机器人领域的一些仿真器

模拟工具和环境对于开发、测试和验证可变形物体操作策略至关重要。这些工具提供了一个受控的虚拟环境，用于评估各种算法和模型的性能，并生成用于训练和测试数据驱动模型的合成数据。

• Bullet Physics Library
  用于可变形物体模拟的一个流行的物理引擎是 Bullet Physics Library，它支持刚体动力学和软体动力学，包括基于有限元的可变形模型。

• SOFA（Simulation Open Framework Architecture）
  SOFA（Simulation Open Framework Architecture）框架是另一个广泛使用的用于模拟可变形物体的工具，提供了模块化架构并支持各种建模和模拟技术，如有限元、质量 - 弹簧和连续介质力学模型。

• SoftGym
  SoftGym 是一个专注于软体操作任务的模拟环境，为研究人员提供了一个开发和测试各种应用（如机器人抓取和操作）算法的平台。虽然 SoftGym 可能提供独特的优势和机会，但批判性地审视其局限性和潜在的改进领域至关重要。一个可能的缺点是模拟可能无法完全代表复杂的现实世界条件，这可能导致在将开发的算法应用于实际任务时出现差异。此外，模拟可能只涵盖一些可能的软体物体和场景，可能限制其在较窄范围内案例的适用性。可能需要对 SoftGym 进行进一步的研究和开发，以解决这些局限性并确保平台的持续相关性和有效性。

• DeformableRavens
  DeformableRavens 是一个开源的模拟基准，具有 12 个操作 1D、2D 和 3D 可变形物体的任务，有助于加速机器人操作可变形材料的研究进展。它创建了一个端到端的目标条件运输网络，学习基于视觉的可变形 1D、2D 和 3D 结构的多步操作。然而，DeformableRavens 的当前范围仅限于一组预定义的任务和物体，这可能阻碍其对更多样化场景的适应性。
  ReForm 是另一个专注于具有弹性和塑性特性的可变形物体（如金属线）的模拟环境。虽然它解决了 SoftGym 的一些局限性，但需要更多关于其在更广泛应用中的可用性、通用性和性能的信息来评