시뮬레이션

자율 로봇을 위한 애플리케이션을 구축하고 테스트하는 것은 까다롭고 복잡하며 많은 리소스가 소모됩니다. 일반적으로 개발자 팀이 광범위한 배포 시나리오를 해결하기 위한 코드를 작성하면 이 코드를 통합한 다음 애플리케이션 시나리오를 실제 환경의 로보틱스 하드웨어에서 테스트합니다. 개발 및 테스트 프로세스를 이렇게 수동으로 수행하자면 직원의 작업 시간이 할애되고, 값비싼 하드웨어가 필요하며, 애플리케이션 업데이트의 릴리스 주기는 늦어지고, 확장이 어려워질 수 있습니다.

시뮬레이션을 사용하면 개발자가 가상 환경, 즉 월드에서 애플리케이션을 테스트할 수 있으므로 테스트 범위를 넓히고, 코드 오류를 줄이며, 개발 속도를 가속화할 수 있습니다. 시뮬레이션 사용의 가장 중요한 이점 중 하나는 다양한 많은 월드에서 로봇을 테스트하고 훈련할 수 있다는 것입니다. 확장 시뮬레이션을 활용하면 강력한 회귀 테스트, 강화 학습 및 가상 데이터 생성을 수행할 수 있게 됩니다. 하지만 로보틱스 회사의 입장에서 시뮬레이션 월드 구축, 시뮬레이션 인프라 관리 및 테스트 확장에는 많은 비용이 들고 전문 기술도 필요합니다. 종종 이 때문에 로보틱스 회사에서의 시뮬레이션 사용은 제한적으로 이뤄지며 대규모 자동화 테스트를 활용하는 데도 한계가 있습니다.

AWS RoboMaker를 사용한 시뮬레이션

A: AWS RoboMaker는 개발자, QA 및 DevOps 엔지니어가 인프라를 프로비저닝하거나 관리할 필요 없이 손쉽게 시뮬레이션 월드를 생성하고 시뮬레이션 작업을 실행할 수 있도록 하는 완전관리형 서비스입니다. RoboMaker는 개발자가 3D 가상 환경에서 코드를 테스트하며 반복 실행할 수 있는 도구를 제공하여 모든 로보틱스 회사가 합리적인 가격으로 대규모 시뮬레이션을 이용할 수 있도록 합니다. 이 서비스는 대규모 및 병렬 시뮬레이션을 지원하며 테스트 대상 시나리오의 복잡성에 따라 자동으로 확장됩니다. 로보틱스 회사에서는 RoboMaker 시뮬레이션을 통해 더 빠르고 경제적이며 강력하게 로보틱스 애플리케이션 테스트 및 기계 학습을 실현할 수 있습니다.

대규모 시뮬레이션 월드 구축

RoboMaker WorldForge를 사용하면 엔지니어링 투자나 월드 생성 인프라 관리 없이도 현실 세계의 상황을 모방하는 수백 개의 사전 정의된 무작위 시뮬레이션 월드를 자동으로 생성할 수 있습니다. 시뮬레이션 월드 생성기가 없으면 시뮬레이션 월드를 구축하는 데 많은 비용과 시간이 소모되며, 전문적인 3D 모델링 기술과 시뮬레이션 엔진에 대한 지식도 필요합니다. WorldForge를 사용하면 간편하게 시뮬레이션의 규모, 속도 및 분산을 높여 프로덕션 코드의 품질을 개선하고 출시 기간을 단축할 수 있습니다. 현재 WorldForge는 구성 가능한 평면도와 가구를 완비한 실내 가정 환경용 월드를 제공합니다.

대규모 병렬 시뮬레이션 실행

개발자는 RoboMaker 배치 시뮬레이션 API를 사용하여 단일 API 호출로 대규모 시뮬레이션 배치를 손쉽게 시작할 수 있습니다. API를 통해 대규모 시뮬레이션을 실행하면 컴퓨팅 파워에 보다 쉽게 액세스할 수 있으므로 개발자가 테스트의 복잡성, 규모 및 빈도를 높여 개발 수명주기를 단축하고 보다 강력한 테스트를 수행할 수 있습니다.

