AWS RoboMaker 完全ガイド v2.0（2026年最新対応・End-of-Service 反映）

ロボット開発・シミュレーション・フリート管理・ROS2クラウドプラットフォーム・2025年9月10日廃止対応

AWS RoboMaker は、「ROS / ROS2 ベースのロボットアプリケーションをクラウドで開発・シミュレーション・フリートデプロイするサービス」 である。Gazebo シミュレーター環境を自動プロビジョニング、Robot Application / Simulation Application を Docker 化して EC2 で並列実行、Greengrass V2 経由で IoT ロボットフリートへの OTA（Over-the-Air）デプロイを提供。重要: AWS RoboMaker は 2025年9月10日に End-of-Service。以降は ROS2 + EC2 / EKS / AWS Batch + Gazebo / NVIDIA Isaac Sim への移行が必須。

目次

1. ドキュメントメタデータ
2. 本質・課題・特徴
3. このサービスを選ぶ理由
4. アーキテクチャと設計原則
5. コアコンポーネント
6. シミュレーション環境
7. 設定・操作の具体例
8. フリートデプロイメント
9. ROS2 対応状況
10. End-of-Service 対応・移行パス
11. 類似サービス比較表
12. ベストプラクティス
13. トラブルシューティング
14. 学習リソース・参考文献
15. 実装例・チェックリスト
16. まとめ

ドキュメントメタデータ

• 最終更新: 2026-04-27
• バージョン: v2.0
• 対象者: Robotics Engineer、Simulation Engineer、Fleet Manager、ROS Developer
• 難易度: 上級～エンタープライズレベル
• 関連サービス: EC2、S3、IAM、IoT Greengrass、CloudWatch、AWS Batch、EKS
• 重要: AWS RoboMaker は 2025年9月10日に End-of-Service。移行準備必須
• 提供開始: 2018年（GA）、2019年（ROS2 サポート）、2025年9月10日廃止

本質・課題・特徴

本質

AWS RoboMaker は 「クラウドで ROS / ROS2 ロボットアプリケーションを開発・シミュレーション・デプロイする統合環境」 である（廃止予定）：

• Gazebo シミュレーター統合：3D 環境でロボット動作を事前検証
• ROS / ROS2 標準対応：オンプレ開発環境とクラウドを完全統合
• 並列シミュレーション：50+ の異なるシナリオを並列実行
• OTA フリートデプロイ：IoT Greengrass V2 経由で数千台のロボットに無線更新
• AWS サービス統合：S3（データ保存）/ CloudWatch（監視）/ Kinesis（ストリーミング）
• End-of-Service: 2025年9月10日：以降は ROS2 + EC2 / EKS / AWS Batch への移行が必須

End-of-Service の背景

AWS RoboMaker は以下の理由で廃止：

1. ROS2 エコシステムの成熟化：Open Robotics により ROS2（オープンソース）が全面対応
2. 汎用コンピューティングサービスの充実：EC2 / EKS / AWS Batch で ROS2 を直接実行可能
3. NVIDIA Isaac Sim / Gazebo シミュレータの進化：Omniverse 統合による高度なシミュレーション
4. Greengrass V2 の一般化：エッジデプロイは Greengrass で十分対応可能

従来の課題と解決

特徴（廃止まで）

1. Robot Application：カスタムロボット制御ノード（ROS パッケージ）
2. Simulation Application：Gazebo 環境・シーンファイル
3. Simulation Job：ロボット + シミュレーション環境の並列実行
4. Fleet：デプロイ対象のロボットグループ
5. Deployment Job：フリートへの OTA 更新配信

このサービスを選ぶ理由（廃止までの期間）

2025年9月10日までに使用する理由

1. 既存プロジェクトの継続：RoboMaker で開発したアプリケーションを本番運用する最後の期間
2. レガシー環境の段階的移行：新規開発は ROS2 + EC2 で、既存は RoboMaker で並行運用
3. フリートデプロイの簡便性：Greengrass V2 より RoboMaker の方がセットアップ簡単
4. 研究開発・検証環境：アカデミック用途・プロトタイプで最後の期間活用

具体的なユースケース（廃止まで）

• 倉庫自動化ロボット（AGV）：経路計画・障害物回避アルゴリズムの並列シミュレーションテスト
• 自律移動ロボット（AMR）：ナビゲーション・動き計画の仮想環境検証
• 工場ロボットフリート：複数ロボットへの協調制御アルゴリズム開発・テスト
• ドローン / 自律走行：シミュレーション環境でのセンサフュージョン検証
• 研究プロジェクト：大学 / 研究機関の ROS ベース研究環境

