AWS RoboMaker

지능형 로보틱스 애플리케이션을 쉽게 개발, 테스트 및 배포

AWS RoboMaker는 지능형 로보틱스 애플리케이션을 대규모로 쉽게 개발, 테스트 및 배포할 수 있는 서비스입니다. RoboMaker는 가장 광범위하게 사용되는 오픈 소스 로보틱스 소프트웨어 프레임워크인 ROS(로봇 운영 체제)를 클라우드 서비스에 연결하여 확장합니다. 클라우드 서비스에는 로봇의 데이터 스트리밍, 탐색, 통신, 이해 및 학습을 가능하게 하는 AWS 기계 학습 서비스, 모니터링 서비스 및 분석 서비스가 포함됩니다. RoboMaker는 애플리케이션 개발을 위한 로보틱스 개발 환경, 애플리케이션 테스트를 가속화하는 로보틱스 시뮬레이션 서비스, 원격 애플리케이션 배포, 업데이트 및 관리를 위한 로보틱스 플릿 관리 서비스를 제공합니다.

로봇은 감지, 컴퓨팅 및 작업을 수행하는 머신입니다. 로봇이 작업을 수행하려면 명령이 필요하며, 이러한 명령은 개발자가 로봇의 행동을 결정하기 위해 코딩하는 애플리케이션 형태로 제공됩니다. 일반적으로 센서 데이터 수신 및 처리, 이동을 위한 작동기 제어 및 특정 작업 수행은 모두 이러한 지능형 로보틱스 애플리케이션으로 자동화되는 기능입니다. 웨어하우스에서 재고를 분배하고, 가정에서 단순한 가사 활동을 수행하고, 소매점에서 고객 서비스를 제공하는 데 지능형 로봇을 사용하는 경우가 늘고 있습니다. 로보틱스 애플리케이션은 사물이나 얼굴 인식, 사람과 대화, 음성 명령 이행 또는 자율 탐색과 같이 더 복잡한 작업을 수행하기 위해 기계 학습을 사용합니다. 지금까지는 지능형 로보틱스 애플리케이션을 개발, 테스트 및 배포하기가 어려운 데다 많은 시간이 소요되었습니다. 기계 학습을 사용한 지능형 로보틱스 기능을 빌드하려면 복잡하며 전문적인 기술이 필요합니다. 개발 환경 설정에만 각 개발자가 며칠이 소요할 수 있고, 애플리케이션을 테스트할 현실적인 시뮬레이션 시스템 빌드의 경우 필요한 기본 인프라 때문에 몇 달이 걸릴 수 있습니다. 애플리케이션이 개발 및 테스트되면 개발자는 배포 시스템을 빌드하여 애플리케이션을 로봇에 배포하고 나중에 로봇이 사용되는 동안 애플리케이션을 업데이트해야 합니다.

AWS RoboMaker는 지능형 로보틱스 애플리케이션을 더욱 쉽게 빌드하기 위한 도구, 빠르고 쉬운 테스트를 위한 완전관리형 시뮬레이션 서비스 및 수명 주기 관리를 위한 배포 서비스를 제공합니다. AWS RoboMaker가 로보틱스 개발의 각 단계에서 부담스러운 작업을 제거하므로 고객은 혁신적인 로보틱스 애플리케이션을 만드는 데 집중할 수 있습니다.

AWS RoboMaker란?

작동 방식

AWS RoboMaker는 지능형 로보틱스 애플리케이션을 개발, 테스트 및 배포하기 위한 네 가지 핵심 기능을 제공합니다.

ROS용 클라우드 확장 프로그램

ROS(로봇 운영 체제)는 가장 폭넓게 사용되는 오픈 소스 로보틱스 소프트웨어 프레임워크로, 로보틱스 애플리케이션 빌드에 유용한 소프트웨어 라이브러리를 제공합니다. AWS RoboMaker는 ROS용 클라우드 확장 프로그램을 제공하므로 일반적으로 지능형 로보틱스 애플리케이션에 필요하며 리소스 사용량이 많은 컴퓨팅 프로세스를 클라우드에 더 많이 오프로드하여 로컬 컴퓨팅 리소스를 확보할 수 있습니다. 이러한 확장 프로그램을 사용하면 AWS 서비스와 쉽게 통합할 수 있습니다. Amazon Kinesis Video Streams(비디오 스트리밍), Amazon Rekognition(이미지 및 비디오 분석), Amazon Lex(음성 인식), Amazon Polly(음성 생성) 및 Amazon CloudWatch(로깅 및 모니터링) 등을 예로 들 수 있습니다. RoboMaker는 이러한 클라우드 서비스 확장 프로그램을 오픈 소스 ROS 패키지로 제공합니다. 따라서 익숙한 소프트웨어 프레임워크에서 클라우드 API를 활용하여 로봇에 기능을 빌드할 수 있습니다.

