開發流程化繁為簡，AWS推出方便測試及部署的機器人應用服務RoboMaker

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。