机器人仿真的意义在于快速、低成本、高安全性地进行验证
2021-10-26 10:53:40 作者：
上海惊鸿智能机器人仿人型机器人是近年来机器人行业中越来越受到人们关注的一个细分领域。人形机器人与人形的差别越来越小，仿真人机器人有时甚至可以达到以假乱真的程度。
机器人仿真的意义在于快速、低成本、高安全性地进行验证，包括机器人结构设计、动作控制、轨迹规划和高级AI的高级AI等工作。与此同时，在这种验证过程中，可以快速、实时地得到预期性能与实际(仿真)性能之间的差距，从而更好地反哺以往的工作。
应将机器人模拟用作提供反馈参考的工具，如题目中提到的花费时间研究模拟或过度依赖模拟都是不可取的，如果有条件，建议将更多的精力用于实际的机器人调试。
碰触了真实机器人的小伙伴们应该都有这种感觉：机器人在真实的物理世界里表现出来的性能和模拟环境相差很大，特别是对做运动控制的同学来说，要想把实际的控制算法落地，从仿真到实际的物理世界表现出的性能和模拟环境的差别很大。就我所知，在机器人行业，所有的性能都要应用到机器人上，模拟只能作为初始工作的参考；在机器人学术界，现在各种好的会议和期刊审稿的大声疾呼：光靠模拟demo是不够的，并不足以验证你的工作是否有效，审稿者会为此抱怨。
与此有关的原因要从我们现在使用的机器人仿真器说起，相关原因有二：模拟器使用的物理引擎目前还不能完全准确地模拟现实世界的物理环境，特别是不同材料间的(静)摩擦，物体受力(弹性和塑形)变形，以及很短时间的高速碰撞等等——复杂的物理相互作用情况，这一切都不能小看，会影响机器人进一步改善其动态运动性能；模拟器是由关节驱动器(电机和齿轮箱和驱动电路)构成的，传感和信号通信的绝对理想状态，目前还不支持模拟真实硬件缺陷或cornercase等情形，一句概括：“现实中我唯唯诺诺，在模拟中，我给了一次大力。
模拟机器人需要系统辩识，底层的软硬件协同工作，模拟不能做到参数精确稳定，但可以提供参数范围，可以给出系统所需的各子系统所需力矩、关节电机等参数，为系统设计提供需求指南，另外，顶层规划策略中的一些算法还需要反复修改，另外，近几年出现的强化学习技术对模拟环境的依赖程度也越来越高。
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