーキテクト (SA) です。

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AWS RoboMaker を使用した ROS アプリケーション CI パイプラインの構築

AWS RoboMaker を使用した ROS アプリケーション CI パイプラインの構築 動的で変化する実世界環境向けのロボットアプリケーションの構築およびテストは、困難で複雑なタスクです。開発者は、事実上無限の実世界の状況を考慮し、さまざまなハードウェア関連の問題に耐えられるようにアプリケーションを構築し、チームのメンバーによって記述されたコードと正常に統合できるアルゴリズムおよびアプリケーションを作成する必要があります。多くの企業にとって、これは一見克服できない課題であり、ロボットおよびアプリケーションの俊敏性と市場投入までの時間に大きな悪影響を及ぼします。 ロボット用のアプリケーションを構築する場合、開発者は、物理的なロボットで時間と費用をかけて行うデプロイとテストのプロセスを経る前に、コードをシミュレーション環境で実行し、反復することで、速度を上げることができます。シミュレーションでのテストは、開発者が物理的なロボットにアクセスできない場合や、将来遭遇する実世界環境に日常的にロボットを持ち込むことができない場合に特に役立ちます。 AWS RoboMaker を使用すると、シミュレーションでの ROS アプリケーションのテストがこれまでになく簡単になります。 AWS RoboMaker は、フルマネージド型のロボティクスシミュレーションサービスを提供します。このサービスを使用して、物理ベースの複数の回帰テストを実行し、シミュレーションの複雑さに基づいて基盤インフラストラクチャを自動的にスケーリングします。このブログでは、継続的インテグレーションおよび継続的デリバリーパイプライン (CI/CD) の一部として AWS RoboMaker でパラメーター化されたシミュレーションを実行することによる、ROS アプリケーションの自動テストのアプローチについて説明します。このソリューションにより、開発者は、本番環境のお客様に影響を与える前に、バグを迅速かつ正確に特定できます。定期的にコードを統合し、ロボットが実世界で遭遇するさまざまな条件下で整合的に動作するようにすることで、お客様は、メンテナンスが必要となるテストのインフラストラクチャの量を減らしながら、テスト速度とカバレッジを向上させることができます。高レベルのアーキテクチャは次のとおりです。 シナリオを使用した ROS アプリケーションのテスト ロボットソフトウェアアプリケーションをテストする方法は複数あります。以下では、シナリオベースのテストを使用したテストアプローチを紹介します。 シナリオは、実世界の条件、アクターのふるまい、期待される結果を定義するパラメーターセットです。これにより、開発者は、シミュレーションで実行するテストを定義するパラメーターからシミュレーションアプリケーションコードを疎結合化できます。この疎結合化により、QA エンジニアとのコラボレーションが容易になり、チームが回帰テストを実行する方法が標準化されます。また、QA エンジニアは、目的のテストシナリオをより完全にカバーできる (パラメーターのさまざまな組み合わせを用いた) さまざまなテストケースを簡単に定義できる柔軟性を獲得します。 これらのシナリオは、AWS RoboMaker シミュレーションサービスを使用した簡単な API 呼び出しを通じて自動的に実行されます。 GitHub にサインインし、AWS RoboMaker CloudWatch Monitoring Sample Application をフォークします。 リポジトリを任意の開発環境に複製し、このチュートリアルの新しいブランチを作成します。 git clone <MY_CLONED_REPO> cd aws-robomaker-sample-application-cloudwatch git checkout -b <MY_INTEGRATION_BRANCH_NAME> 今回の例では、AWS RoboMaker のサンプルアプリケーションセクションで提供される AWS […]

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Weekly AWS

週刊AWS – 2020/3/2週

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの下佐粉です。 今週も週刊AWSをお届けします。 3月になりました。暖かくなったかと思ったら、急に寒くなるといった日々が続きますね。三寒四温と言いますが、このところの東京は一寒一温のような気がしますね。 さて、AWSの学習をオンラインで行える、AWS Innovate オンラインカンファレンスが、明日(3/10)から開催されます。オンライン開催で、かつオンデマンド視聴可能ですので場所も時間も選ばず参加できます。ぜひスキルアップや最新情報のキャッチアップに活用してください。 それでは、先週の主なアップデートについて振り返っていきましょう。

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【開催報告】AWS AI/ML@Tokyo #2 ~エンタプライズ企業におけるAmazon SageMakerの活用~

アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社の帆足 (Twitter: @hoahoa) です。AWS Japan 目黒オフィスでは、今年からAI/ML関連情報を発信するイベント「AWS AI/ML@Tokyo」を定期的に開催しています。2020年2月27日に開催された AWS AI/ML@Tokyo #2では、AWS Japan によるサービスの最新情報や事例紹介と、Amazon SageMaker をご利用いただいているお客様をゲストスピーカーにお招きし、実際に導入頂いたお客様による「体験談」をお話し頂きました。

