Simulationsmodelle bilden das Verhalten von Robotern in einer virtuellen Umgebung ab. Sie nutzen Physik-Engines, um zu berechnen, wie sich Objekte bewegen, kollidieren und auf Kräfte reagieren. Ingenieure testen Steuerungsalgorithmen, Bewegungspläne und Machine-Learning-Strategien in Simulationen, bevor sie diese auf realer Hardware ausführen.

Simulationen sparen Zeit und Geld. Ein Roboter, der in der Simulation abstürzt, verursacht keine Kosten. Ein Roboter, der auf der Hardware abstürzt, verursacht hingegen Kosten und Ausfallzeiten. Simulationen ermöglichen es Ingenieuren außerdem, Szenarien zu testen, die in der Realität zu gefährlich oder zu selten auftreten: ein Sensorausfall, ein Mensch, der in den Fahrweg des Roboters tritt, ein Stromausfall. Sie können Tausende von Tests parallel auf einem Cluster durchführen.

Simulationswerkzeuge

• Gazebo: Open Source, ROS-Integration.
• MuJoCo: Schnelle Physik, bestärkendes Lernen.
• Isaac Sim: NVIDIA, GPU-beschleunigt, fotorealistisch.
• PyBullet: Python, einfach zu bedienen, Forschung.
• Webots: pädagogisch wertvoll, plattformübergreifend.

Die größte Einschränkung ist die Diskrepanz zwischen Simulation und Realität. Simulationen sind nie perfekt. Reibungsmodelle sind Näherungen. Sensorauschen wird vereinfacht. Kontaktdynamiken lassen sich schwer präzise simulieren. Eine Strategie, die in der Simulation funktioniert, kann auf der Hardware versagen. Ingenieure nutzen Domänenrandomisierung, um Strategien robust zu gestalten. Sie randomisieren Masse, Reibung, Sensorauschen und Beleuchtung während des Trainings. Die reale Welt wird so zu einer weiteren Variation. Einige Systeme verwenden Systemidentifikation, um die Simulation an den realen Roboter anzupassen. Andere nutzen Residual Learning, bei dem der reale Roboter die Fehler der Simulation korrigiert. Simulation ist kein Ersatz für Tests in der realen Welt. Sie ist ein Filter, der die meisten Probleme erkennt, bevor sie die Hardware erreichen. Die verbleibenden Probleme sind die entscheidenden.