AWS RoboMaker

知能ロボット工学アプリケーションを簡単に開発、テスト、デプロイ

AWS RoboMaker は、知能ロボット工学アプリケーションを大規模かつ簡単に開発、テスト、デプロイできるサービスです。RoboMaker は、最も普及しているオープンソースのロボット工学ソフトウェアフレームワークである Robot Operating System (ROS) を、クラウドサービスへの接続性によって拡張します。これには、AWS の機械学習サービス、モニタリングサービス、分析サービスが含まれており、ロボットがデータをストリーミングし、移動し、意思疎通し、理解し、学習することを可能にします。RoboMaker は、アプリケーション開発用のロボット工学開発環境、アプリケーションテストを加速するロボット工学シミュレーションサービス、リモートでのアプリケーションのデプロイメント、更新、管理を可能にするロボット工学フリート管理サービスを提供します。

ロボットとは、知覚し、演算し、行動を取る機械です。ロボットがタスクを達成するには指示が必要です。アプリケーションの形でもたらされるそれらの指示は、ロボットがどう行動するかを開発者がコード化したものです。センサーデータを受け取って処理し、アクチュエーターを制御して動き、特定のタスクを遂行する、といった機能はすべて、こうした知能ロボット工学アプリケーションにより自動化されているのが一般的です。知能ロボットは、倉庫では仕分け作業に、家庭では退屈な家事に、小売店ではカスタマーサービスに、ますます普及が進んでいます。ロボット工学アプリケーションは機械学習の使用により、物体や顔の認識、人との会話、音声コマンドの把握、自律的な移動といったより複雑なタスクの遂行を可能にします。従来の知能ロボット工学アプリケーションの開発、テスト、デプロイは、困難で時間がかかりました。機械学習を使用した知能ロボット工学的機能の構築は複雑で、専門的なスキルを必要とします。土台となるインフラストラクチャが必要であるため、開発者は開発環境のセットアップに数日を要し、アプリケーションをテストする現実的なシミュレーションシステムの構築には数か月を要すでしょう。アプリケーションの開発およびテストが完了したら、開発者はアプリケーションをロボットにデプロイするためにデプロイシステムを構築する必要があります。また、後でロボットの使用中にアプリケーションの更新もしなければなりません。

AWS RoboMaker には、知能ロボット工学アプリケーションの構築をより行いやすくするためのツール、迅速かつ簡単にテストするための完全マネージド型のシミュレーションサービス、ライフサイクル管理のためのデプロイサービスが用意されています。AWS RoboMaker を使用すれば、ロボット工学の開発の各段階で生じる面倒な作業を取り除き、革新的なロボット工学アプリケーションの開発に集中できます。

AWS RoboMaker とは?

仕組み

AWS RoboMaker には、知能ロボット工学アプリケーションを開発、テスト、デプロイするための、4 つの主要機能があります。

ROS 向けのクラウド拡張機能

Robot Operating System (ROS) は、最も普及しているオープンソースのロボット工学ソフトウェアフレームワークで、ロボット工学アプリケーションの構築に役立つソフトウェアライブラリを提供しています。AWS RoboMaker が提供する ROS 向けのクラウド拡張機能を使えば、知能ロボット工学アプリケーションがよく必要とするリソース消費の多めなコンピューティングプロセスをクラウドにオフロードし、ローカルのコンピューティングリソースの消費を抑制できます。これらの拡張機能により、Amazon Kinesis Video Streams (ビデオストリーミング)、Amazon Rekognition (画像および動画解析)、Amazon Lex (音声認識)、Amazon Polly (音声読み上げ)、Amazon CloudWatch (ログおよびモニタリング) といった AWS のサービスと簡単に統合できます。RoboMaker がこれらの各クラウドサービス拡張機能をオープンソースの ROS パッケージとして提供することにより、すべてのクラウド API を、使い慣れたソフトウェアフレームワークで有効活用しながら、ロボットの機能を構築できます。

開発環境

AWS RoboMaker は、ロボット工学アプリケーションを構築および編集するためのロボット工学開発環境を提供します。RoboMaker の開発環境は AWS Cloud9 に基づいているため、ロボット工学アプリケーションコードを編集、実行、デバッグするための専用ワークスペースを起動できます。RoboMaker の開発環境には、オペレーティングシステム、開発ソフトウェア、ROS が、自動的にダウンロード、コンパイル、設定されます。さらに、RoboMaker クラウド拡張機能およびサンプルロボット工学アプリケーションは環境とあらかじめ統合されているため、すぐに開始可能です。

シミュレーション

複雑な、または変化する環境でロボット工学アプリケーションがどう振る舞うかの理解にはシミュレーションを使用するため、高価なハードウェアへの投資および物理的なテスト環境のセットアップは必要ありません。物理的なハードウェアにデプロイする前に、シミュレーションを使用してロボット工学アプリケーションをテストおよび微調整できます。AWS RoboMaker は完全マネージド型のロボット工学シミュレーションサービスを提供し、大規模なシミュレーションおよび並列シミュレーションをサポート、さらに土台となるインフラストラクチャをシミュレーションの複雑さに基づいて自動的にスケールします。RoboMaker はまた、室内、小売店、競走場などといった構築済みの仮想 3D 世界を提供しているため、これらをシミュレーションにダウンロードしたり変更を加えたり使用したりすれば、迅速かつ簡単に開始可能です。