アーキテクチャと設計原則

AWS RoboMaker（廃止予定）アーキテクチャ:

┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│              ROS / ROS2 ロボット開発環境              │
├──────────────────────────────────────────────────────┤
│  VSCode / Vim + ROS2 ツール / rosdep / colcon        │
│  Robot Package（C++ / Python ノード）                 │
│  Docker 化（ECR に Push）                             │
└──────────────────────┬───────────────────────────────┘
                       │
        ┌──────────────┴──────────────┐
        ▼                             ▼
┌─────────────────────────┐   ┌─────────────────────────┐
│  Robot Application      │   │  Simulation Application │
│  （ロボット制御ノード）  │   │  （Gazebo 環境・シーン） │
│  launch_robot.py        │   │  launch_sim.launch      │
│  subscribers / motors   │   │  warehouse.world        │
│  sensors / sensors.py   │   │  models / （URDF）       │
│  ECR に保管             │   │  ECR に保管             │
└──────────────┬──────────┘   └──────────────┬──────────┘
               │                              │
               └──────────────┬───────────────┘
                              ▼
        ┌─────────────────────────────────────────┐
        │  AWS RoboMaker Control Plane（AWS 管理）│
        ├─────────────────────────────────────────┤
        │  Simulation Job Scheduler                │
        │  Robot Fleet Manager                     │
        │  OTA Update Service                      │
        └────────────────┬────────────────────────┘
                         ▼
        ┌────────────────────────────────────────┐
        │   EC2 コンピューティングレイヤー       │
        ├────────────────────────────────────────┤
        │  Simulation Instance（c5.2xlarge）     │
        │  └─ Gazebo Server（マルチ並列）       │
        │  └─ ROS2 Master / Nav2 ノード         │
        │                                        │
        │  Parallel Simulations（50 並列）       │
        │  ├─ Job 1: 倉庫シミュレーション      │
        │  ├─ Job 2: 異なる経路計画 パラメータ │
        │  ├─ Job 3: センサノイズ条件 変動     │
        │  └─ ...（最大 50 並列）                │
        └────────────┬───────────────────────────┘
                     │ S3 ROS bag ファイル / ログ
                     ▼
        ┌────────────────────────────────────────┐
        │      ロボットフリート（IoT）           │
        ├────────────────────────────────────────┤
        │  物理ロボット × N 台（AWS Greengrass） │
        │  ├─ AGV 001（Greengrass Core）       │
        │  ├─ AGV 002（Greengrass Core）       │
        │  ├─ ...                                 │
        │  └─ AGV 1000（Greengrass Core）      │
        │                                        │
        │  Greengrass V2 Components              │
        │  ├─ Robot Application（訓練済み モデル）
        │  ├─ System Monitor（ヘルスチェック）  │
        │  └─ OTA Update Agent（自動更新）      │
        └────────────────────────────────────────┘

コアコンポーネント

1. Robot Application（ロボット制御アプリケーション）

# Robot Application の登録
aws robomaker create-robot-application \
  --name warehouse-robot-app \
  --robot-software-suite '{"name": "General"}' \
  --sources '[{
    "s3Bucket": "my-robot-apps",
    "s3Key": "apps/warehouse-robot/robot_app.tar.gz",
    "architecture": "X86_64"
  }]' \
  --environment-variables '{"ROS_DISTRO": "humble", "ROBOT_TYPE": "AMR"}'

# バージョニング
aws robomaker create-robot-application-version \
  --application-arn arn:aws:robomaker:us-west-2:123456789012:robot-application/warehouse-robot-app/xxx

Robot Application の内容:

# launch_robot.py（ROS2 Launch ファイル）
from launch import LaunchDescription
from launch_ros.actions import Node
from launch.substitutions import LaunchConfiguration

def generate_launch_description():
    return LaunchDescription([
        # Motor Control Node
        Node(
            package='ros_control',
            executable='controller_manager',
            parameters=[{'use_sim_time': True}],
            output='screen'
        ),
        # Navigation Stack（Nav2）
        Node(
            package='nav2_bringup',
            executable='nav2_bringup_launch.py',
            parameters=[{
                'use_sim_time': True,
                'params_file': '/opt/workspace/nav2_params.yaml'
            }]
        ),
        # Sensor Drivers（LiDAR / Camera）
        Node(
            package='velodyne_driver',
            executable='velodyne_node',
            parameters=[{'device_ip': '192.168.1.100'}]
        )
    ])

