AWS RoboMaker 사용 예제 AWS CLI - AWS Command Line Interface
작업

이 설명서는 의 버전 1 AWS CLI 전용입니다. 의 버전 2와 관련된 설명서는 버전 2 사용 설명서 를 AWS CLI참조하세요.

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AWS RoboMaker 사용 예제 AWS CLI

다음 코드 예제에서는 AWS Command Line Interface 와 함께 를 사용하여 작업을 수행하고 일반적인 시나리오를 구현하는 방법을 보여줍니다 AWS RoboMaker.

작업은 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 작업은 개별 서비스 함수를 직접적으로 호출하는 방법을 보여주며 관련 시나리오의 컨텍스트에 맞는 작업을 볼 수 있습니다.

각 예제에는 컨텍스트에서 코드를 설정하고 실행하는 방법에 대한 지침을 찾을 수 있는 전체 소스 코드에 대한 링크가 포함되어 있습니다.

주제

작업

다음 코드 예시에서는 batch-describe-simulation-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

시뮬레이션 작업을 일괄 설명하는 방법

다음 batch-describe-simulation-job 예제에서는 지정된 세 가지 시뮬레이션 작업에 대한 세부 정보를 검색합니다.

명령:

aws robomaker batch-describe-simulation-job \
--job arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-job/sim-66bbb3gpxm8x arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-job/sim-p0cpdrrwng2n arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-job/sim-g8h6tglmblgw

출력:

{
    "jobs": [
        {
            "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-job/sim-66bbb3gpxm8x",
            "status": "Completed",
            "lastUpdatedAt": 1548959178.0,
            "failureBehavior": "Continue",
            "clientRequestToken": "6020408e-b05c-4310-9f13-4ed71c5221ed",
            "outputLocation": {
                "s3Bucket": "awsrobomakerobjecttracker-111111111-bundlesbucket-2lk584kiq1oa",
                "s3Prefix": "output"
            },
            "maxJobDurationInSeconds": 3600,
            "simulationTimeMillis": 0,
            "iamRole": "arn:aws:iam::111111111111:role/AWSRoboMakerObjectTracker-154895-SimulationJobRole-14D5ASA7PQE3A",
            "simulationApplications": [
                {
                    "application": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/AWSRoboMakerObjectTracker-1548959046124_NPvyfcatq/1548959170096",
                    "applicationVersion": "$LATEST",
                    "launchConfig": {
                        "packageName": "object_tracker_simulation",
                        "launchFile": "local_training.launch",
                        "environmentVariables": {
                            "MARKOV_PRESET_FILE": "object_tracker.py",
                            "MODEL_S3_BUCKET": "awsrobomakerobjecttracker-111111111-bundlesbucket-2lk584kiq1oa",
                            "MODEL_S3_PREFIX": "model-store",
                            "ROS_AWS_REGION": "us-west-2"
                        }
                    }
                }
            ],
            "tags": {},
            "vpcConfig": {
                "subnets": [
                    "subnet-716dd52a",
                    "subnet-43c22325",
                    "subnet-3f526976"
                ],
                "securityGroups": [
                    "sg-3fb40545"
                ],
                "vpcId": "vpc-99895eff",
                "assignPublicIp": true
            }
        },
        {
            "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-job/sim-p0cpdrrwng2n",
            "status": "Completed",
            "lastUpdatedAt": 1548168817.0,
            "failureBehavior": "Continue",
            "clientRequestToken": "e4a23e75-f9a7-411d-835f-21881c82c58b",
            "outputLocation": {
                "s3Bucket": "awsrobomakercloudwatch-111111111111-bundlesbucket-14e5s9jvwtmv7",
                "s3Prefix": "output"
            },
            "maxJobDurationInSeconds": 3600,
            "simulationTimeMillis": 0,
            "iamRole": "arn:aws:iam::111111111111:role/AWSRoboMakerCloudWatch-154766341-SimulationJobRole-G0OBWTQ8YBG6",
            "robotApplications": [
                {
                    "application": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/AWSRoboMakerCloudWatch-1547663411642_NZbpqEJ3T/1547663517377",
                    "applicationVersion": "$LATEST",
                    "launchConfig": {
                        "packageName": "cloudwatch_robot",
                        "launchFile": "await_commands.launch",
                        "environmentVariables": {
                            "LAUNCH_ID": "1548168752173",
                            "ROS_AWS_REGION": "us-west-2"
                        }
                    }
                }
            ],
            "simulationApplications": [
                {
                    "application": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/AWSRoboMakerCloudWatch-1547663411642_0LIt6D1h6/1547663521470",
                    "applicationVersion": "$LATEST",
                    "launchConfig": {
                        "packageName": "cloudwatch_simulation",
                        "launchFile": "bookstore_turtlebot_navigation.launch",
                        "environmentVariables": {
                            "LAUNCH_ID": "1548168752173",
                            "ROS_AWS_REGION": "us-west-2",
                            "TURTLEBOT3_MODEL": "waffle_pi"
                        }
                    }
                }
            ],
            "tags": {},
            "vpcConfig": {
                "subnets": [
                    "subnet-716dd52a",
                    "subnet-43c22325",
                    "subnet-3f526976"
                ],
                "securityGroups": [
                    "sg-3fb40545"
                ],
                "vpcId": "vpc-99895eff",
                "assignPublicIp": true
            }
        },
        {
            "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-job/sim-g8h6tglmblgw",
            "status": "Canceled",
            "lastUpdatedAt": 1546543442.0,
            "failureBehavior": "Fail",
            "clientRequestToken": "d796bbb4-2a2c-1abc-f2a9-0d9e547d853f",
            "outputLocation": {
                "s3Bucket": "sample-bucket",
                "s3Prefix": "SimulationLog_115490482698"
            },
            "maxJobDurationInSeconds": 28800,
            "simulationTimeMillis": 0,
            "iamRole": "arn:aws:iam::111111111111:role/RoboMakerSampleTheFirst",
            "robotApplications": [
                {
                    "application": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/RoboMakerHelloWorldRobot/1546541208251",
                    "applicationVersion": "$LATEST",
                    "launchConfig": {
                        "packageName": "hello_world_robot",
                        "launchFile": "rotate.launch"
                    }
                }
            ],
            "simulationApplications": [
                {
                    "application": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/RoboMakerHelloWorldSimulation/1546541198985",
                    "applicationVersion": "$LATEST",
                    "launchConfig": {
                        "packageName": "hello_world_simulation",
                        "launchFile": "empty_world.launch"
                    }
                }
            ],
            "tags": {}
        }
    ],
    "unprocessedJobs": []
}