フリート管理

アプリケーションの開発または変更が完了したら、アプリケーションを安全にロボットにデプロイしたり、後でロボットの使用中にアプリケーションを更新したりするための無線通信経由 (OTA) システムを構築することになるでしょう。AWS RoboMaker は、ロボットの登録簿、セキュリティ、耐障害性といった機能が組み込まれたフリート管理サービスを提供しています。これを使用することで、ロボット工学アプリケーションを、デプロイしたり、OTA により更新したり、ロボットのライフサイクル全体において管理したりすることが可能です。RoboMaker フリート管理では、ロボットをグループに分類したり、バグ修正や新機能に伴い更新したりできます。これらはすべて、コンソールで数回クリックするだけで実行できます。

利点

すぐに使用開始できる

AWS RoboMaker にはサンプルロボット工学アプリケーションが複数用意されており、すぐに使用開始できます。これらのサンプルは、一般的にインテリジェントロボット工学アプリケーションに必要な音声コマンド機能、認識機能、モニタリング機能、フリート管理機能の開始点となります。サンプルアプリケーションは、ロボットの機能に指示を出すロボット工学アプリケーションコード、シミュレーション実行の環境を指定するシミュレーションアプリケーションコードを備えています。サンプルシミュレーションアプリケーションは、室内、小売店、競走場などといった構築済みの仮想世界を備えているため、すぐに開始可能です。サンプルのロボット工学アプリケーションまたはシミュレーションアプリケーションを基にした変更および構築が開発環境でできる他、自作のカスタムアプリケーションも使用できます。

知能ロボットの構築

AWS RoboMaker は、AWS のポピュラーな分析、機械学習、モニタリングサービスとあらかじめ統合されているため、ビデオストリーミング、顔および物体認識、音声コマンドおよび応答、メトリクスおよびログ収集といった機能を、ロボット工学アプリケーションに簡単に追加できます。RoboMaker は Robot Operating System (ROS) を使用している開発者にクラウドサービスの拡張機能を提供します。対象は、Amazon Kinesis (ビデオストリーミング)、Amazon Rekognition (画像および動画解析)、Amazon Lex (音声認識)、Amazon Polly (音声読み上げ)、Amazon CloudWatch (ログおよびモニタリング) といったサービスです。これらのサービスは ROS パッケージとして提供されているため、新しいフレームワークまたはプログラミング言語を学ぶ必要なく、知的機能をロボット工学アプリケーションに組み込むのに簡単に使用できます。

ライフサイクル管理

構築およびデプロイから、フリート全体のロボットのモニタリングおよび更新まで、ロボット工学アプリケーションのライフサイクルを管理できます。AWS RoboMaker フリート管理を使用することで、ロボットのフリートにアプリケーションをデプロイできます。CloudWatch メトリクスおよびログの ROS 向け拡張機能を使用すれば、ライフサイクルを通してこれらのロボットをモニタリングでき、CPU、スピード、メモリ、バッテリー等を把握できます。ロボットを更新する必要があるとき、RoboMaker フリート管理を使用してバグ修正や新機能をデプロイする前に、RoboMaker シミュレーションを使用して回帰テストを行えます。

お客様

Future Robot
「公共の場で、ゲストサービス、案内所、エンターテインメントに使用されている当社の Furo ロボットシリーズのために、当社はAWS RoboMaker を評価してきました。この評価試験を通して分かったことは、RoboMaker のクラウド拡張機能が幅広い一連の知的機能を提供してくれたこと、そしてそれらの機能は既存の ROS アプリケーションに簡単に統合できるため、ほとんど開発努力の必要なしに利用できることです。AWS の新規顧客として言えば、サンプルアプリケーションはまさに使用開始に必要としていたものでした。AWS RoboMaker がもたらすであろう開発時間の加速により、当社は市場を拡大する新しいアイディアと可能性を得ました」
 
- Future Robot、創業者兼 CEO、SeKyong Song 博士

JPL

NASA Jet Propulsion Laboratory は、宇宙探査用の多くのロボットと探査車の開発および運用に携わっています。AWS RoboMaker の使用により、JPL はオープンソースの探査車を視覚化して、ほぼリアルタイムのメトリクスを受け取り、それがどう機能しているかを理解できます。JPL はまた、AWS RoboMaker シミュレーションを使用して、人の腕の動きを模倣できるロボットアームのテスト等により、探査車の新機能の開発を加速することができました。