2. Simulation Application（シミュレーション環境）

# Simulation Application の登録
aws robomaker create-simulation-application \
  --name warehouse-simulation-app \
  --robot-software-suite '{"name": "General"}' \
  --simulation-software-suite '{"name": "SimulationRuntime", "version": "1"}' \
  --sources '[{
    "s3Bucket": "my-robot-apps",
    "s3Key": "sims/warehouse-sim/sim_app.tar.gz",
    "architecture": "X86_64"
  }]' \
  --render-payload

# Gazebo シーンファイル
cat << 'EOF' > warehouse.world
<?xml version="1.0" ?>
<sdf version="1.5">
  <world name="warehouse">
    <include>
      <uri>model://sun</uri>
    </include>
    <include>
      <uri>model://ground_plane</uri>
    </include>
    
    <!-- Custom warehouse model -->
    <model name="warehouse">
      <static>true</static>
      <link name="link">
        <collision name="collision">
          <geometry>
            <box>
              <size>100 100 10</size>
            </box>
          </geometry>
        </collision>
      </link>
    </model>

    <!-- Robot Model -->
    <model name="robot">
      <include>
        <uri>model://amr_base</uri>
      </include>
    </model>
  </world>
</sdf>
EOF

3. Simulation Job（シミュレーション実行）

# シミュレーション ジョブの作成・実行
aws robomaker create-simulation-job \
  --max-job-duration-in-seconds 3600 \
  --iam-role arn:aws:iam::123456789012:role/RoboMakerRole \
  --failure-behavior Continue \
  --robot-applications '[{
    "application": "arn:aws:robomaker:us-west-2:123456789012:robot-application/warehouse-robot-app/xxx",
    "launchConfig": {
      "packageName": "warehouse_robot",
      "launchFile": "launch_robot.py"
    }
  }]' \
  --simulation-applications '[{
    "application": "arn:aws:robomaker:us-west-2:123456789012:simulation-application/warehouse-simulation-app/xxx",
    "launchConfig": {
      "packageName": "warehouse_sim",
      "launchFile": "warehouse.launch.py"
    }
  }]' \
  --output-location '{"s3Bucket": "my-robot-results", "s3Prefix": "sim-output/"}' \
  --logging-config '{"recordAllRosTopics": true}' \
  --tags '{"Project": "WarehouseAMR", "Version": "v2.0"}'

# シミュレーション ジョブの状態監視
aws robomaker describe-simulation-job \
  --job arn:aws:robomaker:us-west-2:123456789012:simulation-job/SimulationJob-xxx

4. 並列シミュレーション（Batch）

# 複数シミュレーションを並列実行（50 並列）
# 異なるパラメータ・シナリオを並列に検証

aws robomaker start-simulation-job-batch \
  --batch-policy '{"maxConcurrency": 50, "timeoutInSeconds": 7200}' \
  --create-simulation-job-requests '[
    {
      "jobName": "warehouse-nav-test-param-1",
      "maxJobDurationInSeconds": 1800,
      "iamRole": "arn:aws:iam::123456789012:role/RoboMakerRole",
      "robotApplications": [{
        "application": "arn:aws:robomaker:us-west-2:123456789012:robot-application/warehouse-robot-app/xxx",
        "launchConfig": {"packageName": "warehouse_robot", "launchFile": "launch_robot.py"}
      }],
      "simulationApplications": [{
        "application": "arn:aws:robomaker:us-west-2:123456789012:simulation-application/warehouse-simulation-app/xxx",
        "launchConfig": {"packageName": "warehouse_sim", "launchFile": "warehouse.launch.py"}
      }],
      "dataSources": [{
        "name": "nav_params",
        "s3Bucket": "my-robot-apps",
        "s3Keys": [{"s3Key": "nav_params/param_set_1.yaml"}]
      }]
    }
  ]' \
  --tags '{"BatchRun": "NavParameterSweep"}'

ROS2 対応状況

ROS2 バージョン対応表

ROS2 Humble への移行例

# ROS2 Humble セットアップ
cat << 'EOF' > Dockerfile
FROM ros:humble-ros-core

# Robot dependencies
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    ros-humble-navigation2 \
    ros-humble-nav2-bringup \
    ros-humble-rclpy \
    python3-colcon-common-extensions

# Robot Application
COPY workspace/src /workspace/src
WORKDIR /workspace
RUN colcon build --symlink-install

ENTRYPOINT ["ros2", "launch", "warehouse_robot", "launch_robot.py"]
EOF

# イメージビルド
docker build -t my-robot-app:ros2-humble .
docker tag my-robot-app:ros2-humble 123456789012.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/my-robot-app:ros2-humble
docker push 123456789012.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/my-robot-app:ros2-humble

End-of-Service 対応・移行パス

重要: 2025年9月10日 廃止対応

AWS RoboMaker 廃止スケジュール:

