[Paper] A Review of Physics Simulators for Robotic Applications (robot simulator에 대해서... 관심 있는 부분만 확인)

 

• 저자: Jack Collins(1, 2), Shelvin Chand(1), Anthony vanderkop(1, 2), David Howard(1)
  1) Cyber-Physical Systems Program, CSIRO, Brisbane, Australia
  2) Centre for Robotics, Queensland University of Technology, Brisbane, Australia

 

• 이 riview논문은 현재 지속적으로 업데이트되고 있는 robot simulator만 다루며, 물리 엔진 또한 다루지 않음. 물리 엔진은 모든 robot simulator에 포함되어 있지만, 물리 엔진 그 자체로는 robot simulator를 구성하지 못하기 때문임.
• 논문의 목적: 연구자들에게 robot simulator의 가이드 제공

 

• Mobile Ground Robotics
  • 자율주행은 robotics에서 가장 큰 연구 중 하나임.
  • 자율주행의 요소 기술들: 로봇 움직임, SLAM, navigation, cognition, control, perception 등
  • 관련 주요 challenges: DARPA(Defence Advanced Research Projects Agency), RoboCup
  • 주요 Simulators
    • Gazebo (가장 널리 사용중인 robot simulator)
      - ROS 버전 업데이트 지원이 가장 원할함
      - 카메라, GPS, IMU 등에 대한 많은 센서 라이브러리 제공
      - digital elevation models이나 SDF meshes, OpenStreetMAP등의 import 지원
      - URDF(Universal Robot Description Format)을 통해서 로봇 모델 import 가능함
      - ROS와 tight하게 연결되어 있음
    • CoppeliaSIM (이전에는 V-Rep이라고 불렸음)
      - Gazebo와 같이 많이 사용 중인 robot simulator
      - Gazebo와 유사하게 실시간으로 multiple robot simulation 가능함
      - 많은 센서 라이브러리 지원
      - Path planning 기능 지원
    • Webots
      - 많은 mobile robot들과 환경, 그리고 센서들을 지원함
      - openDrive File 포맷의 지도도 import 가능함
    • Raisim
      - ETH zurich에세 개발된 robot simulator
      - 이전에 언급한 robot simulator들과 달리 full feature를 가지고 있지 않음. 하지만, 시뮬레이션과 현실간의 차이를 최소화 하기위한 dynamics model들을 제공함.
    • PyBullet
      - 현재 simulation과 현실 세계간의 움직임 차이를 잘 반영하는 시뮬레이터로는 PyButtet이 손에 꼽힘
      - PyBullet 역시 rigid-body simulation을 지원함
      - 단점: 다른 robot simulator보다 지원하는 센서가 적음
    • CARLA
      - 자율주행 simulation을 목표로 만들어짐
      - openDRIVE file format importing 지원
      - 많은 센서 지원
      - 자동차 physics를 계산하기 위해서, PhysX를 사용함

Robot simulators for the mobile robots (출처: A Review of Physics Simulators for Robotic Applications 논문)

 

 

• Manipulation
  
  • 관련 주요 Challenges: RoboCup@home, Mobile manipulation challenge, Amazon picking challenge, Real robot challenge 등
  • Manipulation을 시뮬레이션하기 위한 조건: 세밀한 움직임 제어, rigid body들의 contact modeling, position control, velocity control, torque control 등
  • 주요 Simulators
    • MuJoCo
      - 뛰어난 contact 안전성으로 인해, 가장 일반적으로 사용되고 있는 manipulation에 대한 simulator
      - inverse kinematics와 path planning은 지원 못함
    • Pybullet
      - 연구 로봇에 특화된 기능들을 가지고 있음
      - forward/inverse kinematics, reinforcement learning environement, virtual reality integration, deformable object and cloth simulation
    • Gazebo
      - actuator들과 sensor들에 대한 지원이 좋음
      - ROS 지원함 (forward/inverse kinematics, motion planning, path planning)
    • CoppeliaSim
      - 사용자 중심의 sensor와 actuator 모델들 지원 (motion planning, forward/inverse kinematics)
      - PyRep: 최근에 나온 CoppeliaSim의 python toolkit
    • SimGrasp
      - 수중 robot hand 시뮬레이션에 사용됨
      - Klampt't simulator의 package임.

Robot simulators for the mobile robots (출처: A Review of Physics Simulators for Robotic Applications 논문)

 

 

해당 논문을 통해, 각 로봇 시뮬레이터의 특징을 파악할 수 있었음