다음 코드 예시에서는 cancel-simulation-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

시뮬레이션 작업을 취소하려면

다음 cancel-simulation-job 예제에서는 지정된 시뮬레이션 작업을 취소합니다.

aws robomaker cancel-simulation-job \
    --job arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-job/sim-66bbb3gpxm8x

  • 자세한 API 내용은 명령 참조CancelSimulationJob의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 create-deployment-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

배포 작업을 생성하려면

이 예제에서는 플릿 에 대한 배포 작업을 생성합니다 MyFleet. 여기에는 “ENVIRONMENT”이라는 환경 변수가 포함됩니다. 또한 “Region”이라는 태그를 연결합니다.

명령:

aws robomaker create-deployment-job --deployment-config concurrentDeploymentPercentage=20,failureThresholdPercentage=25 --fleet arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-fleet/Trek/1539894765711 --tags Region=West --deployment-application-configs application=arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/RoboMakerVoiceInteractionRobot/1546537110575,applicationVersion=1,launchConfig={environmentVariables={ENVIRONMENT=Beta},launchFile=await_commands.launch,packageName=voice_interaction_robot}

출력:

{
  "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-job/sim-0974h36s4v0t",
  "fleet": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-fleet/MyFleet/1539894765711",
  "status": "Pending",
  "deploymentApplicationConfigs": [
      {
          "application": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/RoboMakerVoiceInteractionRobot/1546537110575",
          "applicationVersion": "1",
          "launchConfig": {
              "packageName": "voice_interaction_robot",
              "launchFile": "await_commands.launch",
              "environmentVariables": {
                  "ENVIRONMENT": "Beta"
              }
          }
      }
  ],
  "createdAt": 1550770236.0,
  "deploymentConfig": {
      "concurrentDeploymentPercentage": 20,
      "failureThresholdPercentage": 25
  },
  "tags": {
      "Region": "West"
  }
}

  • 자세한 API 내용은 명령 참조CreateDeploymentJob의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 create-fleet을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

플릿을 생성하려면

이 예제에서는 플릿을 생성합니다. 리전이라는 태그를 연결합니다.

명령:

aws robomaker create-fleet --name MyFleet --tags Region=East

출력:

{
  "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-fleet/MyOtherFleet/1550771394395",
  "name": "MyFleet",
  "createdAt": 1550771394.0,
  "tags": {
      "Region": "East"
  }
}

  • 자세한 API 내용은 명령 참조CreateFleet의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 create-robot-application-version을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

로봇 애플리케이션 버전을 생성하려면

이 예제에서는 로봇 애플리케이션 버전을 생성합니다.