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Weekly AWS

週刊AWS – 2020/2/24週

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの小林です。 前回私が担当したブログポストで河津桜について触れましたが、先週末に実際に見に行ってきました。残念ながら見頃を過ぎて葉っぱが大分出てしまっていましたが、菜の花も咲いており春の気分を味わうことができました。 だんだん暖かくなってきて、春が近づいている感じがします。やっぱり徐々に春めいてくるこの時期の雰囲気は良いですね。これで花粉症さえなければ、最高のシーズンと断言できるのですが、こればかりはどうしようもありません……。 それでは、先週の主なアップデートについて振り返っていきましょう。

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最終のご案内: 3月5日までに Amazon RDS / Aurora / DocumentDB のSSL/TLS証明書を更新してください

Amazon Relational Database Service (RDS)、Amazon Aurora、または Amazon DocumentDB をご使用中のお客様で、データベースインスタンスにSSL/TLS接続している方は、2020年3月5日までにSSL/TLS証明書を更新してください。実行しなかった場合、SSL/TLSでのデータベース接続ができなくなります。

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SAP on AWSにおけるタグ付けの推奨

SAP on AWSを稼働しているお客様から、SAPワークロードにおけるタグ付けの戦略に再利用可能な傾向があるかどうか、たびたびお問い合わせをいただきます。タグは、お客様が定義するキーとオプションの値で構成される単純なラベルです。タグを使用すると、お客様はメタデータをクラウドリソースに割り当てることができ、既存のリソースの管理、検索、フィルタリングが容易になります。

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面白法人カヤックにおけるビルディングブロックとしてのAmazon ECSの活用とサービス間連携の工夫

開発者がアプリケーションを開発・パッケージング・デプロイするための強力な手法として、コンテナ技術はその代表的な1つに挙げられます。そしてそのようなコンテナ技術における様々なユースケースをサポートすべく、AWSではAmazon Elastic Container Service (Amazon ECS) に代表される多様なサービスを提供しています。
面白法人カヤック の技術部/インフラエンジニアである 藤原 俊一郎 氏にゲスト投稿いただき、Amazon ECS をはじめとした各AWSサービスをビルディングブロックとして組み合わせて利用していく上での課題と、その解決策の実例を紹介します。

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AWS Fargate と Prowler を使用して、AWS サービスに関するセキュリティ設定の検出結果を Security Hub に送信する

このブログ記事では、オープンソースのセキュリティツールである Prowler を AWS Security Hub と統合する方法を紹介します。Prowler は Amazon Redshift、Amazon ElasticCache、Amazon API Gateway および Amazon CloudFront などのサービスに関する多数のセキュリティ構成チェックを提供します。Prowler と Security Hub を統合すると、既存の Security Hub 連携、またはコンプライアンス標準で現在ではカバーされていないリソースに関する情報が提供されます。Prowler チェックを使用することで、Security Hub で既に提供されている既存の CIS AWS Foundations コンプライアンスや、パートナーソリューションから取り込むコンプライアンス関連の検出結果を補うことができます。 この記事では、Docker を使用して Prowler をコンテナ化し、サーバーレスコンテナサービス AWS Fargate でホストする方法について説明します。Prowler を Fargate で実行すると、インフラストラクチャのプロビジョニング、構成、拡張が不要になり、必要なときにのみ実行されます。コンテナはアプリケーションのコード、設定、および依存関係をどこでも実行できる1つのオブジェクトにパッケージ化する標準的な方法を提供します。サーバーレスアプリケーションは、サーバーのプロビジョニング、スケーリング、および管理を必要とせずに、ユーザーが定義したイベントに応じて自動的に実行およびスケーリングされます。

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サーバーレスハンズオン第3弾 “AI サービスを活用した音声文字起こし&感情分析編” を公開しました!- Monthly AWS Hands-on for Beginners 2020年2月号

こんにちは、テクニカルソリューションアーキテクトの金澤 (@ketancho) です。 本日は、先日 2/21 に公開した新たなサーバーレスハンズオン “AWS Lambda と AWS AI Services を組み合わせて作る音声文字起こし&感情分析パイプライン“ を紹介します。 AWS Hands-on for Beginners シリーズ一覧 前回の記事: “サーバーレス第2弾 AWS SAM 編とオススメ学習方法を紹介します! – Monthly AWS Hands-on for Beginners 2020年1月号   AWS Hands-on for Beginners とは? AWS Hands-on for Beginners は、動画にそって実際に手を動かしながら AWS サービスについて学んでいただくコンテンツです。名前の通り、初めて AWS サービスをご利用される方向けの内容ですので、学習の最初のステップとしてご活用いただけます。オンデマンド形式での配信となるので、移動時間などのスキマ時間での学習もできますし、分かりにくい部分を巻き戻して何度でもご覧いただくことができます。   [New] サーバーレス第3弾 “AWS Lambda と AWS AI Services […]

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