AWS RoboMaker 是一種服務，可輕鬆地大規模開發、測試和部署智慧型機器人應用程式。RoboMaker 透過連線至雲端服務，擴展最受廣泛使用的開放原始碼機器人軟體架構 Robot Operating System (ROS)。其中包括 AWS 機器學習服務、監控服務和分析服務，可讓機器人串流資料、導航、通訊、理解及學習。RoboMaker 提供適用於應用程式開發的機器人開發環境、加快應用程式測試速度的機器人模擬服務，以及可供遠端應用程式部署、更新和管理的機器人叢集管理服務。
機器人為可感應、運算和採取行動的機器。機器人需要指示來完成任務，而這些指示會透過開發人員所編碼的應用程式的方式下達，以決定機器人的行為。接收與處理感應器資料、控制移動傳動器，以及執行特定任務等功能，一般皆透過智慧型機器人應用程式自動化進行。智慧型機器人受到日益廣泛使用，可在倉庫中分配庫存、在家中處理繁瑣家事、在零售商店提供客戶服務。機器人應用程式會使用機器學習，以執行辨識物體或臉部、與人交談、聽從口頭命令或自主導航等較複雜的任務。直至今日，開發、測試和部署智慧型機器人應用程式仍相當困難和耗時。使用機器學習建置智慧型機器人功能相當複雜，且需要專業技能。設定開發環境可能會花費開發人員數日的時間；而建置實境模擬系統測試應用程式，可能會因為所需的基本基礎設施而耗費數月的時間。完成開發和測試應用程式後，開發人員需要在機器人使用同時，建置部署系統，將應用程式部署至機器人，並進行應用程式後續更新。
AWS RoboMaker 提供各種工具，讓智慧型機器人應用程式的建置變得更為容易，這是可輕鬆快速進行測試的全受管模擬服務，也是生命週期管理的部署服務。AWS RoboMaker 去除了機器人各個開發步驟的繁重任務，讓您能夠專心設計創新的機器人應用程式。
運作方式
AWS RoboMaker 提供四種核心功能，可供開發、測試和部署智慧型機器人應用程式。
ROS 雲端擴充功能
Robot Operating System (ROS) 為最受廣泛使用的開放原始碼機器人軟體架構，提供軟體程式庫可協助建置機器人應用程式。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 提供這些雲端服務擴充功能作為開放原始碼 ROS 套件，因此您可以透過運用熟悉軟體架構中的所有雲端 API，在機器人上建置各種功能。
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。
模擬
模擬的用途在於了解機器人應用程式在複雜或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。另外，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這些環境，幫助您快速輕鬆開始使用。
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，並據此來更新錯誤修正或新功能，全部只要在主控台內按幾下滑鼠即可完成。
優點
快速開始使用
AWS RoboMaker 包含範本機器人應用程式，可協助您快速開始使用。這些應用程式提供智慧型機器人應用程式一般所需之語音命令、辨識、監控和叢集管理功能的基礎。範本應用程式隨附機器人應用程式的程式碼 (機器人功能的各項指示) 和模擬應用程式的程式碼 (定義模擬作業執行環境)。範本模擬應用程式隨附預先建置的各種環境 (例如室內房間、零售商店及賽道)，因此您可在數分鐘內開始使用。您可以在開發環境中修改和建置機器人應用程式或模擬應用程式的程式碼，或使用自訂的應用程式。
建置智慧型機器人
由於 AWS RoboMaker 已預先與常用的 AWS 分析、機器學習和監控服務整合，因此您可將影片串流、臉部與物體辨識、語音命令和回應，或指標和日誌收集等功能，輕鬆新增至機器人應用程式。RoboMaker 向使用 Robot Operating System (ROS) 的開發人員提供 Amazon Kinesis (影片串流)、Amazon Rekognition (影像和影片分析)、Amazon Lex (語音辨識)、Amazon Polly (語音產生) 及 Amazon CloudWatch (記錄和監控) 等雲端服務擴充功能 。此類服務以 ROS 套件形式提供，因此您可輕鬆用在機器人應用程式內建置智慧型功能，無須學習新的架構或編寫程式設計語言。
生命週期管理