명령:

aws robomaker create-robot-application-version --application arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/MyRobotApplication/1551201873931

출력:

{
  "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/MyRobotApplication/1551201873931",
  "name": "MyRobotApplication",
  "version": "1",
  "sources": [
      {
          "s3Bucket": "my-bucket",
          "s3Key": "my-robot-application.tar.gz",
          "etag": "f8cf5526f1c6e7b3a72c3ed3f79c5493-70",
          "architecture": "ARMHF"
      }
  ],
  "robotSoftwareSuite": {
      "name": "ROS",
      "version": "Kinetic"
  },
  "lastUpdatedAt": 1551201873.0,
  "revisionId": "9986bb8d-a695-4ab4-8810-9f4a74d1aa00"
  "tags": {}
}

다음 코드 예시에서는 create-robot-application을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

로봇 애플리케이션을 생성하려면

이 예제에서는 로봇 애플리케이션을 생성합니다.

명령:

aws robomaker create-robot-application --name MyRobotApplication --sources s3Bucket=my-bucket,s3Key=my-robot-application.tar.gz,architecture=X86_64 --robot-software-suite name=ROS,version=Kinetic

출력:

{
  "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/MyRobotApplication/1551201873931",
  "name": "MyRobotApplication",
  "version": "$LATEST",
  "sources": [
      {
          "s3Bucket": "my-bucket",
          "s3Key": "my-robot-application.tar.gz",
          "architecture": "ARMHF"
      }
  ],
  "robotSoftwareSuite": {
      "name": "ROS",
      "version": "Kinetic"
  },
  "lastUpdatedAt": 1551201873.0,
  "revisionId": "1f3cb539-9239-4841-a656-d3efcffa07e1",
  "tags": {}
}

다음 코드 예시에서는 create-robot을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

로봇을 생성하려면

이 예제에서는 로봇을 생성합니다. ARMHF 아키텍처를 사용합니다. 또한 리전이라는 태그를 연결합니다.

명령:

aws robomaker create-robot --name MyRobot --architecture ARMHF --greengrass-group-id 0f728a3c-7dbf-4a3e-976d-d16a8360caba --tags Region=East

출력:

{
  "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot/MyRobot/1550772324398",
  "name": "MyRobot",
  "createdAt": 1550772325.0,
  "greengrassGroupId": "0f728a3c-7dbf-4a3e-976d-d16a8360caba",
  "architecture": "ARMHF",
  "tags": {
      "Region": "East"
  }
}

  • 자세한 API 내용은 명령 참조CreateRobot의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 create-simulation-application-version을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

시뮬레이션 애플리케이션 버전을 생성하려면

이 예제에서는 로봇 애플리케이션 버전을 생성합니다.

명령:

aws robomaker create-simulation-application-version --application arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/MySimulationApplication/1551203427605

출력:

{
  "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/MyRobotApplication/1551203427605",
  "name": "MyRobotApplication",
  "version": "1",
  "sources": [
      {
          "s3Bucket": "my-bucket",
          "s3Key": "my-simulation-application.tar.gz",
          "etag": "00d8a94ff113856688c4fce618ae0f45-94",
          "architecture": "X86_64"
      }
  ],
  "simulationSoftwareSuite": {
      "name": "Gazebo",
      "version": "7"
  },
  "robotSoftwareSuite": {
      "name": "ROS",
      "version": "Kinetic"
  },
  "renderingEngine": {
      "name": "OGRE",
      "version": "1.x"
  },
 "lastUpdatedAt": 1551203853.0,
  "revisionId": "ee753e53-519c-4d37-895d-65e79bcd1914",
  "tags": {}
}

다음 코드 예시에서는 create-simulation-application을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

시뮬레이션 애플리케이션을 생성하려면

이 예제에서는 시뮬레이션 애플리케이션을 생성합니다.

명령:

aws robomaker create-simulation-application  --name MyRobotApplication --sources s3Bucket=my-bucket,s3Key=my-simulation-application.tar.gz,architecture=ARMHF --robot-software-suite name=ROS,version=Kinetic --simulation-software-suite name=Gazebo,version=7 --rendering-engine name=OGRE,version=1.x

출력:

{
  "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/MyRobotApplication/1551203301792",
  "name": "MyRobotApplication",
  "version": "$LATEST",
  "sources": [
      {
          "s3Bucket": "my-bucket",
          "s3Key": "my-simulation-application.tar.gz",
          "architecture": "X86_64"
      }
  ],
  "simulationSoftwareSuite": {
      "name": "Gazebo",
      "version": "7"
  },
  "robotSoftwareSuite": {
      "name": "ROS",
      "version": "Kinetic"
  },
  "renderingEngine": {
      "name": "OGRE",
      "version": "1.x"
  },
  "lastUpdatedAt": 1551203301.0,
  "revisionId": "ee753e53-519c-4d37-895d-65e79bcd1914",
  "tags": {}
}

다음 코드 예시에서는 create-simulation-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

시뮬레이션 작업을 생성하려면

이 예제에서는 시뮬레이션 작업을 생성합니다. 로봇 애플리케이션과 시뮬레이션 애플리케이션을 사용합니다.

