Robotiksimulering

Robotiksimulering är användningen av datorbaserade verktyg för att modellera och simulera robotar samt deras omgivning och interaktioner. Syftet är att analysera, utveckla och testa styrning, perception och planering utan att bygga fysiska prototyper. En simulering kan inkludera kinematik (rörelse och kopplingar mellan leder), dynamik (krafter, massor, friktion), sensorer och miljöeffekter. Den kan köras i realtid eller med ökad tidsupplösning beroende på applikationen.

Indelningsmässigt skiljs ofta mellan kinematisk simulering utan fysik och fysikbaserad simulering som använder fysikmotorer för att beräkna krafter och kollisionshändelser. Vanliga fysikmotorer är exempelvis ODE, Bullet, PhysX, Dart och MuJoCo. Förberedelserna av robotmodeller görs vanligtvis i format som URDF eller SDF, vilka beskriver geometri, leder och sensorer.

Vanliga verktyg och ekosystem inkluderar Gazebo, Webots och CoppeliaSim (tidigare V-REP), samt mindre system som PyBullet. Många projekt integrerar simulering med robotoperativsystemet ROS, vilket underlättar kommunikation mellan styrsystem, perception och planering. Andra specialiserade miljöer används inom forskning och industri, inklusive simulering av robotgrupper eller digitala tvillingar av verkliga installationer.

Användningsområden inkluderar forskning inom robotkontroll och algoritmutveckling, perception och sensorfusion, planering och reinforcement learning, utbildning samt test och validering av industriell automation. Fördelarna är säkrare, kostnadseffektiv och snabbare iterativ utveckling samt möjligheten att generera stora datamängder; utmaningar inkluderar sim-to-real-gap, noggrann sensor- och miljömodellering samt krav på beräkningsresurser. Framtiden präglas av ökad realism, bättre integration med AI och konceptet digitala tvillingar.