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人的构成。机器人的基本构成可以用连杆（link）和关节（joint）来描述，同时需要定义连杆的质量、惯量、颜色以及关节类型（转动关节或平动关节）。
目前，业界主要使用 URDF（Unified Robot Description Format） 和 SDF（Simulation Description Format） 文件来描述机器人模型。URDF 是 ROS 中的标准格式，使用广泛，但功能相对有限，例如无法直接描述摩擦特性或处理闭链结构。相比之下，SDF 弥补了 URDF 的不足，不仅能够完整描述机器人及其环境信息，还能支持更复杂的仿真需求，因此在高精度仿真场景中更具优势。
物理引擎
物理引擎负责根据物体的物理属性计算运动、旋转和碰撞，其核心基于系统动力学，通过求解常微分方程（ODEs） 来描述物体的运动规律。
常见的机器人仿真物理引擎包括 ODE（Open Dynamics Engine）、Bullet 和 MuJoCo。其中，Bullet 和 ODE 最初应用于 3D 电影和游戏，采用一阶半隐式欧拉方法（Semi-implicit Euler method），注重计算速度和系统稳定性。MuJoCo 则专注于机器人学和生物力学，提供兼具高效计算、精确模拟和强大建模能力的解决方案，在强化学习和最优化控制领域得到广泛应用。
渲染引擎
渲染引擎采用计算机图形学技术，根据机器人模型及其纹理生成三维图形，帮助用户直观观察机器人运行的正确性。目前，机器人仿真中的渲染引擎主要基于 OpenGL。
OpenGL（Open Graphics Library） 是一种跨语言、跨平台的应用程序编程接口（API），用于渲染 2D 和 3D 矢量图形。它包含近 350 个函数调用，能够绘制从简单几何图形到复杂三维场景，广泛应用于 CAD、虚拟现实、科学可视化以及游戏开发，具有强大的通用性和可移植性。
模拟仿真器
目前常用的模拟仿真器有：
Webots
Webots 是瑞士 Cyberbotics 公司发布的用户友好型机器人模拟仿真器，支持 Windows、Linux 和 macOS 系统，兼容多种编程语言。它可通过 API 或标准 TCP/IP 网络从外部控制，使用 ODE 在逼真的 3D 环境中模拟物理，支持精确的碰撞和接触点建模，可用于虚拟机器人测试多种场景。
PyBullet
PyBullet 是基于 Bullet 物理引擎开发的仿真环境，与 Python 紧密结合，广泛应用于强化学习（RL），尤其在多关节机器人仿真中表现出色。它支持从 URDF、SDF、MJCF 等文件格式加载铰接体，提供正向动力学仿真、反向动力学计算、正反运动学、碰撞检测和射线相交查询等功能。PyBullet 具有跨平台的客户端服务器架构，支持共享内存、UDP 和 TCP 网络，其封装的 Bullet C-API 独立于底层物理和渲染引擎，使其易于迁移至 新版本或替换不同物理引擎，增强了灵活性和可扩展性。
MuJoCo
MuJoCo 是一个用于模拟多关节运动的物理引擎，适用于机器人动作、生物力学、图形动画和机器学习等领域。2021 年被 DeepMind 收购并开源，兼容 Linux、Windows 和 macOS，适用于多种开发环境。它结合了广义坐标模拟和优化的接触动力学，能够高效模拟复杂的人体关节和肌肉运动，常用于机械手研究的前期模拟和验证。
Isaac
Isaac 是 NVIDIA 开发的机器人仿真平台，为开发者提供从开发到仿真再到部署的端到端解决方案，支持 AI 机器人应用。它可在 GPU 桌面和云端（如 AWS、Google Cloud）运行，兼容 NVIDIA Jetson 系列硬件。Isaac 针对 NVIDIA 硬件（GPU）优化，集成了 CUDA 加速的多个开源库（如 NPP、OpenCV、ROS、PCL、Eigen等），可以生成高效的交叉编译应用程序。
NVIDIA 机器人仿真环境
认识 Isaac Lab
Isaac Lab 提供了一套全面的工具和环境，涵盖机器人模型、训练环境、物理仿真和传感器仿真。
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机器人模型：Isaac Lab 提供16种常用机器人模型，包括机械手、四足机器人和人形机器人，满足多样化的研究需求。
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训练环境：提供30多个即用型训练环境，支持 RSL RL、SKRL、RL Games 和 Stable Baselines 等主流强化学习框架，同时支持多智能体强化学习。
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物理仿真：支持刚体、铰接系统和可变形物体的仿真，确保机器人在与环境互动时表现出真实的物理效果。
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传感器仿真：提供多种传感器仿真，包括 RGB 摄像头、深度摄像头、IMU 和接触传感器，帮助机器人更好地感知环境。
目前已经支持超过16 个机器人，如图所示：
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经典机器人：Cartpole， 类人生物， 蚂蚁
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机械臂：UR10、Franka、Allegro、Shadow Hand
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四足动物：Anybotics Anymal-B， Anymal-C， Anymal-D， Unitree A1， Unitree Go1， Unitree Go2， Boston Dynamics Spot
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人形机器人：Unitree H1、Unitree G1
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四轴飞行器：Crazyflie
在CES 2025上，英伟达开源发布了NVIDIA Cosmo，这是一个允许商用的世界基础模型平台。该平台提供了一系列开源且开放权重的视频世界模型，参数量从4B到14B不等。这些模型的主要作用是为机器人、自动驾驶汽车等在物理世界中运行的AI系统生成大量照片级真实、基于物理的合成数据，以解决该领域数据不足的问题。
本篇为大家介绍了机器人仿真平台及 NVIDIA 机器人仿真环境相关内容；下篇则会介绍世界模型的有关知识，并结合青龙机器人的仿真训练，更直观地展示机器人仿真平台的实际应用价值。
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