• 2025年6月10日: 新規 RoboMaker リソース作成不可
• 2025年9月10日: サービス完全終了（既存ジョブも実行不可）
• 2025年9月1日～9月10日: データエクスポート期間（S3 へのバックアップ推奨）

移行パス 1: AWS Batch + ROS2（推奨）

# AWS Batch ジョブ定義（ROS2 シミュレーション用）
import boto3
import json

batch_client = boto3.client('batch')

# Job Definition の登録
job_definition = {
    "jobDefinitionName": "ros2-simulation-job",
    "type": "container",
    "containerProperties": {
        "image": "123456789012.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/ros2-sim:latest",
        "vcpus": 4,
        "memory": 8192,
        "environment": [
            {"name": "ROS_DISTRO", "value": "humble"},
            {"name": "SIMULATION_TIME", "value": "1800"}
        ],
        "mountPoints": [],
        "volumes": []
    }
}

response = batch_client.register_job_definition(**job_definition)

# Batch ジョブの投入（50 並列）
job_array = {
    "jobName": "ros2-simulation-batch",
    "jobQueue": "high-priority-queue",
    "jobDefinition": "ros2-simulation-job",
    "arrayProperties": {
        "size": 50  # 50 並列
    },
    "containerOverrides": {
        "environment": [
            {"name": "PARAM_SET", "value": "Ref::array_index"}
        ]
    }
}

response = batch_client.submit_job(**job_array)
print(f"Batch Job Array ID: {response['jobId']}")

Batch メリット:

• スケーリング: 1～1000+ ジョブ（RoboMaker は 50 上限）
• 料金: EC2 / Fargate 従量課金（RoboMaker より安い）
• 柔軟性: Docker 環境完全カスタマイズ

移行パス 2: Amazon EKS + ROS2

# EKS Pod でのロボットシミュレーション
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: ros2-sim-job
  namespace: robotics
spec:
  parallelism: 50
  completions: 50
  template:
    spec:
      containers:
      - name: ros2-sim
        image: 123456789012.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/ros2-sim:latest
        resources:
          requests:
            memory: "4Gi"
            cpu: "2"
          limits:
            memory: "8Gi"
            cpu: "4"
        env:
        - name: ROS_DISTRO
          value: "humble"
        - name: SIM_PARAM
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.name
        volumeMounts:
        - name: output
          mountPath: /output
      volumes:
      - name: output
        emptyDir: {}
      restartPolicy: Never

移行パス 3: Greengrass V2 スタンドアロン（フリートデプロイ）

# Greengrass V2 コンポーネント定義（RoboMaker なしで フリートデプロイ）
import boto3

greengrassv2_client = boto3.client('greengrassv2')

component_recipe = {
    "RecipeFormatVersion": "2020-01-25",
    "ComponentName": "com.robotics.warehouse-amr",
    "ComponentVersion": "1.0.0",
    "ComponentDescription": "Warehouse AMR Control Application",
    "ComponentPublisher": "MyRoboticsTeam",
    "ComponentConfiguration": {
        "DefaultConfiguration": {
            "ROS_DISTRO": "humble",
            "ROBOT_ID": "{aws:iot:thing-name}",
            "LOG_LEVEL": "INFO"
        }
    },
    "Manifests": [
        {
            "Platform": {
                "os": "linux",
                "architecture": "x86_64"
            },
            "Lifecycle": {
                "setenv": "export ROS_DISTRO={configuration:/ROS_DISTRO}",
                "run": "ros2 launch warehouse_robot launch_robot.py"
            }
        }
    ]
}

# コンポーネント作成
response = greengrassv2_client.create_component_version(
    inlineRecipe=json.dumps(component_recipe)
)

print(f"Component ARN: {response['componentVersionArn']}")

# デプロイメント作成（フリート向け）
deployment = {
    "targetArn": "arn:aws:iot:us-west-2:123456789012:thinggroup/warehouse-fleet",
    "components": {
        "com.robotics.warehouse-amr": {
            "componentVersion": "1.0.0"
        }
    }
}

response = greengrassv2_client.create_deployment(
    targetArn=deployment['targetArn'],
    components=deployment['components']
)

類似サービス比較表

ベストプラクティス

1. 2025年9月10日前の移行計画

Phase 1（今すぐ）: 検証 & 準備
├─ RoboMaker 依存コード をリスト化
├─ ROS2 Humble への アップグレード開始
├─ AWS Batch / EKS での シミュレーション パイロット
└─ Greengrass V2 フリート構成 検証