Lea

「AWS RoboMaker は、高齢者および障がい者支援用の自律ロボット Lea の機能を指数関数的に増強します。Lea は、ユーザーに話しかけたり、家の中を移動して回ったり、家族や医師とのつながりを維持したりできる機能を備えた、高齢者の安全かつ活動的な生活を支える、インタラクティブなロボットです。当社は ROS 向けの AWS RoboMaker クラウド拡張機能を使用して、動画および遠隔測定データストリーミング機能、音声対話機能により Lea を向上させました。これには Amazon Kinesis、Amazon Lex、Amazon Polly といったサービスが使用されています。AWS RoboMaker が提供するこういったクラウドサービスおよび拡張機能により、オンボードコンピューティングの小さなパワーの限界を超えつつ、新機能を急速に開発できました」

- Robot Care Systems、リードモビリティエンジニア、Dimitrios Chronopoulos 氏


Stanley Black & Decker

「当社は、自律走行車両およびドローンを使用して、建設の手直しにかかるコストを削減しつつ建設業の生産性を高める計画を立案しています。多種多様な画像センサーの使用により、収集したデータで 3D の敷地モデルを作成し、建設活動を計画および合理化できます。AWS RoboMaker により、ロボット工学関連ソフトウェアアプリケーションをクラウド環境でテストしたり、合成画像データを迅速に生成して 3D 敷地モデル作成アルゴリズムをトレーニングしたり、といったことを簡単に行えます。AWS RoboMaker はまた、車両およびドローン向けに理想的なフリート管理ソリューションも提供してくれます。AWS RoboMaker フリート管理と AWS Greengrass の統合によって、車両、ドローン、IoT ソリューション間の通信が極めて簡単に実現できます」

- Stanley Black & Decker、ソフトウェアエンジニアリングおよびロボット工学部門 VP、Hamid Montazeri 氏


aibo
apex.ai
Embark

パートナー

FIRST

FIRST は、利用しやすい革新的なプログラムをデザインし、科学とテクノロジーのスキルおよび関心だけでなく、自信、リーダーシップ、人生の教訓を構築します。「AWS RoboMaker の利用で喜ばしいのは、あらゆる年齢の子供たちが簡単にロボット工学アプリケーションを開発、テスト、デプロイできることです。こうしたメリットにより、メンター主導の、科学に焦点を合わせたプログラムに子供たちを参加させ、インスピレーションを与えて科学およびテクノロジー分野のリーダーや革新者を育てる、という FIRST の使命を容易に果たせます」

- FIRST、社長、Don Bossi 氏


Open Robotics

Open Robotics は、産学官と連携して、研究開発から商業展開まで、グローバルなロボット工学産業のために、オープンソースのソフトウェアを開発およびサポートしています。「ROS 2 といった当社製品に対する AWS のサポートにより、オープンプラットフォームをすべてのロボット工学アプリケーションの基礎にするという当社の目標は、大きく前進するでしょう。AWS で利用可能な ROS および Gazebo を使用することで、開発者にとっては開始が、企業にとってはこうしたツールをワークフローに統合することが、従来に比べ簡単にできるようになりました。これまでにない革新的な ROS ベースのロボットが開発されるのが、実に楽しみです」

- Open Robotics、CEO、Brian Gerkey 氏


Advance Robot Solutions

「当社は、ロボットの戦略、販売、サポートのリーダーとして、世界中で顧客を先進的なロボットと結びつけ、エンタープライズカンファレンスから空港やオリンピックまで、魅力的な体験を創造し続けています。当社はエンジニアリングリソースを提供し、ロボット製造業者と協力してカスタムロボット工学アプリケーションを開発しています。AWS RoboMaker をいちユーザーとして推奨する理由は、プロトタイプを製作したり、音声対話、道順発見といった知能ロボット工学的機能をリリースしたりするスピードを急速に高めるのに役立ち、その結果、より魅力的なユーザー体験を顧客にもたらすことが可能だからです。当社は RoboMaker パートナーとなることを喜ばしく思っており、RoboMaker サービスを当社のロボットポートフォリオ全体に利用するのを楽しみにしています」

- Advance Robot Solutions、CEO、Paul McManus 氏


Sick
Persistent

研究および教育パートナー

GTRI

「GTRI が進める協調的自律制御の研究により、人間の中心的関与なしに、多種多様なロボットから成るチームが協同してミッション目標を達成することが可能になります。自律行動には、乱雑な環境を通過するためのオンボードの経路計画、効率的なタスク配信、共通した世界観を持つためのセンサーデータの共有が含まれます。AWS RoboMaker により、利用しやすい強力な方法でシミュレーションをホストしたり、より制限の大きいシステムでは利用できないツールおよび環境モデルを活用したりすることが可能になります。当社は、複雑な行動および対話を現実的なシミュレーションにかけられるこの機能を、新しい強力なアルゴリズムおよび技術の開発において極めて重要なものとみなしています」

- Georgia Tech Research Institute、ロボット工学および自律システム部門、部長、Don Davis 氏


ASU
Cal Poly
Dartmouth
Northeastern
RMIT
Rutgers
UCF
ケンブリッジ大学
UTA
UW
ワーテルロー大学
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