AWS RoboMaker

クラウド規模でのロボット工学アプリケーションのシミュレートとデプロイ

ロボットは、複雑な組み立て、ピッキングと梱包、ラストマイル配送、環境のモニタリング、捜索および救助、手術支援など高度化する用途のために、社会で幅広く使用されています。自律移動ロボット (AMR) と自律地上車両 (AGV) の市場セグメントでは、ロボットは商業ロジスティクスと消費者の清掃、配送、およびコンパニオンシップに使用されています。

これらの動作には、より高いコンピューティング機能が必要であり、多くの場合、大群のロボットのデプロイと運用におけるオーケストレーションが必要です。また効果的な機能を実現するには、画像認識、センシング、人工知能、機械学習、強化学習といったテクノロジーを、ロボット工学の分野にとっては斬新な手法で統合する必要もあります。スマートロボット工学のようなアプリケーションの開発、シミュレーション、デプロイは難易度が高く、時間も必要な作業です。AWS RoboMaker が登場したことで、ROS を実行するロボットでのナビゲーション、通信、認識、データのストリーミング、学習などが、容易に実現できるようになりました。これまで実行できなかったタスクや数か月かかっていたタスクを、今では数時間または数日で実行できます。

AWS RoboMaker とは? (2:08)

メリットとお客様の導入結果

AWS RoboMaker は、ロボットデベロッパーがロボット工学アプリケーションを大規模にシミュレーション、テスト、安全にデプロイするための最も完全なクラウドソリューションです。RoboMaker は、フルマネージド型でスケーラブルなシミュレーション用インフラストラクチャを提供し、お客様はこのインフラストラクチャをマルチロボットシミュレーションや、シミュレーションでの回帰テストと CI/CD の統合に使用します。さらに、AWS RoboMaker では、IDE、アプリケーションデプロイ機能、ROS 拡張、および Amazon や AWS のさまざまなサービスとのシームレスな統合により、お客様のイノベーションを強化し、最高クラスのロボット工学ソリューションを提供します。 RoboMaker のマネージド ROS および Gazebo ソフトウェアスタックは、エンジニアリングリソースを解放し、迅速な構築を開始できるようにします。

すぐに使用開始できる

AWS RoboMaker には、すぐに使用を開始できるロボット工学アプリケーションのサンプルが用意されています。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、アプリケーションデプロイ機能の開始点となります。サンプルアプリケーションには、ロボット工学アプリケーションコードとシミュレーションアプリケーションコードが付属しています。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。

知能ロボットの構築

エンドツーエンドのソリューションを構築するための一連の AWS サービスとロボット工学アプリケーションに、強力な機械学習、音声認識、言語処理機能を簡単に統合します。RoboMaker は Robot Operating System (ROS) を使用しているデベロッパー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。

シミュレーション機能とアプリケーションデプロイ機能

AWS RoboMaker アプリケーションデプロイを使用すると、ソフトウェアの更新をロボットのフリートにロールアウトできます。RoboMaker シミュレーション機能を使用すると、ロボットアプリケーションを簡単にシミュレーションして仮想的にテストできます。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 のアプリケーションデプロイ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実行できます。

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テスト範囲を改善しながら、コード品質とリリース速度を向上させます。AWS RoboMaker により、iRobot は各コードコミットで 40 件を超える自動テストを実行し、リリース候補ごとに 500 件を超える自動テストを実行するようになりました。

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Bastian Solutions は AWS RoboMaker を使用して、1 つのフリートに 35 台以上のロボットを備えた Gazebo シミュレーション環境を簡単に構築し、マルチロボットオーケストレーションをテストしました。

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竹中は AWS RoboMaker を使用して、複数の建物レイアウトのマップを生成し、最初にローカルでロボットを操作、テスト、トレーニングせずに、建設現場のロボットにデプロイできます。 

AWS ロボット工学ブログ

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

Jeremy Wallace と Andrew Lafranchise
2020 年 2 月 21 日

現時点でブログ記事は見つかりませんでした。その他のリソースについては AWS ブログを参照してください。 

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