シミュレーション

シミュレーションを選んだ理由は?

ロボット工学だけに専念している会社は、AWS を初めて利用するスタートアップロボット工学企業と、規模を拡大しようとしている専用ソフトウェアスタックを備えたロボットメーカーが混在しています。このような企業は、現場のロボットにロボットアプリケーションをデプロイする前に、厳密にテストと検証を行う必要があります。ただし、自律型ロボット用アプリケーションの構築とテストは難しく、複雑で、時間がかかります。従来の場合は、開発者のチームは幅広いデプロイシナリオに対応するコードを記述し、コードを統合してから、物理的環境で実際のロボットに対してすべてのアプリケーションシナリオをテストする必要がありました。この開発とテストにおける手動プロセスではリソースを大量に消費し、アプリケーションの更新リリースサイクルを遅延させるため、簡単にスケーリングを行うことはできません。それに応えて、成熟したロボットメーカーのいくつかは、シミュレーションを使用して、自社とロボットの両方の仮想モデルと、そのモデルが動作すると予想される物理的環境を作り始めました。次に、シミュレーションでテストして、物理的なロボットにデプロイする前に、アプリケーションの品質と精度を確認しました。これらの企業は、加速された反復的な開発と、テストをスケーリングしてアプリケーションの精度をさらに向上させる機能といった点で、シミュレーションのメリットを享受しています。ただし、シミュレーションを使用するロボット工学企業にとって、3D アセットの構築、テスト環境の構築、およびテストのスケーリングには専門的なスキルと高コストが必要であるため、シミュレーションの採用が制限されます。

シミュレーションに AWS RoboMaker を使用する理由

AWS RoboMaker は、開発者が物理的なロボットにデプロイとテストを行う前にシミュレーション環境でコードを実行して反復するための事前構築された世界とツールを提供することにより、すべてのロボットメーカーが手頃な価格でシミュレーションを利用できるようにします。前払い料金が発生せず、シミュレーションの使用時間に対してのみお支払いいただくため、開発者はコストを削減できます。AWS RoboMaker は、ロボット開発者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、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、顧客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。

シミュレーション用のフルマネージドでスケーラブルなインフラストラクチャ

AWS RoboMaker は、ロボットメーカーがシミュレーションを実行するための面倒な処理を取り除きます。RoboMaker シミュレーションを使用すると、オープンソースの Gazebo エンジンを使用したシミュレーションで、ロボットオペレーティングシステム (ROS) および ROS2 アプリケーションと呼ばれるオープンソースソフトウェアライブラリを実行できます。このサービスは、大規模な並列シミュレーションをサポートし、テストされるシナリオの複雑さに基づいて自動的にスケーリングします。開発者の作業は、ロボット工学アプリケーションを Amazon S3 バケットにアップロードして、シミュレーションを実行することだけです。プロビジョニング、設定、または管理するインフラストラクチャがありません。開発者は複数のシミュレーションを並行して実行できます。RoboMaker バッチシミュレーション API を使用すると、開発者は 1 回の API 呼び出しで大規模なシミュレーションバッチを簡単に起動できます。RoboMaker は、屋内空間、倉庫、小売店などの事前構築された仮想 3D 世界も提供します。開発者は、資本投資をほとんどあるいは全くしないで、専門的なエンジニアリングや設計のスキルを必要とすることなく、ダウンロード、変更、および使用できます。

テストをスケールするためのマルチロボットシミュレーション

マルチロボットシミュレーションは、単一のシミュレーション環境内で、数十または数百にいたる複数のロボットでロボット間通信とルーティングアルゴリズムをテストする機能です。AWS RoboMaker を使用して、ロボットメーカーは複数の同時シミュレーションを中央のフリート管理ソフトウェアに接続して、マルチロボットシナリオの動作をテストし、大群のロボットにわたってミッションをシミュレーションできます。参考までに、Bastian Solutions はロボットのデプロイをスケーリングすることを望んでいましたが、ソフトウェアテストで物理的ロボットを物理的環境でテストする必要があり、8〜10 台のロボットにしか行えないという実用上の制限がありました。Bastian は、RoboMaker を使用して、35 台を超えるロボットに対してマルチロボットオーケストレーションのテストを可能にするシミュレーション環境を作成しました。Bastian は現在、100 台以上の並行ロボットを正常にテストするようにスケーリングしており、物理的デバイスでは不可能だったシナリオのテストを実現しています。このテストでは、本番環境でこれらのロボットをデプロイして管理する方法に関して、重要な洞察を提供します。