명령:

aws robomaker create-simulation-job --max-job-duration-in-seconds 3600 --iam-role arn:aws:iam::111111111111:role/AWSRoboMakerCloudWatch-154766341-SimulationJobRole-G0OBWTQ8YBG6 --robot-applications application=arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/MyRobotApplication/1551203485821,launchConfig={packageName=hello_world_robot,launchFile=rotate.launch} --simulation-applications application=arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/MySimulationApplication/1551203427605,launchConfig={packageName=hello_world_simulation,launchFile=empty_world.launch} --tags Region=North

출력:

{
  "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-job/sim-w7m68wpr05h8",
  "status": "Pending",
  "lastUpdatedAt": 1551213837.0,
  "failureBehavior": "Fail",
  "clientRequestToken": "b283ccce-e468-43ee-8642-be76a9d69f15",
  "maxJobDurationInSeconds": 3600,
  "simulationTimeMillis": 0,
  "iamRole": "arn:aws:iam::111111111111:role/MySimulationRole",
  "robotApplications": [
      {
          "application": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/MyRobotApplication/1551203485821",
          "applicationVersion": "$LATEST",
          "launchConfig": {
              "packageName": "hello_world_robot",
              "launchFile": "rotate.launch"
          }
      }
  ],
  "simulationApplications": [
      {
          "application": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/MySimulationApplication/1551203427605",
          "applicationVersion": "$LATEST",
          "launchConfig": {
              "packageName": "hello_world_simulation",
              "launchFile": "empty_world.launch"
          }
      }
  ],
  "tags": {
      "Region": "North"
  }
}

  • 자세한 API 내용은 명령 참조CreateSimulationJob의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 delete-fleet을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

플릿을 삭제하려면

이 예제에서는 플릿을 삭제합니다.

명령:

aws robomaker delete-fleet --fleet arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-fleet/MyFleet/1550771394395

  • 자세한 API 내용은 명령 참조DeleteFleet의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 delete-robot-application을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

로봇 애플리케이션을 삭제하려면

이 예제에서는 로봇 애플리케이션을 삭제합니다.

명령:

aws robomaker delete-robot-application --application arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/MyRobotApplication/1551203485821

다음 코드 예시에서는 delete-robot을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

로봇을 삭제하려면

이 예제에서는 로봇을 삭제합니다.

명령:

aws robomaker delete-robot --robot arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot/MyRobot/1540829698778

  • 자세한 API 내용은 명령 참조DeleteRobot의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 delete-simulation-application을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

시뮬레이션 애플리케이션을 삭제하려면

이 예제에서는 시뮬레이션 애플리케이션을 삭제합니다.

명령:

aws robomaker delete-simulation-application --application arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/MySimulationApplication/1551203427605

다음 코드 예시에서는 deregister-robot을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

플릿에서 로봇 등록을 취소하려면

이 예제에서는 플릿에서 로봇의 등록을 취소합니다.

명령:

aws robomaker deregister-robot --fleet arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-fleet/MyFleet/1550771358907 --robot arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot/MyRobot/1550772324398

출력:

{
  "fleet": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-fleet/MyFleet/1550771358907",
  "robot": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot/MyRobot/1550772324398"
}

  • 자세한 API 내용은 명령 참조DeregisterRobot의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 describe-deployment-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

배포 작업을 설명하려면

다음 describe-deployment-job 예제에서는 지정된 배포 작업에 대한 세부 정보를 검색합니다.

aws robomaker describe-deployment-job \
    --job arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-job/deployment-xl8qssl6pbcn

출력:

{
    "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-job/deployment-xl8qssl6pbcn",
    "fleet": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-fleet/Trek/1539894765711",
    "status": "InProgress",
    "deploymentConfig": {
        "concurrentDeploymentPercentage": 20,
        "failureThresholdPercentage": 25
    },
    "deploymentApplicationConfigs": [
        {
            "application": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/RoboMakerHelloWorldRobot/1546541208251",
            "applicationVersion": "1",
            "launchConfig": {
                "packageName": "hello_world_robot",
                "launchFile": "rotate.launch"
            }
        }
    ],
    "createdAt": 1551218369.0,
    "robotDeploymentSummary": [
        {
            "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot/MyRobot/1540834232469",
            "deploymentStartTime": 1551218376.0,
            "status": "Deploying",
            "progressDetail": {}
        }
    ],
    "tags": {}
}

다음 코드 예시에서는 describe-fleet을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

플릿을 설명하려면

다음 describe-fleet 예제에서는 지정된 플릿에 대한 세부 정보를 검색합니다.

