ROS 雲端擴充功能

機器人作業系統 (又稱為 ROS) 是最廣泛使用的開放原始碼機器人軟體架構,提供可協助您建立機器人應用程式的軟體程式庫。AWS RoboMaker 提供 ROS 雲端擴充功能,因此您可以將智慧型機器人應用程式通常所需之較資源密集的運算程序卸載至雲端,以釋放本機運算資源。此類擴充功能可輕鬆地整合 AWS 服務,如供影片串流的 Amazon Kinesis Video Streams、供影像和影片分析的 Amazon Rekognition、供語音辨識的 Amazon Lex、供產生語音的 Amazon Polly,及供記錄和監控的 Amazon CloudWatch。RoboMaker 提供這些雲端擴充功能作為開放原始碼 ROS 套件,因此您可以在熟悉的軟體架構中運用所有的雲端 API,在機器人上建置各種功能。

透過 Amazon Kinesis 和 Amazon Rekognition 執行電腦視覺

您可以使用 Amazon Kinesis 和 Amazon Rekognition 建置電腦視覺應用程式,協助將電腦資源卸載至雲端。只要將 Amazon Kinesis Video Streams 提供的串流輸入 Amazon Rekognition Video,即可在極低延遲的情況下,對您提供的數千萬張人臉的集合執行臉部辨識。

透過 Amazon Lex 和 Amazon Polly 執行語音命令

Amazon Lex 提供高品質的語音辨識和自然語言理解能力,搭配上意思鏈結,可讓您將複雜的交談細分為更小的部分,以簡化傳送給機器人的指令。針對產生回應和語音的方面,Amazon Polly 包含了數十種逼真的語音且支援多種語言,因此您可以選取適當的語音,然後在多個國家分發啟用語音功能的應用程式。

透過 Amazon CloudWatch 執行監控和記錄

Amazon CloudWatch 可為您提供可行的洞見,協助您優化應用程式效能、管理資源使用率,以及了解整個系統的運作狀態。透過 CloudWatch,您可以查看小至 1 秒的詳細指標和記錄資料、保存資料 (指標) 長達 15 個月,並能夠執行指標計算,以便掌握機器人的用量和表現。

開發環境

AWS RoboMaker 提供建置和編輯機器人應用程式的機器人開發環境。此 RoboMaker 開發環境以 AWS Cloud9 作為基礎,因此您可啟動專用工作空間,針對機器人應用程式的程式碼加以編輯、執行和偵錯。RoboMaker 開發環境包括作業系統、開發軟體,以及自動下載、編譯和設定的 ROS。此外,RoboMaker 雲端擴充功能與範本機器人應用程式皆已預先整合至該環境中,因此您可以在數分鐘內開始使用。

預先設定的 ROS 工具

開發環境已預先安裝並設定好 ROS,因此您可以立刻開始編輯。您可以一邊更新機器人應用程式的程式碼,一邊在開發環境中執行更新的模擬任務。已預先設定的 ROS 建置工具也會在您的 ROS 程式碼中建置並隨附相依性,以確保程式碼能在您的硬體上執行。

預先整合的範例應用程式

RoboMaker 提供數個已經在開發環境上預先整合的範例應用程式,可供您立即下載。每個範例都含有預先建置的機器人應用程式和模擬應用程式的程式碼,您只需對每個應用程式加以微調或延伸建置,就能夠快速開始執行任務。每個範例應用程式運用 RoboMaker 的 ROS 雲端擴充功能,並提供相對應的範例模擬世界。您可以在 RoboMaker 主控台上,使用這些範例應用程式執行模擬任務來進行虛擬測試;而這些範例應用程式與機器人硬體相容,因此您也可以輕鬆地部署實體機器人來進行真實世界測試。

功能齊全的編輯器

RoboMaker 開發環境有一個能在瀏覽器執行的編輯器,讓您可以輕鬆編寫、執行專案以及偵錯專案。當您輸入程式碼時,編輯器會顯示程式碼自動填寫和程式碼提示建議,幫助您更快地編寫程式碼並避免錯誤。

