• 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。

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