개발 환경

AWS RoboMaker는 로보틱스 애플리케이션 빌드 및 편집을 위한 로보틱스 개발 환경을 제공합니다. RoboMaker 개발 환경은 AWS Cloud9을 기반으로 합니다. 따라서 전용 워크스페이스를 실행하여 로보틱스 애플리케이션 코드를 편집, 실행 및 디버깅할 수 있습니다. RoboMaker의 개발 환경에는 운영 체제, 개발 소프트웨어 및 자동으로 다운로드, 컴파일 및 구성된 ROS가 포함되어 있습니다. 또한 RoboMaker 클라우드 확장 프로그램과 샘플 로보틱스 애플리케이션이 환경에 사전 통합되어 있어 몇 분 만에 시작할 수 있습니다.

시뮬레이션

시뮬레이션은 복잡하거나 변화하는 환경에서 로보틱스 애플리케이션이 어떻게 행동하는지를 이해하는 데 사용됩니다. 따라서 비싼 하드웨어에 투자하고 물리적 테스트 환경을 설정할 필요가 없습니다. 대신, 로보틱스 애플리케이션을 물리적 하드웨어에 배포하기 전에 시뮬레이션을 사용하여 테스트하고 미세 조정할 수 있습니다. AWS RoboMaker는 대규모 확장과 병렬 시뮬레이션을 지원하는 완전관리형 로보틱스 시뮬레이션 서비스를 제공하고, 시뮬레이션의 복잡성을 기반으로 기본 인프라를 자동으로 확장합니다. RoboMaker는 또한 실내 공간, 소매점, 레이스 트랙 등의 사전 빌드된 가상 3D 월드를 제공합니다. 따라서 시뮬레이션에서 이러한 월드를 다운로드, 수정 및 활용하여 빠르고 쉽게 시뮬레이션을 시작할 수 있습니다.

플릿 관리

애플리케이션이 개발 또는 수정되면 OTA(무선) 시스템을 빌드하여 애플리케이션을 로봇에 안전하게 배포하고 나중에 로봇을 사용하는 동안 애플리케이션을 업데이트합니다. AWS RoboMaker는 로봇 레지스트리, 보안 및 내결함성을 기본으로 갖춘 플릿 관리 서비스를 제공합니다. 따라서 로봇 수명 주기 동안 배포, OTA 업데이트 및 로보틱스 애플리케이션 관리를 수행할 수 있습니다. RoboMaker 플릿 관리를 사용하여 로봇을 그룹화하고 버그 픽스 또는 새로운 기능으로 적절하게 업데이트할 수 있습니다. 이 모든 것이 콘솔에서 클릭 몇 번만으로 가능합니다.

장점

빠른 시작

AWS RoboMaker에는 빠른 시작을 지원하는 샘플 로보틱스 애플리케이션이 포함되어 있습니다. 이러한 애플리케이션을 토대로, 일반적으로 지능형 로보틱스 애플리케이션에 필요한 음성 명령, 인식, 모니터링 및 플릿 관리 기능을 시작할 수 있습니다. 샘플 애플리케이션에는 로보틱스 애플리케이션 코드(로봇 기능 명령)와 시뮬레이션 애플리케이션 코드(시뮬레이션이 실행될 환경 정의)가 포함되어 있습니다. 샘플 시뮬레이션 애플리케이션에는 실내 공간, 소매점, 레이스 트랙 등의 사전 빌드된 월드가 포함되어 있으므로 몇 분 내에 시작할 수 있습니다. 개발 환경에서 로보틱스 애플리케이션 또는 시뮬레이션 애플리케이션의 코드를 수정 및 빌드하거나 고유한 사용자 지정 애플리케이션을 사용할 수 있습니다.

