技术视界｜仿真平台驱动机器人技术跃迁 - 上篇

机器人仿真平台在机器人开发中发挥着重要作用，其发展历程值得深入探讨。它由模型描述、动力学引擎和渲染引擎三大核心组成，并广泛应用于 Webots 、PyBullet、MuJoCo 和 Isaac 等常见仿真工具。此外，NVIDIA 的 Cosmos 平台和 World Labs 等世界模型技术，能够通过生成合成数据、优化数据处理和提升仿真环境的逼真度，为机器人开发提供高效、低成本的解决方案。

机器人仿真平台

仿真必要性

传统产品开发流程通常包括产品定义、概念设计、方案评审、详细设计、样机试制、测试和方案优化等环节。然而，随着产品复杂度的提高，尤其是对于多自由度的复杂系统（如机器人），这一流程的弊端日益凸显：

 1. 硬件的设计、加工和组装过程耗时费力，一旦测试发现问题，优化迭代的周期容易被拉长

 2. 虽然软件设计可以在硬件定型前进行，但由于缺乏有效反馈，软件开发往往与实际系统脱节，导致部分组件在实际测试中需要推倒重来，增加了不必要的工作量和成本

为提高开发效率，仿真驱动的开发流程正逐渐成为主流。通过仿真技术，开发者可以在方案评估阶段提前优化设计，减少不合理之处，从而提升后续详细设计的准确性。此外，许多个人开发者和团队缺乏搭建硬件平台的条件，尤其是工业机械臂等设备价格高昂，使机器人爱好者和初学者难以负担。仿真技术则提供了一个低成本的学习与实验环境，使用户能够在虚拟空间中搭建机器人硬件、测试软件算法，加速产品迭代。

什么是仿真

机器人仿真是基于交互式计算机图形技术和机器人学理论，生成机器人的几何图形并进行三维显示，用于描述机器人及其工作环境的动态变化过程。

一个完整的机器人仿真平台主要负责三件事：模型建模、动力学计算和可视化显示。这分别对应仿真平台的三个组成部分：模型描述、物理引擎和渲染引擎。

机器人仿真平台示意图

 

 模型描述

模型描述负责机器人的建模，使用计算机语言向仿真平台描述机器