Software de robótica

O Sistema Operacional de Robôs, ou ROS, é a estrutura de software de robótica de código aberto mais amplamente usada, fornecendo bibliotecas de software que ajudam a criar aplicativos robóticos. O AWS RoboMaker fornece extensões de nuvem para ROS para que você possa descarregar na nuvem os processos de computação com uso intensivo de recursos que normalmente são necessários para aplicativos de robótica inteligentes e, assim, liberar recursos locais de computação.

As extensões do RoboMaker para ROS incluem serviços como o Amazon Kinesis Video Streams para streaming de vídeo, o Amazon Rekognition para análise de imagem e vídeo, o Amazon Lex para reconhecimento de voz, o Amazon Polly para geração de fala e o Amazon CloudWatch para registro em log e monitoramento. O RoboMaker fornece cada um desses serviços de nuvem como pacotes ROS de código aberto, para a extensão de funções no robô aproveitando as APIs de nuvem, tudo em uma estrutura de software familiar.

Saiba mais sobre cada uma das extensões de serviço de nuvem no repositório de código.

O AWS RoboMaker oferece suporte à versão do ROS Kinetic. Saiba mais sobre ROS aqui.

Aplicativos de amostra

O AWS RoboMaker inclui aplicativos de amostra de robótica para ajudá-lo a começar a usar rapidamente. Eles fornecem o ponto de partida para os recursos de comando de voz, reconhecimento, monitoramento e gerenciamento de frota que normalmente são necessários para aplicativos robóticos inteligentes. Aplicativos de amostra vêm com código de aplicativo robótico (instruções para a funcionalidade do seu robô) e código de aplicativo de simulação (definindo o ambiente no qual suas simulações serão executadas). Você pode começar a usar as amostras aqui

Olá, mundo

Aprenda o básico sobre como estruturar seus aplicativos de robô e de simulação, editar código, criar, lançar novas simulações e implantar aplicativos em robôs. Comece com um modelo de projeto básico, incluindo um robô em um mundo de simulação vazio.

  • Use o Gazebo para criar novos mundos de simulação inserindo modelos, controlando a visualização da câmera e reproduzindo e pausando um aplicativo de simulação
  • Use os Amazon CloudWatch Logs e um bucket de saída do Amazon S3 para exibir logs para os aplicativos de robô e de simulação
  • Use o terminal para executar comandos do ROS
 

Aprenda sobre navegação por robôs, streaming de vídeo, reconhecimento facial e conversão de texto em fala. Um robô navega entre os locais-alvo em uma casa simulada e reconhece os rostos nas fotos. O robô transmite imagens de câmera para o Amazon Kinesis Video Streams, recebe resultados de reconhecimento facial do Amazon Rekognition e fala os nomes das pessoas reconhecidas usando o Amazon Polly.

  • Use rqt para visualizar as imagens da câmera simulada que são transmitidas para o Amazon Kinesis Video Streams
  • Use rviz para visualizar o mapa do SLAM (localização e mapeamento simultâneos) do robô e seu estado de planejamento.
  • Use o terminal para visualizar os resultados do Amazon Rekognition
 

Comandos de voz

Comande um robô por meio de texto e voz em linguagem natural em uma livraria simulada usando o Amazon Lex. Os comandos padrão incluem “mover para <direction> <rate>,” “virar para <direction> <rate>” e “parar”. O robô reconhece e executa cada comando.

  • Use o terminal para enviar comandos de movimento em linguagem natural para serem interpretados pelo Amazon Lex (por exemplo, “avançar 5”, “girar no sentido horário 5” e “parar”)
  • Use as Métricas do Amazon CloudWatch para monitorar a execução de comandos, distâncias até os obstáculos detectados mais próximos e colisões
 

Monitoramento de robôs

Monitore a integridade e as métricas operacionais de um robô em uma livraria simulada usando as Métricas do Amazon CloudWatch e os Amazon CloudWatch Logs. As métricas transmitidas incluem velocidade, distância até o obstáculo mais próximo, distância até a meta atual, contagem de colisões, utilização da CPU do robô e uso de RAM.

  • Use as Métricas do Amazon CloudWatch para visualizar a integridade e o desempenho do robô
  • Use o Gazebo para derrubar obstáculos perto do robô e veja as métricas resultantes
 

Acompanhamento de objetos usando aprendizado por reforço

Ensine um robô a rastrear e seguir um objeto através do aprendizado por reforço na simulação usando a Coach Reinforcement Learning Library e, em seguida, implante esse recurso em um robô. Veja as métricas de recompensa nas Amazon Cloudwatch Metrics para explorar como o modelo de machine learning melhora com o tempo. Personalize sua função de recompensa para melhorar o algoritmo de machine learning usado para treinamento.

  • Use o Gazebo para experimentar diferentes locais de um objeto a ser rastreado
  • Use rviz para visualizar o treinamento do robô na simulação
  • Use a Coach Reinforcement Library para treinar e avaliar modelos
 

Condução automática usando aprendizado por reforço

Ensine um carro de corrida a dirigir em uma simulação através do aprendizado por reforço usando a Coach Reinforcement Learning Library e, em seguida, implante esse recurso em um robô. Veja as métricas de recompensa nas Amazon Cloudwatch Metrics para explorar como o modelo de machine learning melhora com o tempo. Personalize sua função de recompensa para melhorar o algoritmo de machine learning usado para treinamento.

  • Use o Gazebo e rviz para visualizar o treinamento do carro na simulação
  • Use os Amazon CloudWatch Logs para rastrear a performance de um carro
  • Use a Coach Reinforcement Library para treinar e avaliar modelos
 

Blogs

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Saiba mais sobre o AWS RoboMaker na página Perguntas frequentes.

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