具身智能 Note 1 ——仿真软件简介篇
那么,让我们从项目出发,从最基本的仿真说起吧。
具身智能岗位常用的仿真软件,核心围绕“机器人运动仿真”“环境与交互模拟”“算法验证与训练”三大场景,具体可按功能分为以下几类:
- 核心机器人运动与控制仿真(必学)
- ROS内置工具(Gazebo):最主流的开源仿真平台,可搭建复杂物理环境(如家庭、工业车间),支持传感器(激光雷达、摄像头)和机器人模型(如UR机械臂、TurtleBot小车)的接入,能模拟重力、摩擦力等物理效应,直接与ROS节点通信,适合“感知-决策-执行”全流程算法验证。
- MATLAB/Simulink( Robotics Toolbox):侧重机器人动力学建模、控制算法(如PID、MPC)的仿真与调试,适合从理论推导到控制逻辑验证的闭环,尤其适合工业机器人精度控制、运动轨迹规划的前期仿真。
- 复杂环境与多智能体交互仿真
- Unity/Unreal Engine(结合机器人插件):擅长构建高保真视觉环境(如真实城市、室内场景),支持多智能体协同仿真(如多个机器人协作搬运),适合需要视觉渲染、人机交互模拟的场景(如服务机器人、自动驾驶仿真),常用插件有Unity Robotics Hub、Unreal Engine的ROS Integration。
- Webots:开源且跨平台,内置丰富的机器人模型库(如NAO人形机器人、无人机)和场景模板(如火星探测、家庭环境),物理引擎精准,支持Python/C++脚本控制,适合快速搭建原型并验证算法在不同环境下的鲁棒性。
- 强化学习与AI算法训练仿真
- MuJoCo(Multi-Joint dynamics with Contact):轻量级物理引擎,擅长模拟高自由度机器人(如人形机器人、四足机器人)的关节运动与接触动力学,计算效率高,是强化学习(如机器人步态优化、抓取策略训练)的常用工具,常与Python的OpenAI Gym/PyTorch结合使用。
- Isaac Sim(NVIDIA):基于Omniverse平台的高性能仿真工具,支持GPU加速,能实现大规模场景(如工厂流水线、城市交通)的实时仿真,适合需要高算力、高并行度的AI训练场景(如多机器人集群控制、自动驾驶感知算法训练)。
后记:总而言之,先把ROS2内置的Gazebo学会吧。
这算是一切的基础。之后再不断进阶。