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[交流] 18种仿真平台:探索具身智能机器人的无限可能

仿真是指通过计算机对实际的物理系统进行模拟的技术。对于机器人而言,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,并对其进行三维显示,用来描述机器人及工作环境的动态变化过程。

仿真平台的三个组成部分:模型描述、动力学引擎、渲染引擎。

模型描述

主要负责机器人模型的建模,使用计算机语言向仿真平台描述机器人是如何构成的。机器人的基本构成可以使用连杆(link)和关节(joint)来描述。除此之外,还需要知道这些基本组成部分的一些物理信息,例如连杆的质量属性,惯量属性,颜色,以及关节的种类(到底是转动关节还是平动关节)。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,他们都是XML语法框架下用来描述机器人的语言格式。虽然URDF是ROS中的标准格式,但它缺乏许多功能来描述更复杂的场景。例如,URDF只能指定单个机器人的运动学和动力学特性,它无法指定摩擦特性和处理闭链结构。此外,它不能指定环境信息,例如灯光、高度图等。SDF的提出就是为了解决URDF的缺点,它可以实现对机器人所有内容的完整描述,其可扩展性更适合于复杂的仿真。

动力学引擎

可以根据物体的物理属性计算运动、旋转和碰撞。动力学引擎的基础是系统动力学,动力学是对现实世界中物体运动规律的数学描述,这种数学描述主要是基于常微分方程的,物理引擎核心的任务就在于求解常微分方程。常用的机器人仿真物理引擎有ODE,Bullet,MuJoCo等。Bullet和ODE开发的初衷主要是用于3D电影和游戏。因此,在数值求解器上用的是一阶的半隐式欧拉方法(Semi-implicit Euler method),主要追求的是速度、稳定性而非精度。MuJoCo是一个近期开源的物理引擎,旨在促进机器人学、生物力学、图形和动画以及其他需要快速准确模拟的领域的研究和开发。MuJoCo提供了速度、精度和建模能力的独特组合,主要应用于强化学习和最优化控制领域。

渲染引擎

使用计算机图形学技术,根据机器人模型和纹理渲染出机器人的三维图形,这样我们可以通过可视化平台观察机器人运行的正确性。目前机器人渲染引擎主要使用OpenGL。OpenGL(Open Graphics Library)是用于渲染2D、3D矢量图形的跨语言、跨平台的应用程序编程接口。这个接口由近350个不同的函数调用组成,用来从简单的图形比特绘制复杂的三维景象。OpenGL常用于CAD、虚拟实境、科学可视化程序和电子游戏开发,具有强大的通用性和可移植性。

18种物理仿真引擎介绍:

Isaac Sim、AirSim、V-REP、Unity、PyBullet、PhyScene、RoboGen、ThreeDWorld、iGibson 1.0、SAPIEN、Habitat、Open Dynamics Engine (ODE)、Dynamic Animation and Robotics Toolkit (DART)、Dynamic Animation and Robotics Toolkit (DART)、MATLAB/SIMULINK、GAZEBO、RaiSim、MUJOCO。详细可参考-www.pnprobotics.com

具身智能机器人的种类多种多样,有双足机器人、四组机械狗、四轮机器人、四轮+机械臂、两轮+机械臂,和自动驾驶仿真类似,机器人也需要逼真的环境去验证各类算法,下面就为大家盘点下领域常用的一些通用机器人和面向真实场景的机器人仿真框架,目标是帮助大家在使用Franka机器人的时候,选择适用的仿真平台。

PNP机器人致力于为客户提供从硬件到软件的全方位支持,帮助客户快速实现机器人的部署与应用,提升生产效率和智能化水平。 PNP机器人和思灵机器人以及旗下Franka机器人等深度合作,聚焦面向生活和工业场景的单臂/双臂数据采集场景,致力于机器人即插即用(Plug & Play  )技术和具身智能通用解决方案。
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