aws robomaker describe-fleet \
    --fleet arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-fleet/MyFleet/1550771358907

출력:

{
    "name": "MyFleet",
    "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-fleet/MyFleet/1539894765711",
    "robots": [
        {
            "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot/MyRobot/1540834232469",
            "createdAt": 1540834232.0
        },
        {
            "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot/MyOtherRobot/1540829698778",
            "createdAt": 1540829698.0
        }
    ],
    "createdAt": 1539894765.0,
    "lastDeploymentStatus": "Succeeded",
    "lastDeploymentJob": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-job/deployment-xl8qssl6pbcn",
    "lastDeploymentTime": 1551218369.0,
    "tags": {}
}

  • 자세한 API 내용은 명령 참조DescribeFleet의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 describe-robot-application을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

로봇 애플리케이션을 설명하려면

이 예제에서는 로봇 애플리케이션에 대해 설명합니다.

명령:

aws robomaker describe-robot-application --application arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/MyRobotApplication/1551203485821

출력:

{
  "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/MyRobotApplication/1551203485821",
  "name": "MyRobotApplication",
  "version": "$LATEST",
  "sources": [
      {
          "s3Bucket": "my-bucket",
          "s3Key": "my-robot-application.tar.gz",
          "architecture": "X86_64"
      }
  ],
  "robotSoftwareSuite": {
      "name": "ROS",
      "version": "Kinetic"
  },
  "revisionId": "e72efe0d-f44f-4333-b604-f6fa5c6bb50b",
  "lastUpdatedAt": 1551203485.0,
  "tags": {}
}

다음 코드 예시에서는 describe-robot을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

로봇을 설명하려면

이 예제에서는 로봇에 대해 설명합니다.

명령:

aws robomaker describe-robot --robot arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot/MyRobot/1550772324398

출력:

{
  "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot/MyRobot/1550772324398",
  "name": "MyRobot",
  "status": "Available",
  "greengrassGroupId": "0f728a3c-7dbf-4a3e-976d-d16a8360caba",
  "createdAt": 1550772325.0,
  "architecture": "ARMHF",
  "tags": {
      "Region": "East"
  }
}

  • 자세한 API 내용은 명령 참조DescribeRobot의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 describe-simulation-application을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

시뮬레이션 애플리케이션을 설명하려면

이 예제에서는 시뮬레이션 애플리케이션에 대해 설명합니다.

명령:

aws robomaker describe-simulation-application --application arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/MySimulationApplication/1551203427605

출력:

{
  "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/MySimulationApplication/1551203427605",
  "name": "MySimulationApplication",
  "version": "$LATEST",
  "sources": [
      {
          "s3Bucket": "my-bucket",
          "s3Key": "my-simulation-application.tar.gz",
          "architecture": "X86_64"
      }
  ],
  "simulationSoftwareSuite": {
      "name": "Gazebo",
      "version": "7"
  },
  "robotSoftwareSuite": {
      "name": "ROS",
      "version": "Kinetic"
  },
  "renderingEngine": {
      "name": "OGRE",
      "version": "1.x"
  },
  "revisionId": "783674ab-b7b8-42d9-b01f-9373907987e5",
  "lastUpdatedAt": 1551203427.0,
  "tags": {}
}

다음 코드 예시에서는 describe-simulation-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

시뮬레이션 작업을 설명하려면

이 예제에서는 시뮬레이션 작업에 대해 설명합니다.

명령:

aws robomaker describe-simulation-job --job arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-job/sim-pql32v7pfjy6

출력:

{
  "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-job/sim-pql32v7pfjy6",
  "status": "Running",
  "lastUpdatedAt": 1551219349.0,
  "failureBehavior": "Continue",
  "clientRequestToken": "a19ec4b5-e50d-3591-33da-c2e593c60615",
  "outputLocation": {
      "s3Bucket": "my-output-bucket",
      "s3Prefix": "output"
  },
  "maxJobDurationInSeconds": 3600,
  "simulationTimeMillis": 0,
  "iamRole": "arn:aws:iam::111111111111:role/MySimulationRole",
  "robotApplications": [
      {
          "application": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/MyRobotApplication/1551206341136",
          "applicationVersion": "$LATEST",
          "launchConfig": {
              "packageName": "hello_world_robot",
              "launchFile": "rotate.launch"
          }
      }
  ],
  "simulationApplications": [
      {
          "application": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/MySimulationApplication/1551206347967",
          "applicationVersion": "$LATEST",
          "launchConfig": {
              "packageName": "hello_world_simulation",
              "launchFile": "empty_world.launch"
          }
      }
  ],
  "tags": {}
}

다음 코드 예시에서는 list-deployment-jobs을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