管理機器人應用程式的生命週期，範圍從建置和部署應用程式，至監控和更新整個機器人叢集。使用 AWS RoboMaker 叢集管理，您可將應用程式部署至機器人叢集。使用適用於 ROS 的 CloudWatch 指標和日誌擴充功能，您可監控機器人的完整生命週期，以了解 CPU、速度、記憶體、電池等項目的狀況。當機器人需要更新時，您可先使用 RoboMaker 迴歸測試模擬，再透過 RoboMaker 叢集管理部署修正程式或新功能。
客戶
美國太空總署噴氣推進實驗室 (JPL) 製造並搭配使用許多機器人和探測車，來探索太空地形。透過使用 AWS RoboMaker，JPL 可讓開放原始碼探測車以視覺化呈現，並接收近乎即時的指標，以了解其運作狀況。AWS RoboMaker 模擬更可讓 JPL 加快探測車新功能的開發速度，例如測試可模仿人類手部移動的機器手臂。
「AWS RoboMaker 讓輔助長者與行動不便者的自主機器人 Lea 的功能項目以倍數方式成長。Lea 為互動式機器人，可維護長者的安全和活動力，同時可進行對話、屋內導航，以及與家人和醫師保持聯繫。我們使用適用於 ROS 的 AWS RoboMaker 雲端擴充功能，以透過 Amazon Kinesis、Amazon Lex 和 Amazon Polly 等服務，增強 Lea 的影片和遙測資料串流和語音互動功能。這些由 Aws RoboMaker 所提供的雲端服務和擴充功能，可讓我們快速開發新功能，同時打破小型內建運算功能的限制。」
- Robot Care Systems 移動機器人總工程師 Dimitrios Chronopoulos
「我們正計畫使用自主無人地面載具和探測機，來提高營造業生產力，並降低施工重做成本。透過各種成像感應器，我們可使用收集的資料建立 3D 工地模型，來計畫和簡化施工活動。使用 AWS RoboMaker，我們可在雲端環境中輕鬆測試機器人相關軟體應用程式，並快速產生合成成像資料，來訓練我們的 3D 工地模型生成演算法。AWS RoboMaker 也提供理想的叢集管理解決方案，可用於地面載具和探測機。AWS RoboMaker 叢集管理和 AWS Greengrass 間的整合，可讓地面載具、探測機和 IoT 解決方案間非常輕鬆進行通訊。」
- Stanley Black & Decker 軟體工程與機器人部門副總裁 Hamid Montazeri
合作夥伴
FIRST 設計方便使用的創新程式，協助培養科學和技術技能和興趣，以及培養自信、領導能力和人生經驗。「我們很高興能夠利用 AWS RoboMaker，協助各年齡層學生更輕鬆開發、測試和部署機器人應用程式。這些產品可協助 FIRST 更輕鬆達成任務，透過讓年輕學子接觸引導型的科學類程式，鼓勵他們成為科學和技術方面的領導人物。」
- FIRST 總裁 Don Bossi
Open Robotics 與產業、學術界和政府合作建立與支援適用於全球機器人產業 (從研發到商業部署) 的開放原始碼軟體。「AWS 對我們產品 (包括 ROS 2) 的支援，可協助我們大幅推動目標，使開放平台成為所有機器人應用程式的基礎。 AWS 所提供的 ROS 和 Gazebo，讓開發人員現在能更輕鬆進入狀況，也能讓許多公司將這些工具與工作流程整合。我等不及看到未來所開發的全新創新 ROS 型機器人。」
- Open Robotics 執行長 Brian Gerkey
「身為機器人策略、銷售和支援領域的領導者，我們在全球各大場合中，從企業大型會議到機場和奧林匹克運動會，透過先進的機器人與客戶合作，創造愉快的使用體驗。我們提供工程資源，與機器人製造商達成合作夥伴關係，建立自訂機器人應用程式。我們會使用 AWS RoboMaker 和推薦這項產品的原因，在於這項產品能協助我們快速建立原型，提升語音互動與找路等智慧型機器人功能的回應速度，進而為客戶帶來更具吸引力的使用體驗。我們很高興成為 RoboMaker 合作夥伴，也期待將 RoboMaker 服務應用於我們的機器人產品系列。」
- Advance Robot Solutions 執行長 Paul McManus
研究與教育合作夥伴
「GTRI 在自主協同領域的研究，讓不同種類的機器人團隊能共同合作完成任務目標，不需要人類參與。自主行為包括雜亂環境的機上路徑規劃、有效分配工作，以及共用相同環境視角的感應器資料。AWS RoboMaker 可以強大而便利的方式管理模擬作業，並運用無法在限制性較高的系統中取得的工具和環境模型。我們認為以實境模擬方式模擬複雜行為與互動的這項功能，對於開發強大的新演算法和技巧相當重要。」
- 喬治亞理工學院機器人與自主系統部門主任 Don Davis