지능형 로봇 빌드

AWS RoboMaker는 널리 사용되는 AWS 분석, 기계 학습 및 모니터링 서비스와 사전 통합되어 있으므로 비디오 스트리밍, 얼굴 및 사물 인식, 음성 명령 및 응답 또는 측정치 및 로그 수집과 같은 기능을 로보틱스 애플리케이션에 쉽게 추가할 수 있습니다. RoboMaker는 ROS(로봇 운영 체제)를 사용하는 개발자에게 Amazon Kinesis(비디오 스트리밍), Amazon Rekognition(이미지 및 비디오 분석), Amazon Lex(음성 인식), Amazon Polly(음성 생성), Amazon CloudWatch(로깅 및 모니터링) 등의 클라우드 서비스용 확장 프로그램을 제공합니다. 이러한 서비스는 ROS 패키지로 표시되므로 새 프레임워크나 프로그래밍 언어를 배우지 않고도 쉽게 서비스를 사용하여 로보틱스 애플리케이션에 지능형 기능을 빌드할 수 있습니다.

수명 주기 관리

애플리케이션 빌드 및 배포에서 전체 로봇 플릿 모니터링 및 업데이트에 이르기까지 로보틱스 애플리케이션의 수명 주기를 관리합니다. AWS RoboMaker 플랫 관리를 사용하면 로봇 플릿에 애플리케이션을 배포할 수 있습니다. ROS용 CloudWatch 측정치 및 로그 확장 프로그램을 사용하면 이러한 로봇을 수명 주기 동안 모니터링하여 CPU, 속도, 메모리, 배터리 등을 파악할 수 있습니다. 로봇을 업데이트해야 하는 경우 RoboMaker 플릿 관리를 통해 픽스나 새로운 기능을 배포하기 전에 RoboMaker 시뮬레이션을 회귀 테스트에 사용할 수 있습니다.

고객

Future Robot
"Furo 로봇 라인을 공공장소에서 게스트 서비스, 정보 및 엔터테인먼트용으로 사용하며 AWS RoboMaker를 평가했습니다. 이 평가를 통해 RoboMaker 클라우드 확장 프로그램이 기존 ROS 애플리케이션에 쉽게 통합되어 최소한의 개발 노력으로 활용할 수 있는 포괄적인 인텔리전스 기능 세트를 제공했음을 발견했습니다. 샘플 애플리케이션은 신규 AWS 고객인 당사가 첫발을 내디디는 데 필요한 사항을 정확히 제공했습니다. AWS RoboMaker 덕분에 개발 시간이 단축될 것으로 예상되면서 새로운 아이디어와 시장 확장 가능성이 생겼습니다."
 
- 송세경 박사, Future Robot 창립자 겸 CEO

JPL

NASA 제트 추진 연구소는 우주 지형 탐사를 위해 많은 로봇과 로버를 만들고 사용합니다. JPL은 AWS RoboMaker를 사용하여 오픈 소스 로버를 시각화하고 측정치를 거의 실시간으로 수신하여 작동 상태를 파악할 수 있습니다. 또한 AWS RoboMaker 시뮬레이션을 통해 인간의 팔 움직임을 모방할 수 있는 로봇 암을 테스트하는 등 로버의 새로운 기능을 빠르게 개발할 수 있습니다.


Lea

“AWS RoboMaker를 통해 노인과 장애인을 위한 자율 로봇 도우미인 Lea의 기능이 기하급수적으로 증가합니다. Lea는 대화하고, 집 주위를 안내하고, 가족 및 의사와 연결된 상태를 유지하면서 대화형으로 노인의 안전과 활동성을 유지합니다. 당사는 ROS용 클라우드 확장 프로그램을 사용하여 Amazon Kinesis, Amazon Lex, Amazon Polly 등의 서비스를 통한 비디오 및 원격 분석 데이터 스트리밍 및 음성 상호 작용 기능으로 Lea를 향상했습니다. AWS RoboMaker에서 제공하는 이러한 클라우드 서비스와 확장 프로그램을 통해 작은 온보드 계산 능력의 제한을 극복하고 새로운 기능을 빠르게 개발할 수 있었습니다.”

- Dimitrios Chronopoulos, Robot Care Systems 수석 모빌리티 엔지니어


Stanley Black & Decker

“자율 지상 차량과 드론을 사용하여 재시공 비용을 줄이고 건설 산업의 생산성을 높일 계획입니다. 다양한 이미징 센서를 통해 수집한 데이터를 사용하여 시공 활동을 계획하고 스트리밍하기 위한 3D 사이트 모델을 만들 수 있습니다. AWS RoboMaker를 통해 클라우드 환경에서 로보틱스 관련 소프트웨어 애플리케이션을 쉽게 테스트하고 합성 이미징 데이터를 빠르게 생성하여 3D 사이트 모델 생성 알고리즘을 학습할 수 있습니다. AWS RoboMaker는 지상 차량과 드론에 사용하기에 적합한 플릿 관리 솔루션도 제공합니다. AWS RoboMaker 플릿 관리와 AWS Greengrass가 통합되어 지상 차량, 드론 및 IoT 솔루션 간에 쉽게 통신할 수 있습니다.”