관리형 ROS/Gazebo 환경

RoboMaker 시뮬레이션을 통해 오픈 소스 Gazebo 로봇 시뮬레이션 엔진을 사용하는 시뮬레이션 환경에서 로봇 운영 체제(ROS)로 알려진 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리와 ROS 2 애플리케이션을 실행할 수 있습니다. RoboMaker를 사용하면 인프라를 프로비저닝, 구성 및 관리하지 않고도 클라우드에서 Gazebo 기반 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. RoboMaker 시뮬레이션은 실행 중인 시뮬레이션 작업과의 상호 작용을 위해 Gazebo 그래픽 클라이언트를, 센서 데이터 시각화를 위해 rviz를, 다양한 GUI 도구를 실행하기 위해 rqt를, 실행 중인 로봇 애플리케이션과의 상호 작용을 위해 명령줄을 지원합니다.

ROS 클라우드 확장 프로그램

로봇 기능 향상

AWS는 개발자들이 추가 하드웨어를 설치하거나 복잡한 소프트웨어를 개발하지 않고도 클라우드 확장 프로그램을 통해 로봇의 기능을 향상시키고 데이터를 수집할 수 있도록 Amazon 서비스용 클라우드 확장 프로그램을 개발했습니다. 클라우드 확장 프로그램을 사용하면 객체 탐지를 위한 Amazon Rekognition, 비디오 스트리밍을 위한 Amazon Kinesis, 텍스트-음성 변환을 위한 Amazon Polly, 음성 인식을 위한 Amazon Lex 등을 통해 ROS 기반 로봇 기능을 향상시킬 수 있습니다. 운영 면에서, 클라우드 확장 프로그램을 사용하면 지표, 로깅 및 모니터링을 위해 Amazon CloudWatch를 사용하여 로봇에서 성능 및 운영 데이터를 얻을 수 있습니다. 또한 ROS 확장 프로그램을 사용하여 로봇에서 rosbag 및 파일을 업로드해 Amazon S3에 저장할 수도 있습니다. AWS는 이러한 각 클라우드 서비스 확장 프로그램을 고객들이 클라우드 API를 통해 액세스할 수 있는 오픈 소스 ROS 패키지로 제공합니다. 이 통합된 AWS 서비스 제품군을 통해 고객은 현장에서 로보틱스 애플리케이션의 성능을 쉽게 모니터링하고 조정할 수 있습니다. AWS의 ROS 리소스 및 설명서에서 자세히 알아보십시오.

플릿 관리

로보틱스 애플리케이션의 개발, 테스트 및 배포 후에는 현장에서 로봇을 관리해야 합니다. 로봇 상태를 모니터링하고, 성능 데이터를 수집하고, 애플리케이션을 안전하게 업데이트하는 등의 까다로운 작업이 필요하지만 AWS는 RoboMaker의 플릿 관리 기능과 AWS IoT Greengrass를 비롯한 광범위한 AWS 클라우드 서비스를 통해 이를 해결할 수 있는 독보적인 역량을 갖추고 있습니다.

안전한 애플리케이션 관리 및 배포

RoboMaker의 플릿 관리 서비스는 AWS IoT Greengrass와 통합되어 로봇 레지스트리, 보안 및 내결함성을 제공합니다. 기업은 레지스트리 서비스를 통해 로봇을 식별 및 추적하고 최적의 플릿으로 구성할 수 있습니다. 개발자는 RoboMaker 플릿 관리 기능을 사용하여 AWS의 완전관리형 OTA(Over-The-Air) 업데이트 인프라를 통해 애플리케이션을 로봇에 안전하게 배포할 수 있습니다. AWS IoT Greengrass는 암호화된 연결을 통해 AWS 클라우드 서비스에 안전하게 연결하기 위해 X.509 인증서, 관리형 구독, AWS IoT 정책 및 IAM 역할을 사용합니다. RoboMaker의 OTA 서비스는 소프트웨어 업데이트가 중단되거나 불완전하게 되는 위험을 줄이기 위해 OTA 프로세스에 인텔리전스 기능을 제공하는 조건부 업데이트를 지원합니다.

개발 환경

RoboMaker의 개발 환경은 로보틱스 개발을 위한 AWS Cloud9 내 사용자 지정 환경입니다. 이 환경에는 ROS가 사전 설치되어 있으며, 샘플 애플리케이션도 포함되어 있습니다. 또한 이 환경은 시뮬레이션 등의 다른 RoboMaker 기능과도 통합되어 있으므로 개발 환경의 인터페이스에서 이러한 기능을 사용할 수 있습니다.

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