배포 작업을 나열하려면

다음 list-deployment-jobs 예제에서는 배포 작업 목록을 검색합니다.

aws robomaker list-deployment-jobs

출력:

{
    "deploymentJobs": [
        {
            "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-job/sim-6293szzm56rv",
            "fleet": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-fleet/MyFleet/1539894765711",
            "status": "InProgress",
            "deploymentApplicationConfigs": [
                {
                    "application": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/HelloWorldRobot/1546537110575",
                    "applicationVersion": "1",
                    "launchConfig": {
                        "packageName": "hello_world_robot",
                        "launchFile": "rotate.launch",
                        "environmentVariables": {
                            "ENVIRONMENT": "Desert"
                        }
                    }
                }
            ],
            "deploymentConfig": {
                "concurrentDeploymentPercentage": 20,
                "failureThresholdPercentage": 25
            },
            "createdAt": 1550689373.0
        },
        {
            "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-job/deployment-4w4g69p25zdb",
            "fleet": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-fleet/MyFleet/1539894765711",
            "status": "Pending",
            "deploymentApplicationConfigs": [
                {
                    "application": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/AWSRoboMakerHelloWorld-1544562726923_YGHM_sh5M/1544562822877",
                    "applicationVersion": "1",
                    "launchConfig": {
                        "packageName": "fail",
                        "launchFile": "fail"
                    }
                }
            ],
            "deploymentConfig": {
                "concurrentDeploymentPercentage": 20,
                "failureThresholdPercentage": 25
            },
            "failureReason": "",
            "failureCode": "",
            "createdAt": 1544719763.0
        }
    ]
}

  • 자세한 API 내용은 명령 참조ListDeploymentJobs의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 list-fleets을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

플릿을 나열하려면

이 예제에서는 플릿을 나열합니다. 최대 20대의 플릿이 반환됩니다.

명령:

aws robomaker list-fleets --max-items 20

출력:

{
  "fleetDetails": [
      {
          "name": "Trek",
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-fleet/MyFleet/1539894765711",
          "createdAt": 1539894765.0,
          "lastDeploymentStatus": "Failed",
          "lastDeploymentJob": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-job/deployment-4w4g69p25zdb",
          "lastDeploymentTime": 1544719763.0
      }
  ]
}

  • 자세한 API 내용은 명령 참조ListFleets의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 list-robot-applications을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

로봇 애플리케이션을 나열하려면

이 예제에서는 로봇 애플리케이션을 나열합니다. 결과는 로봇 애플리케이션 20개로 제한됩니다.

명령:

aws robomaker list-robot-applications --max-results 20

출력:

{
  "robotApplicationSummaries": [
      {
          "name": "MyRobot",
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/MyRobot/1546537110575",
          "version": "$LATEST",
          "lastUpdatedAt": 1546540372.0
      },
      {
          "name": "AnotherRobot",
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/AnotherRobot/1546541208251",
          "version": "$LATEST",
          "lastUpdatedAt": 1546541208.0
      },
      {
          "name": "MySuperRobot",
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/MySuperRobot/1547663517377",
          "version": "$LATEST",
          "lastUpdatedAt": 1547663517.0
      }
  ]
}

다음 코드 예시에서는 list-robots을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

로봇을 나열하려면

이 예제에서는 로봇을 나열합니다. 최대 20개의 로봇이 반환됩니다.

명령:

aws robomaker list-robots --max-results 20

출력:

{
  "robots": [
      {
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot/Robot100/1544035373264",
          "name": "Robot100",
          "status": "Available",
          "createdAt": 1544035373.0,
          "architecture": "X86_64"
      },
      {
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot/Robot101/1542146976587",
          "name": "Robot101",
          "status": "Available",
          "createdAt": 1542146976.0,
          "architecture": "X86_64"
      },
      {
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot/Robot102/1540834232469",
          "name": "Robot102",
          "fleetArn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-fleet/Trek/1539894765711",
          "status": "Available",
          "createdAt": 1540834232.0,
          "architecture": "X86_64",
          "lastDeploymentJob": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-job/deployment-jb007b75gl5f",
          "lastDeploymentTime": 1550689533.0
      },
      {
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot/MyRobot/1540829698778",
          "name": "MyRobot",
          "status": "Registered",
          "createdAt": 1540829698.0,
          "architecture": "X86_64"
      }
  ]
}

  • 자세한 API 내용은 명령 참조ListRobots의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 list-simulation-applications을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

시뮬레이션 애플리케이션을 나열하려면

이 예제에서는 시뮬레이션 애플리케이션을 나열합니다. 최대 20개의 시뮬레이션 애플리케이션이 반환됩니다.

