ロボティックシミュレーション

人工知能（AI）と機械学習（ML）の進化に伴い、私たちはロボットに環境を感知し、それに応答して、その中でアクションを実行することを完全に自律的に行い、より複雑なタスクを実行することを期待します。ロボットは、複雑な組立作業のピッキングやパッキング、ラストワンマイル配送などのために、産業および商業的環境にて一般的に活用されています。 

ソリューションをロボットに実装する前に検証するのに、ロボット技術者や開発者には、現実世界の環境およびその環境とロボットの物理的なインタラクションを正確に模倣する、実験用のプラットフォームが必要です。シミュレーションを通じて、技術者や開発者はローカリゼーション、モーションプランニング、制御の面でロボットのパフォーマンスを評価できます。