- Hamid Montazeri, Stanley Black & Decker 소프트웨어 엔지니어링 및 로보틱스 부사장


aibo
apex.ai
Embark

파트너

FIRST

FIRST는 과학 및 기술 스킬과 관심뿐 아니라 자신감, 리더십 및 삶의 교훈도 구축할 수 있는 쉽고 혁신적인 프로그램을 설계합니다. “AWS RoboMaker를 활용하면서 모든 학생이 나이에 상관없이 더 쉽게 로보틱스 애플리케이션을 개발, 테스트 및 배포하도록 지원할 수 있어서 기쁩니다. 이러한 제품을 통해 FIRST는 청년들이 멘토 기반의 과학 집중 프로그램에 참여하게 하여 과학 및 기술 리더와 혁신자가 되도록 유도하는 임무를 더 쉽게 달성할 수 있습니다.”

- Don Bossi, FIRST 사장


Open Robotics

Open Robotics는 산업, 교육 기관 및 정부 기관과 협력하여 R&D에서 상용 배포에 이르기까지 전 세계 로보틱스 산업을 위한 오픈 소스 소프트웨어를 만들고 지원합니다. “AWS가 ROS 2를 비롯한 당사 제품을 지원하는 덕분에, 개방형 플랫폼을 모든 로보틱스 애플리케이션의 토대로 만든다는 목표를 더 일찍 달성할 것으로 보입니다. AWS를 통해 제공되는 ROS 및 Gazebo를 활용하면서 개발자는 전보다 더 쉽게 시작하고, 회사에서는 이러한 도구를 워크플로우에 통합할 수 있게 되었습니다. 앞으로 개발될 새롭고 혁신적인 ROS 기반 로봇에 대한 기대가 큽니다.”

- Brian Gerkey, Open Robotics CEO


Advance Robot Solutions

"로봇 전략, 판매 및 지원 분야의 리더로서, 당사는 기업 회의부터 공항 및 올림픽에 이르기까지 전 세계의 고객과 고급 로봇을 연결하여 매력적인 경험을 만들어 왔습니다. 엔지니어링 리소스를 제공하며, 로봇 제조업체와 파트너 관계를 맺고 사용자 지정 로보틱스 애플리케이션을 만듭니다. 당사에서 AWS RoboMaker를 사용하고 추천하는 이유는 신속한 프로토타입 작성과 음성 상호 작용, 웨이파인딩 등 지능형 로보틱스 기능의 제공 속도 향상을 지원하여 고객의 사용자 경험이 개선되기 때문입니다. RoboMaker 파트너인 것을 기쁘게 생각하며, 로봇 포트폴리오 전반에서 RoboMaker 서비스를 사용할 계획입니다."

- Paul McManus, Advance Robot Solutions CEO


Sick
Persistent

연구 및 교육 파트너

GTRI

"GTRI의 협동 자율 연구를 통해 저마다 다른 로봇 팀이 사람의 개입 없이도 임무 목적 달성을 위해 협력할 수 있게 되었습니다. 자율 행동에는 혼잡한 환경에서의 온보드 경로 계획, 효율적인 작업 분배, 공통적인 월드 뷰를 위한 센서 데이터 공유가 포함됩니다. AWS RoboMaker는 강력하고 액세스 가능한 방식으로 시뮬레이션을 호스트하고, 보다 제한된 시스템에서는 사용할 수 없는 도구 및 환경 모델을 활용하는 기능을 제공합니다. 현실적인 시뮬레이션을 통해 복잡한 행동과 상호 작용을 시뮬레이션하는 이 기능은 강력한 새 알고리즘과 기술 개발에서 중요합니다."

- Don Davis, Georgia Tech Research Institute 로보틱스 및 자율 시스템 부서장


ASU
Cal Poly
Dartmouth
Northeastern
RMIT
Rutgers
UCF
University of Cambridge
UTA
UW
University of Waterloo
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