명령:

aws robomaker list-simulation-applications --max-results 20

출력:

{
  "simulationApplicationSummaries": [
      {
          "name": "AWSRoboMakerObjectTracker-1548959046124_NPvyfcatq",
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/AWSRoboMakerObjectTracker-1548959046124_NPvyfcatq/1548959170096",
          "version": "$LATEST",
          "lastUpdatedAt": 1548959170.0
      },
      {
          "name": "RoboMakerHelloWorldSimulation",
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/RoboMakerHelloWorldSimulation/1546541198985",
          "version": "$LATEST",
          "lastUpdatedAt": 1546541198.0
      },
      {
          "name": "RoboMakerObjectTrackerSimulation",
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/RoboMakerObjectTrackerSimulation/1545846795615",
          "version": "$LATEST",
          "lastUpdatedAt": 1545847405.0
      },
      {
          "name": "RoboMakerVoiceInteractionSimulation",
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/RoboMakerVoiceInteractionSimulation/1546537100507",
          "version": "$LATEST",
          "lastUpdatedAt": 1546540352.0
      },
      {
          "name": "AWSRoboMakerCloudWatch-1547663411642_0LIt6D1h6",
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/AWSRoboMakerCloudWatch-1547663411642_0LIt6D1h6/1547663521470",
          "version": "$LATEST",
          "lastUpdatedAt": 1547663521.0
      },
      {
          "name": "AWSRoboMakerDeepRacer-1545848257672_1YZCaieQ-",
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/AWSRoboMakerDeepRacer-1545848257672_1YZCaieQ-/1545848370525",
          "version": "$LATEST",
          "lastUpdatedAt": 1545848370.0
      }
  ]
}

다음 코드 예시에서는 list-simulation-jobs을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

시뮬레이션 작업을 나열하려면

이 예제에서는 시뮬레이션 작업을 나열합니다.

명령:

aws robomaker list-simulation-jobs

출력:

{
  "simulationJobSummaries": [
      {
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-job/sim-66bbb3gpxm8x",
          "lastUpdatedAt": 1548959178.0,
          "status": "Completed",
          "simulationApplicationNames": [
              "AWSRoboMakerObjectTracker-1548959046124_NPvyfcatq"
          ],
          "robotApplicationNames": [
              null
          ]
      },
      {
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-job/sim-b27c4rkrtzcw",
          "lastUpdatedAt": 1543514088.0,
          "status": "Canceled",
          "simulationApplicationNames": [
              "AWSRoboMakerPersonDetection-1543513948280_T8rHW2_lu"
          ],
          "robotApplicationNames": [
              "AWSRoboMakerPersonDetection-1543513948280_EYaMT0mYb"
          ]
      },
      {
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-job/sim-51vxjbzy4q8t",
          "lastUpdatedAt": 1543508858.0,
          "status": "Canceled",
          "simulationApplicationNames": [
              "AWSRoboMakerCloudWatch-1543504747391_lFF9ZQyx6"
          ],
          "robotApplicationNames": [
              "AWSRoboMakerCloudWatch-1543504747391_axbYa3S3K"
          ]
      },
      {
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-job/sim-kgf1fqxflqbx",
          "lastUpdatedAt": 1543504862.0,
          "status": "Completed",
          "simulationApplicationNames": [
              "AWSRoboMakerCloudWatch-1543504747391_lFF9ZQyx6"
          ],
          "robotApplicationNames": [
              "AWSRoboMakerCloudWatch-1543504747391_axbYa3S3K"
          ]
      },
      {
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-job/sim-vw8lvh061nqt",
          "lastUpdatedAt": 1543441430.0,
          "status": "Completed",
          "simulationApplicationNames": [
              "AWSRoboMakerHelloWorld-1543437372341__yb_Jg96l"
          ],
          "robotApplicationNames": [
              "AWSRoboMakerHelloWorld-1543437372341_lNbmKHvs9"
          ]
      },
      {
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-job/sim-txy5ypxmhz84",
          "lastUpdatedAt": 1543437488.0,
          "status": "Completed",
          "simulationApplicationNames": [
              "AWSRoboMakerHelloWorld-1543437372341__yb_Jg96l"
          ],
          "robotApplicationNames": [
              "AWSRoboMakerHelloWorld-1543437372341_lNbmKHvs9"
          ]
      }
  ]
}

  • 자세한 API 내용은 명령 참조ListSimulationJobs의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 list-tags-for-resource을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

리소스의 태그를 나열하려면

이 예제에서는 AWS RoboMaker 리소스에 대한 태그를 나열합니다.

명령:

aws robomaker list-tags-for-resource --resource-arn "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot/Robby_the_Robot/1544035373264"

출력:

{
  "tags": {
      "Region": "North",
      "Stage": "Initial"
  }
}

  • 자세한 API 내용은 명령 참조ListTagsForResource의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 register-robot을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

로봇을 등록하려면

이 예제에서는 로봇을 플릿에 등록합니다.

