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シミュレーション
シミュレータ / シミュレーター
ロボットと周囲の環境の物理的なふるまいを計算機上で再現すること。制御の事前検証や、強化学習による動作の訓練に使う。
概要
ロボット分野のシミュレーションは、関節やリンクの運動、物体との接触や摩擦を物理エンジンで計算し、仮想空間でロボットを動かすことを指す。実機を壊すおそれがなく、多数の試行を並列に回せるため、強化学習による歩行や把持の訓練、動作計画の事前検証に広く使われている。
代表的な物理エンジンには、Google DeepMind が Apache License 2.0 で公開している MuJoCo（Multi-Joint dynamics with Contact）がある。NVIDIA も、シミュレーションとロボット学習のフレームワークを含む開発基盤「Isaac」を提供している。
課題は、接触や摩擦のような現象を実機どおりに再現しにくいことである。シミュレーションで学んだ動作を実機に移すときの差を埋める技術は、Sim-to-Real と呼ばれる。
HuRoC の記事から
- 人の動画1本から、Apolloがコーンホールで7投連続。Gemini 4 Argonが動画を練習場に変える：動画からシミュレーションのコードをAIに書かせ、実機の投球につなげた社内テストを扱った。
- 指先で立ち、芝生も砂利も這って進む。ETH Zurichが市販の20自由度ハンドWujiに歩き方を学ばせた：ロボットハンドに指で歩く制御を強化学習で身につけさせた研究を扱った。
- 組み立て式ヒューマノイド「Asimov 1」、歩行ポリシーと学習コードを公開。RTX 4090で再学習を試せる：Isaac Lab 上の学習フレームワークと MuJoCo モデルを公開したヒューマノイドを扱った。
- MIT准教授らのEka Robotics、1億5000万ドル調達。視覚に力覚を足したモデルで電球をねじ込み、配線を差す：人の実演ではなく物理シミュレーション上の強化学習でモデルを鍛える企業を扱った。