参考1:
- 传统仿真器如gazebo,webot,coppeliasim的表现都大差不差;
- webot和coppeliasim入门难度比gazebo低;
- webot和coppeliasim对于ROS的适配没有gazebo好,环境的丰富性也比不上gazebo;
- gazebo承接了DARPA地下探索挑战赛的仿真比赛,里面所有的地下环境都是开源的,可以拿来验证自主探索算法;
- issac gym与issac sim是nvidia出品的两个仿真环境,两个环境共享同样的底层物理引擎;
- issac gym针对机器人强化学习训练做了格外的开发,在加快强化学习训练的同时,也牺牲了一部分作为机器人仿真器的通用性;
- 相比issac gym,issac sim没有专门针对强化学习设计的机制,但也因此比issac gym适应更多的仿真使用场景,适配更多样的传感器,拥有渲染能力更强的渲染引擎等;
- 目前就有一只团队在开发基于issac sim的强化学习环境issac orbit,设计目标是既能利用类似issac gym的加速训练的能力,由能享受所有issac sim带来的丰富功能,有望可以打造下一代真正从感知到控制的端到端机器人训练仿真器。
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