Simülasyon, sanal bir ortamda robot davranışını modeller. Nesnelerin nasıl hareket ettiğini, çarpıştığını ve kuvvetlere nasıl tepki verdiğini hesaplamak için fizik motorlarını kullanır. Mühendisler, kontrol algoritmalarını, hareket planlarını ve makine öğrenimi politikalarını gerçek donanımda çalıştırmadan önce simülasyonda test ederler.

Simülasyon zaman ve para tasarrufu sağlar. Simülasyonda kaza yapan bir robotun maliyeti yoktur. Ancak donanım üzerinde kaza yapan bir robotun maliyeti ve arıza süresi artar. Simülasyon ayrıca mühendislerin gerçekte tekrarlanması çok tehlikeli veya çok nadir olan senaryoları test etmelerine olanak tanır: sensör arızası, bir insanın robotun yoluna çıkması, elektrik kesintisi gibi. Bir küme üzerinde binlerce testi paralel olarak çalıştırabilirler.

Simülasyon araçları

• Gazebo: açık kaynak kodlu, ROS entegrasyonu.
• MuJoCo: Hızlı fizik, pekiştirmeli öğrenme.
• Isaac Sim: NVIDIA, GPU hızlandırmalı, fotogerçekçi.
• PyBullet: Python, kullanımı kolay, araştırma odaklı.
• Webotlar: eğitim amaçlı, platformlar arası.

En büyük sınırlama, simülasyon ile gerçek dünya arasındaki farktır. Simülasyon asla mükemmel değildir. Sürtünme modelleri yaklaşıktır. Sensör gürültüsü basitleştirilmiştir. Temas dinamiklerini doğru bir şekilde simüle etmek zordur. Simülasyonda işe yarayan bir politika, donanımda başarısız olabilir. Mühendisler, politikaları sağlamlaştırmak için alan rastgeleleştirmesini kullanırlar. Eğitim sırasında kütleyi, sürtünmeyi, sensör gürültüsünü ve aydınlatmayı rastgeleleştirirler. Gerçek dünya sadece başka bir varyasyon haline gelir. Bazı sistemler, simülasyonu gerçek robota uyacak şekilde ayarlamak için sistem tanımlamasını kullanır. Diğerleri ise gerçek robotun simülasyonun hatalarını düzelttiği artık öğrenmeyi kullanır. Simülasyon, gerçek dünya testinin yerini tutmaz. Donanıma ulaşmadan önce çoğu problemi yakalayan bir filtredir. Geriye kalan problemler önemli olanlardır.