模擬

模擬的用途在於了解機器人應用程式在複雜與變動的環境中的表現方式,因此您不需要投入昂貴硬體,並設定實體測試環境。您可以透過模擬針對機器人應用程式進行測試和微調,再部署至實體硬體。AWS RoboMaker 提供全受管機器人模擬服務,可支援大規模平行模擬,並根據模擬複雜性自動擴充基本的基礎架構。RoboMaker 亦提供預先建置的虛擬 3D 環境 (例如室內房間、零售商店及賽道),可供您下載、修改,並在模擬作業中使用,幫助您快速輕鬆開始使用。

多個模擬使用案例

RoboMaker 模擬支援數種不同的模擬使用案例。透過執行模擬任務,您可以在開發機器人應用程式時進行無限次測試,在每個新的機器人應用程式版本週期間進行回歸測試,或者產生模擬資料以訓練機器學習模型。

預先整合的開放原始碼

RoboMaker 模擬與開放原始碼 Gazebo (模擬引擎) 整合,搭配 ODE 物理引擎和 OGRE 轉譯引擎。您可以輕易地移轉建置在這些引擎上的現有模擬任務,用來執行 RoboMaker 模擬。RoboMaker 模擬也支援命令列工具和視覺化工具,例如 Gazebo 用戶端、rviz 和 rqt,以便您與模擬任務互動或將其視覺化。

自動調整規模

RoboMaker 模擬可以根據您的機器人應用程式和模擬應用程式的複雜程度,來自動擴充基本的基礎架構。RoboMaker 會負責執行基礎架構的相關作業,例如容量規劃、計算資源佈建、軟體更新和 OS 修補等,讓您不必親自動手。您只需要為模擬任務所消耗的資源付費。

監控和記錄

RoboMaker 模擬與 Amazon CloudWatch 和 Amazon S3 整合,可提供監控和記錄模擬任務的功能。在執行模擬任務時,您可以發出衝突、速度和電池電力狀態等指標,用來分析應用程式的表現。您也可以啟用 rosbag (ROS 內的檔案類型,用來儲存 ROS 訊息資料) 和 gzlog (Gazebo 記錄檔案,包含整個虛擬世界的初始完整描述,以及一系列的「世界狀態」),在模擬任務完成後加以分析、重新執行或偵錯。

叢集管理

完成開發或修改應用程式後,您可能會在機器人使用同時,建置無線 (OTA) 系統,安全地將應用程式部署至機器人,並進行應用程式後續更新。AWS RoboMaker 提供具備機器人登錄、安全性和容錯功能的叢集管理服務,因此您可以部署、執行 OTA 更新,並在機器人的生命週期全程管理機器人應用程式。您可以使用 RoboMaker 叢集管理為機器人分組,並根據此方式使用錯誤修正程式或新功能加以更新,全部只要在主控台內按幾下即可完成。

機器人登記和管理

您可以使用 RoboMaker 叢集管理登記您的機器人,並且將機器人編入不同叢集 (例如 Beta 版叢集和生產叢集),這樣就可以只部署或更新您需要的叢集。

無線 (OTA) 部署

RoboMaker 叢集管理提供無線部署,您只需輕按幾下,就可以將機器人應用程式安全地部署至機器人叢集。您可以將 OTA 部署用於新的應用程式,或用於現有應用程式的錯誤修正或新功能。

AWS IoT Greengrass 整合

RoboMaker 叢集管理與 AWS IoT Greengrass 整合,讓您可以獲得額外的 IoT Greengrass 功能,例如本機 Lambda 功能、本機簡訊和機器學習推理等。AWS IoT Greengrass 支援 x86 以及 ARM 架構,因此無論您的機器人硬體使用的是 x86 或 ARM,都適用 RoboMaker 叢集管理。

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