コード品質を改善するためのシミュレーションにおける CI/CD と回帰テストの統合

多くの場合、ロボット工学アプリケーションの開発には、共同でコードを書き込む複数の開発者と、バグを特定してコードの品質を保証するための長い QA サイクルが含まれます。AWS RoboMaker を使用すると、ロボットメーカーは CI/CD (継続的インテグレーション/継続的デリバリー) を回帰テストと統合して、コードの品質を向上させ、テストを加速できます。CI/CD は、頻繁かつ確実にコードの変更を提供するために開発チームが使用する開発手法です。この開発モデルの実装は、CI/CD パイプラインとして知られています。CI/CD は従来のアプリケーション開発者にはよく採用されていますが、ロボット工学に採用され始めたのはここ最近のことです。開発者は RoboMaker を使用して、毎晩の統合テスト中に、各コードのチェックイン後、および各ソフトウェアの更新がリリースされる前に、回帰テストの API 呼び出しを使用してバッチシミュレーションを実行します。AWS Lambda、AWS CodePipeline、AWS CodeCommit などの他のサービスと組み合わせて、開発者は回帰テストの実行を CI/CD パイプラインに統合し、ソフトウェア開発を加速しています。RoboMaker のお客様は、AWS CodePipeline および CodeBuild を使用した CI パイプラインへの統合とともに、記録された ROS バッグファイル (ROS メッセージデータを保存するためのファイル形式) または物理ベースのシミュレーターを使用して、回帰テストを実施しています。顧客にとってのメリットは非常に大きいです。参考までに、iRobot は大規模の自動テスト用 CI/CD パイプラインを構築し、各コードコミットで 40 件を超える自動テストを実行し、各ソフトウェアリリース候補に対して 500 件を超える自動テストを実行しました。iRobot は RoboMaker を使用することにより、本番コードに公開されたバグを 20%、手動テストを 50% 減らしました。iRobot のソフトウェアエンジニアリングディレクターである Chris Kruger 氏は、AWS RoboMaker での作業について「QA テスターを 20 人増やしたようなもの」と述べています。

フリート管理

ロボット工学アプリケーションの開発、テスト、デプロイが完了すると、現場でロボットを管理する必要性が生じます。ロボットの状態をモニタリングし、パフォーマンスデータを取得し、アプリケーションを安全に更新することは、RoboMaker のフリート管理機能と AWS クラウドサービスを介して AWS が独自にポジショニングしている課題です。

現場でのロボットのデプロイをサポートするフリート管理

RoboMaker のフリート管理サービスは AWS IoT Greengrass と統合され、ロボットのレジストリ、セキュリティ、耐障害性を提供します。レジストリサービスを使用すると、企業はロボットを識別、追跡、および編成して、最適なフリートを作成できます。開発者は RoboMaker フリート管理を使用して、AWS のフルマネージド無線 (OTA) 更新インフラストラクチャ経由でアプリケーションをロボットに安全にデプロイできます。Greengrass は、X.509 証明書、マネージドサブスクリプション、AWS IoT ポリシー、および IAM ロールを使用し、暗号化された接続を通じて AWS クラウドサービスに安全に接続します。RoboMaker の OTA サービスがサポートしている条件付きの更新機能では、ソフトウェア更新が中断したり完了しないというリスクを低減するための、インテリジェンスを OTA プロセスに提供します。

Cloud Extensions for ROS

RoboMaker では ROS1 および ROS2(ベータ版)をサポートし、オープンソースの ROS リポジトリに積極的にコードを提供しています。さらに、Amazon CloudWatch(メトリック、ログ記録、モニタリング)、Amazon Rekognition(オブジェクト検出)、Amazon Kinesis(ビデオストリーミング)、Amazon Polly(テキスト読み上げ)、Amazon Lex(音声認識)、および Amazon S3(ROS bag やファイルの保存用アップロード)のためのクラウド拡張機能も開発済みです。これらのクラウド拡張機能により、デベロッパーは追加のハードウェアをインストールしたり、複雑なソフトウェアを開発したりすることなく、ロボットの機能を強化できます。AWS は、これらの各クラウドサービス拡張をオープンソースの ROS パッケージとして提供し、顧客はクラウド API を介してアクセスして、ロボットからパフォーマンスと運用データを引き出します。この AWS サービスの統合スイートにより、お客様は現場でロボット工学アプリケーションのパフォーマンスを簡単にモニタリングして調整できます。

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