在最近的 AWS re:Invent 2018 大会上，Amazon 推出了 AWS RoboMaker，这项服务大规模简化了智能机器人应用程序的开发、测试和部署。RoboMaker 包含机器人操作系统（ROS）的扩展，可以连接到 AWS 云端，使用机器学习、认知、监控和分析的服务。
传统上来说，因为开发、模拟和控制管理的工具很分散，所以使机器人应用程序的构建变得很困难。这种问题导致了许多效率低下的现象。AWS RoboMaker 的总经理 Roger Barga 解释称：
构建机器人应用程序和解决这些工具的挑战需要一些时间。这些时间上的延误对于开发人员正在尝试构建的应用程序来说几乎没有价值，在 AWS 我们称其为无意义的重任。问题是这些挑战极大地占用了开发人员用来构建智能机器人应用程序的时间。使用 AWS RoboMaker，开发人员可以有更多的时间在机器人和他们的应用程序上进行创新。
传统意义上，网络连接是机器人应用程序使用基于云的服务的阻碍。但是 Barga 说不会再有这样的问题存在：
网络越来越普及，也正在改善。连接的设备可以以毫秒的延迟和云进行通信，延迟也一直在下降。对于机器人领域，这是翻天覆地的改变，因为开发人员不需要再局限于设备自身的物理和软件资源。
Amazon 通过扩展 ROS，将 AWS 的云服务添加至其中而创造了 AWS RoboMaker。这些扩展捆绑到现在 ROS 开发人员熟悉的 ROS 包中。当开发人员在自己的开发环境中引入这些包的时候，它可以解锁对于 Amazon 许多云服务的访问权限，包括：
Amazon Lex：语音识别
Amazon Polly：文本到语音生成
Amazon Kinesis Video Streams：安全流式视频分析和机器学习
Amazon Rekognition：图像和视频分析，识别物体
Amazon Cloudwatch：日志记录和监控
访问 AWS 云服务可以实现用例，包括和机器人对话，让它理解你在说什么。机器人之后通过进一步的信息或确认指令可以回复用户的内容。机器人还可以通过摄像头的 LIDAR 和雷达接受信息，传到云上来分析数据。此外，可以通过 Rekognition 提供的认知服务识别物体，Cloudwatch 可以追踪你所有机器人的位置。
除了 ROS 云扩展之外，AWS RoboMaker 还分为了三个部分，包括开发环境、模拟和控制管理。
图片来源：https://aws.amazon.com/robomaker/
开发环境可以让团队为将要构建的机器人配置计算、存储和下载 ROS。在开发环境，开发人员可以看到所有的 ROS 包，以方便使用。Amazon 表示团队可以在几分钟内完成设置。
可扩展的模拟器帮助开发人员在选择硬件之前测试他们的应用程序。预先构建的世界包括房子、零售商店和赛道。除此以外，你可以加载自己的房间。模拟器还允许不同的配置同时运行，让你在一小时内模拟几千小时的内容。
由于有了控制管理，管理员可以在单个管理平面使用无线安装和更新来管理机器人。这些控制管理功能可以通过 AWS IOT Greengrass 获得，包括所有机器人的注册表，并在推送更新的时候提供容错功能。此外, Greengrass 增强了安全性，防止其他人在机器人上安装未经授权的软件。
Amazon 已经邀请客户实施 RoboMaker，包括 Robot Care Systems、Future Robots 和 Advanced Robot Solutions，都使用了这些服务来帮助机器人变得更加智能。Black & Decker 和 NASA JPL 现在正在使用模拟器，实现更灵活的开发，并测试一些真实世界的应用程序，比如无人机侦测和 NASA 火星探测器等。此外，NASA 开源了自己的火星探测器的实现（如下图所示），允许其他组织使用 AWS RoboMaker 来构建自己的机器人。
图片来源：（截图）https://www.youtube.com/watch?v=sjxZAdm1utM
Amazon 还通过开源贡献提供所有的云扩展和文档。此外，Amazon 作为合作伙伴加入了 ROS2 Technical Steering Committee (TSC)。
查看英文原文：Amazon Introduces AWS RoboMaker for Building Intelligent Robotic Applications
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