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AWS

AWS最近推出一項方便開發人員開發、測試和部署機器人應用的服務RoboMaker,AWS擴展了最為廣泛使用的開源機器人軟體框架Robot Operating System(ROS),將該框架連接到雲端服務,並加入AWS自家的機器學習、監控和分析服務,讓機器人應用能夠傳送數據、定位、溝通和學習。AWS表示,RoboMaker提供機器人應用的開發環境,模擬並加速測試,除此之外,還能透過管理服務遠端部署、更新和管理應用。

機器人是會感受、計算和行動的機器,因此需要指引來完成任務,這些指引來自於開發應用時建構的程式碼,決定了機器人面對不同指引時,要做出什麼樣的行為,機器人接收和處理感測器數據後,會觸發控制動作器,來完成特定的任務。現階段,機器人應用已經被用於許多場景,像是在倉儲,機器人從事分配存貨的工作,在家中,機器人則負責處理繁瑣的家事,而在零售商店,機器人也能提供客戶服務,甚至,機器人應用利用機器學習來展現更多更複雜的工作,像是物體和人臉辨識、與真人對話、自動導航等。

但是,直到現在,開發、測試和部署機器人應用還是很困難,並且需要花費許多時間。要用機器學習技術建置具備智能的機器人是一項複雜的挑戰,也需要特殊的技能,建置開發環境就可以花上開發人員好幾天的時間,模擬和測試更是要花上幾個月,測試完畢後,還要部署,之後還需要不斷地更新應用。

AWS這次推出的RoboMaker提供一系列的工具,讓建置一個機器人應用更加簡單,包含快速又簡單測試的模擬服務、管理生命周期的部署服務,模擬服務提供預設的虛擬3D場景,像是室內房間、零售商店等,而部署服務可以讓開發人員監控應用,包含CPU用量、效能、記憶體和電池等狀況,當機器人需要更新時,也能透過RoboMaker的管理服務,在部署更新或是新功能時,模擬回歸測試(Regression testing)。AWS相信,簡化了繁重的開發步驟,開發人員就能聚焦於創造出創新的機器人應用。

另外,AWS透過開源機器人軟體框架ROS,整合了AWS自家的服務,像是影音串流服務Kinesis Video Streams,圖像和影片分析服務Rekognition、語音辨識服務Lex、語音生成服務Polly,以及Log監控服務CloudWatch,這些雲端服務能夠讓開發人員,在建置機器人應用的過程中,用熟悉的軟體框架,更簡單地加入新功能。


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