Phase 2（2025年6月まで）: 本格移行
├─ 既存アプリケーション → ROS2 移植
├─ Dockerfile / ECS Task 定義 準備
├─ AWS Batch ジョブ定義 作成
└─ Greengrass V2 コンポーネント開発

Phase 3（2025年9月1～10日）: カットオーバー
├─ 残存ジョブの S3 へのエクスポート
├─ AWS Batch / EKS への 完全移行
├─ 本番フリートの Greengrass V2 更新
└─ RoboMaker アカウント削除

2. シミュレーション最適化

# Gazebo シミュレーション高速化（参考値）
# リアルタイム係数: max_step_size × update_rate

# Gazebo config
step_size = 0.001  # 1ms
update_rate = 1000 # 1000 Hz
realtime_factor = step_size * update_rate  # 1.0（リアルタイム）

# 高速化（4x スピード）
step_size = 0.001
update_rate = 4000  # 4000 Hz（GPU 対応 PC で可能）
realtime_factor = 4.0

# 物理エンジン最適化
physics_solver_iterations = 20  # デフォルト 50
physics_solver_type = "quick"   # より高速

3. 分散シミュレーション実装

# AWS Batch + ROS2 Bridge（複数 PC での分散シミュレーション）
import rosgraph
import roslib
import subprocess

class DistributedSimulation:
    def __init__(self, num_jobs=50, s3_bucket="my-bucket"):
        self.num_jobs = num_jobs
        self.s3_bucket = s3_bucket
        
    def generate_job_configs(self):
        """各ジョブ用のパラメータセット生成"""
        configs = []
        for job_id in range(self.num_jobs):
            config = {
                "job_id": job_id,
                "nav_param_set": f"param_set_{job_id % 10}",
                "obstacle_density": 0.1 + (job_id % 10) * 0.01,
                "robot_speed": 0.5 + (job_id % 5) * 0.1,
                "sensor_noise_level": job_id % 3  # 0=low, 1=med, 2=high
            }
            configs.append(config)
        return configs
    
    def submit_batch_jobs(self):
        """AWS Batch へのジョブ投入"""
        import boto3
        batch = boto3.client('batch')
        
        configs = self.generate_job_configs()
        for config in configs:
            response = batch.submit_job(
                jobName=f"ros2-sim-{config['job_id']}",
                jobQueue="simulation-queue",
                jobDefinition="ros2-simulation-job",
                containerOverrides={
                    "environment": [
                        {"name": "JOB_CONFIG", "value": json.dumps(config)},
                        {"name": "OUTPUT_S3_BUCKET", "value": self.s3_bucket}
                    ]
                }
            )

トラブルシューティング

学習リソース・参考文献

• AWS RoboMaker 公式ドキュメント
• Support policy - AWS RoboMaker
• ROS 2 Documentation
• ROS 2 Humble
• Gazebo Official Documentation
• AWS Batch ユーザーガイド
• AWS IoT Greengrass

実装例・チェックリスト

RoboMaker から ROS2 + AWS Batch への移行チェック

• [ ] RoboMaker 内のロボット・シミュレーションアプリケーションをリスト化
• [ ] ROS/ROS2 バージョン確認（ROS2 Humble 以降への アップグレード計画）
• [ ] Dockerfile / Docker イメージビルド実装
• [ ] AWS ECR へのプッシュ確認
• [ ] AWS Batch Job Definition 作成・テスト
• [ ] S3 データ同期設定
• [ ] CloudWatch ログ設定
• [ ] Greengrass V2 コンポーネント定義（フリートデプロイ用）
• [ ] IAM ロール・ポリシー確認
• [ ] テストジョブ実行・結果確認

本番移行前チェック

• [ ] AWS Batch / EKS での シミュレーション スケーリング テスト（50 並列以上）
• [ ] 結果の品質確認（RoboMaker との出力比較）
• [ ] ログ・メトリクス・コスト分析
• [ ] フリートデプロイの OTA 更新テスト（Greengrass V2）
• [ ] ロールバック手順の確立
• [ ] 本番カットオーバー日程・スケジュール確定

まとめ

AWS RoboMaker は 「ROS / ROS2 ロボットアプリケーションをクラウドで開発・シミュレーション・デプロイする統合プラットフォーム」（2025年9月10日廃止予定）。Gazebo シミュレーター環境で 50 並列のシミュレーション実行、IoT Greengrass V2 経由でロボットフリートへの OTA 更新配信を提供。廃止に伴い、後継ソリューションとして ROS2 + AWS Batch（大規模並列シミュレーション）+ Greengrass V2（フリートデプロイ）への移行が必須。 2025年6月までに移行準備を完了し、9月10日までに本番環境を完全移行することが重要。