명령:

aws robomaker register-robot --fleet arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-fleet/MyFleet/1550771358907 --robot arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot/MyRobot/1550772324398

출력:

{
  "fleet": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-fleet/MyFleet/1550771358907",
  "robot": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot/MyRobot/1550772324398"
}

  • 자세한 API 내용은 명령 참조RegisterRobot의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 restart-simulation-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

시뮬레이션을 다시 시작하려면

이 예제에서는 시뮬레이션을 다시 시작합니다.

명령:

aws robomaker restart-simulation-job --job arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-job/sim-t6rdgt70mftr

다음 코드 예시에서는 sync-deployment-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

배포 작업을 동기화하려면

이 예제에서는 배포 작업을 동기화합니다.

명령:

aws robomaker sync-deployment-job --fleet arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-fleet/Trek/1539894765711

출력:

{
  "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-job/deployment-09ccxs3tlfms",
  "fleet": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-fleet/MyFleet/1539894765711",
  "status": "Pending",
  "deploymentConfig": {
      "concurrentDeploymentPercentage": 20,
      "failureThresholdPercentage": 25
  },
  "deploymentApplicationConfigs": [
      {
          "application": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/MyRobotApplication/1546541208251",
          "applicationVersion": "1",
          "launchConfig": {
              "packageName": "hello_world_simulation",
              "launchFile": "empty_world.launch"
          }
      }
  ],
  "createdAt": 1551286954.0
}

  • 자세한 API 내용은 명령 참조SyncDeploymentJob의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 tag-resource을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

리소스에 태그를 지정하려면

이 예제에서는 리소스에 태그를 지정합니다. 리전과 스테이지라는 두 개의 태그를 연결합니다.

명령:

aws robomaker tag-resource --resource-arn "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot/MyRobot/1544035373264" --tags Region=North,Stage=Initial

  • 자세한 API 내용은 명령 참조TagResource의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 untag-resource을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

리소스의 태그를 해제하려면

이 예제에서는 리소스에서 태그를 제거합니다. 리전 태그를 제거합니다.

명령:

aws robomaker untag-resource --resource-arn "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot/MyRobot/1544035373264" --tag-keys Region

  • 자세한 API 내용은 명령 참조UntagResource의 섹션을 참조하세요. AWS CLI

다음 코드 예시에서는 update-robot-application을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

로봇 애플리케이션을 업데이트하려면

이 예제에서는 로봇 애플리케이션을 업데이트합니다.

명령:

aws robomaker update-robot-application --application arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/MyRobotApplication/1551203485821 --sources s3Bucket=my-bucket,s3Key=my-robot-application.tar.gz,architecture=X86_64 --robot-software-suite name=ROS,version=Kinetic

출력:

{
  "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/MyRobotApplication/1551203485821",
  "name": "MyRobotApplication",
  "version": "$LATEST",
  "sources": [
      {
          "s3Bucket": "my-bucket",
          "s3Key": "my-robot-application.tar.gz",
          "architecture": "X86_64"
      }
  ],
  "robotSoftwareSuite": {
      "name": "ROS",
      "version": "Kinetic"
  },
  "lastUpdatedAt": 1551287993.0,
  "revisionId": "20b5e331-24fd-4504-8b8c-531afe5f4c94"
}

다음 코드 예시에서는 update-simulation-application을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

시뮬레이션 애플리케이션을 업데이트하려면

이 예제에서는 시뮬레이션 애플리케이션을 업데이트합니다.

명령:

aws robomaker update-simulation-application --application arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/MySimulationApplication/1551203427605 --sources s3Bucket=my-bucket,s3Key=my-simulation-application.tar.gz,architecture=X86_64 --robot-software-suite name=ROS,version=Kinetic --simulation-software-suite name=Gazebo,version=7 --rendering-engine name=OGRE,version=1.x

출력:

{
  "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/MySimulationApplication/1551203427605",
  "name": "MySimulationApplication",
  "version": "$LATEST",
  "sources": [
      {
          "s3Bucket": "my-bucket",
          "s3Key": "my-simulation-application.tar.gz",
          "architecture": "X86_64"
      }
  ],
  "simulationSoftwareSuite": {
      "name": "Gazebo",
      "version": "7"
  },
  "robotSoftwareSuite": {
      "name": "ROS",
      "version": "Kinetic"
  },
  "renderingEngine": {
      "name": "OGRE",
      "version": "1.x"
  },
  "lastUpdatedAt": 1551289361.0,
  "revisionId": "4a22cb5d-93c5-4cef-9311-52bdd119b79e"
}