シミュレーション

自律型ロボットのアプリケーションの構築とテストは、困難で複雑でリソースを大量に消費します。従来、デベロッパー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、物理的環境でロボット工学ハードウェアに対してすべてのアプリケーションシナリオをテストしてきました。この開発とテストの手動プロセスは、スタッフの時間を消費し、高価なハードウェアを必要とし、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。

シミュレーションでは、デベロッパーは仮想環境または現実世界でアプリケーションをテストできるため、テスト範囲を拡大し、コードエラーを減らし、開発速度を高めることができます。シミュレーションを使用する最も重要な利点の 1 つは、多数の多様な世界でロボットをテストおよびトレーニングできることです。シミュレーションを大規模化することで、堅牢な回帰テスト、強化学習、および合成データ生成を実行することができます。ただし、ロボティクス企業にとって、シミュレーションの世界の構築、シミュレーションインフラストラクチャの管理、テストの規模拡大はコストがかかり、専門的なスキルが必要です。これは、多くの場合、ロボティクス企業の間でシミュレーションの使用を思いとどまらせ、大規模な自動テストの利点を低減してしまいます。

AWS RoboMaker を使用したシミュレーション

AWS RoboMaker は、デベロッパー、QA、および DevOps エンジニアがインフラストラクチャをプロビジョニングまたは管理することなく、シミュレーションワールドを簡単に作成し、シミュレーションジョブを実行できるようにするフルマネージドサービスです。RoboMaker は、デベロッパーが 3D 仮想環境でコードをテストおよび反復するためのツールを提供することにより、すべてのロボティクス企業が手頃な価格で大規模にシミュレーション利用できるようにします。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。RoboMaker のシミュレーションにより、各ロボティクス企業は、ロボット工学アプリケーションのテストと機械学習をより速く、より安価で、より堅牢にすることができます。 詳細はこちら »

シミュレーション WorldForge

大規模なシミュレーションワールドを構築する

RoboMaker WorldForge を使用すると、エンジニアリングへの投資や世界規模の生成インフラストラクチャの管理を行うことなく、現実世界の状況を模倣した数百の事前定義されたランダム化シミュレーションワールドを自動的に作成できます。シミュレーションワールドジェネレーターがないと、シミュレーションワールドの構築にはコストと時間がかかり、3D モデリングの専門的なスキルとシミュレーションエンジンの知識が必要になります。WorldForge により、シミュレーションの規模、速度、バリエーションを簡単に増やし、製品コードの品質を向上させ、市場投入までの時間を短縮できます。今日、WorldForge では、設定可能なフロアプランと家具を完備した室内家庭のシミュレーション環境を、国際的に提供しています。 詳細はこちら »

シミュレーション実行

大規模なシミュレーションワールドを構築する

RoboMaker WorldForge を使用すると、エンジニアリングへの投資や世界規模の生成インフラストラクチャの管理を行うことなく、現実世界の状況を模倣した数百の事前定義されたランダム化シミュレーションワールドを自動的に作成できます。シミュレーションワールドジェネレーターがないと、シミュレーションワールドの構築にはコストと時間がかかり、3D モデリングの専門的なスキルとシミュレーションエンジンの知識が必要になります。WorldForge により、シミュレーションの規模、速度、バリエーションを簡単に増やし、製品コードの品質を向上させ、市場投入までの時間を短縮できます。今日、WorldForge では、設定可能なフロアプランと家具を完備した室内家庭のシミュレーション環境を、国際的に提供しています。 詳細はこちら »

大規模な並列シミュレーションを実行する

RoboMaker バッチシミュレーション API を使用すると、デベロッパーは 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。API を介して大規模なシミュレーションを実行すると、コンピューティング能力が利用しやすくなります。これにより、デベロッパーはテストの複雑さ、規模、および頻度を増やすことができるため、開発ライフサイクルが短縮され、テストがより堅牢になります。 詳細はこちら »

マネージド型 ROS/Gazebo 環境

RoboMaker シミュレーションを使用すると、オープンソースの Gazebo ロボットシミュレーション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。RoboMaker では、インフラストラクチャを準備、設定、管理することなく、クラウドで Gazebo ベースのシミュレーションを実行できます。このサービスは、実行中のシミュレーションジョブと通信するための Gazebo グラフィッククライアント、センサーデータを可視化するための rviz、各種 GUI ツールを実行するための rqt、実行中のロボットアプリケーションと通信するためのコマンドラインをサポートしています。詳細はこちら »

ROS クラウド拡張機能

ロボット機能を強化する

AWS は、Amazon のサービスのクラウド拡張機能を開発しました。これにより、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し、ロボットからデータを収集できます。クラウド拡張機能を使用して、オブジェクト検出用の Amazon Rekognition、動画ストリーミング用の Amazon Kinesis、テキストを音声に変換するための Amazon Polly、および音声認識用の Amazon Lex を使用して、ROS ベースのロボット機能を拡張できます。運用では、クラウド拡張機能を使用して、メトリクス、ログ記録、モニタリングに Amazon CloudWatch を使用し、ロボットからパフォーマンスと運用データを取得できます。ROS 拡張機能を使用して、ロボットから rosbags とファイルをアップロードし、Amazon S3 に保存することもできます。AWS は、これらの各クラウドサービス拡張機能を、お客様がクラウド API 経由でアクセスするオープンソースの ROS パッケージとして提供しています。この AWS の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。詳しくは、ROS のリソースとドキュメントをご覧ください。

フリートの管理

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 IoT Greengrass を含む幅広い AWS クラウドサービスのセットを介して AWS が独自にポジショニングしている課題です。

アプリケーションを安全に管理およびデプロイする

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。デベロッパーは 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。AWS IOT 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。

開発環境

RoboMaker 開発環境とは、AWS Cloud9 のロボット開発用にカスタマイズされた環境です。この環境には ROS がプレインストールされており、サンプルアプリケーションも含まれています。この環境はシミュレーションなどの RoboMaker の機能とも統合されているため、開発環境のインターフェイスからこれらの機能を使用できます。

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AWS RoboMaker の料金は従量課金制です。最低料金はありません。

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