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. O AWS RoboMaker é compatível com as seguintes versões do ROS: ROS Kinetic, ROS Melodic e ROS2 Dashing (BETA). Saiba mais sobre ROS aqui.

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.

Extensões de nuvem para ROS1

Extensões de nuvem para ROS2

Aplicativos de teste

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
 

Ativos de simulação

Criamos mais ambientes que você pode usar com os seus robôs. Esses ambientes podem ser usados para testar reconhecimento facial, navegação, prevenção de custos e machine learning, e podem ser modificados de acordo com os seus cenários. 

Residência

RoboMaker-House

Uma pequena residência com cozinha, sala de estar, aparelhos de ginástica e quadros que você pode modificar para testar o reconhecimento de imagens. Há vários obstáculos para navegação pelo seu robô.

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Livraria

RoboMaker-Bookstore

Navegue entre estantes de livros nesta livraria simulada. A livraria inclui vários obstáculos, incluindo cadeiras e mesas, para navegação pelo seu robô.

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Pista de corrida

RoboMaker-Racetrack

Use machine learning para ensinar o robô a ficar nesta pista de corrida. A pista é oval, com marcação clara das bordas. Preparar... foi dada a partida!

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Workshops e tutoriais

Workshop

Olá, mundo! Conceitos básicos do AWS RoboMaker

Neste workshop, você verá como começar a usar o AWS RoboMaker para criar aplicativos robóticos inteligentes. Você também terá a oportunidade de gerenciar e implantar aplicativos de robôs em um ambiente simulado, bem como em um robô de produção (requer um TurtleBot 3 Burger).

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Workshop

Encontrar marcianos com o AWS RoboMaker e o JPL Rover de código aberto

Neste workshop, você se familiarizará com o AWS RoboMaker e aprenderá a simular o NASA JPL Mars Open Source Rover. Ao fazer isso, você aprenderá a integrar o AWS RoboMaker a serviços como aprendizado de máquina, monitoramento e análise para que seu Mars Rover possa transmitir dados, navegar, se comunicar, compreender e aprender.

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do AWS Lambda

Como treinar um robô usando aprendizado por reforço

O aprendizado por reforço (RL) é uma técnica avançada de machine learning (ML) que aprende comportamentos muito complexos sem exigir dados de treinamento rotulados e pode tomar decisões de curto prazo enquanto otimiza para uma meta de prazo mais longo. Você pode usar o aplicativo de exemplo do AWS RoboMaker para gerar dados de treinamento simulados usados para RL. O modelo de RL ensinará o robô a rastrear e seguir um objeto. Essa é uma demonstração simples que pode ser ampliada para casos de uso como auxílio aos trabalhadores em um armazém ou um robô de entretenimento que segue um consumidor em sua residência.
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do AWS Lambda

Execute o ROS em várias máquinas com o AWS RoboMaker

Em muitos casos, um desenvolvedor ou pesquisador robótico precisará executar o Sistema operacional de robôs (ROS) em várias máquinas. Neste tutorial, você aprenderá como configurar o ROS em uma máquina virtual em execução no AWS, como conectar seu robô físico à máquina virtual e como criar um sistema ROS conectado a várias máquinas. Isso simplificará o desenvolvimento de seu aplicativo robótico.  

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do AWS Lambda

Execute os tutoriais ROS usando o AWS RoboMaker

Neste tutorial, nós o mostraremos como configurar um ambiente no AWS RoboMaker para aprender sobre o Sistema operacional de robôs (ROS). Os tutoriais incluem: introdução de ROS, criação de nós, cinemática simples para robô móvel, reconhecimento visual de objeto, execução de ROS em várias máquinas, navegação SLAM, planejamento de caminhos, exploração de ambiente desconhecido e pesquisa de objetos.
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do AWS Lambda

ROSbot + AWS Robomaker - Tutorial rápido de introdução

Husarion ROSbot 2.0 é uma plataforma para robôs de código aberto. Ela pode ser usada como uma plataforma de aprendizado para o sistema operacional de robôs (ROS), bem como uma base para diversos aplicativos robóticos, como robôs de pesquisa, robôs de inspeção, robôs de serviços personalizados, etc. Neste tutorial, iremos guiá-lo desde a desembalagem até o lançamento e a implantação de aplicativos usando o AWS RoboMaker.
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Vídeos

Utilizando o modo de Aprendizado por reforço com o AWS RoboMaker (4:17)
Implantação de aplicativos robóticos usando machine learning com o Nvidia JetBot e o AWS RoboMaker (32min04s)
Criação de um pipeline de integração contínua para aplicativos ROS usando o AWS RoboMaker (1h00min42s)

Blogs

No momento, não há nenhuma publicação de blog. Consulte o blog da AWS para ver outros recursos 

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Saiba mais sobre o AWS RoboMaker na página Perguntas frequentes.

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