시뮬레이션은 가상 환경에서 로봇의 동작을 모델링합니다. 물리 엔진을 사용하여 물체의 움직임, 충돌 및 힘에 대한 반응을 계산합니다. 엔지니어는 실제 하드웨어에서 실행하기 전에 시뮬레이션에서 제어 알고리즘, 동작 계획 및 머신 러닝 정책을 테스트합니다.

시뮬레이션은 시간과 비용을 절약해 줍니다. 시뮬레이션에서 로봇이 고장 나더라도 손실은 없지만, 실제 하드웨어에서 로봇이 고장 나면 비용과 가동 중단 시간이 발생합니다. 또한 시뮬레이션을 통해 엔지니어는 센서 오류, 사람이 로봇 경로에 들어오는 상황, 정전 등 현실에서 재현하기에는 너무 위험하거나 발생 빈도가 낮은 시나리오를 테스트할 수 있습니다. 클러스터 환경에서는 수천 개의 테스트를 동시에 실행할 수 있습니다.

시뮬레이션 도구

• Gazebo: 오픈 소스, ROS 통합.
• MuJoCo: 빠른 물리 엔진, 강화 학습.
• 아이작 심: NVIDIA, GPU 가속, 사실적인 그래픽.
• PyBullet: 파이썬 기반의 사용하기 쉬운 연구 도구.
• 웹봇: 교육용, 크로스 플랫폼.

가장 큰 한계는 시뮬레이션과 실제 사이의 격차입니다. 시뮬레이션은 결코 완벽할 수 없습니다. 마찰 모델은 근사치이며, 센서 노이즈는 단순화되어 있습니다. 접촉 동역학을 정확하게 시뮬레이션하는 것은 어렵습니다. 시뮬레이션에서 작동하는 정책이 하드웨어에서는 실패할 수도 있습니다. 엔지니어는 정책의 견고성을 높이기 위해 도메인 무작위화 기법을 사용합니다. 학습 과정에서 질량, 마찰, 센서 노이즈, 조명 등을 무작위로 설정합니다. 실제 환경은 이러한 무작위화의 또 다른 변수일 뿐입니다. 일부 시스템은 시스템 식별을 통해 시뮬레이션을 실제 로봇에 맞게 조정합니다. 다른 시스템은 잔차 학습을 사용하여 실제 로봇이 시뮬레이션의 오류를 수정합니다. 시뮬레이션은 실제 환경 테스트를 대체할 수 없습니다. 시뮬레이션은 하드웨어에 도달하기 전에 대부분의 문제를 걸러내는 필터 역할을 합니다. 남은 문제들이 바로 중요한 문제들입니다.