Gazebo Simは、迅速な反復、厳密な検証、そしてCIにやさしい自動化のために設計されたオープンソースのロボットシミュレータです。高精度な物理演算、フォトリアリスティックなレンダリング、豊富なセンサーエミュレーションを組み合わせ、実機に触れる前に設計・試作・検証を行えます。シミュレーション、センサー、トランスポート、レンダリングといった焦点化ライブラリで構成されたモジュール式アーキテクチャにより、拡張性と保守性を両立。モバイルマニピュレータ、UAV、AMR、海洋ロボットまで、ノイズ注入や境界事例の再現、制御・知覚・計画アルゴリズムのベンチマークを統制条件下で実施できます。ROS/ROS 2との連携、アセットパイプライン、即使用可能な環境群により、再現可能な実験、合成データ生成、シナリオベースの大規模テストをローカルからクラウドCIまで一貫して行えます。
Key Features
• 高忠実度の物理：剛体ダイナミクス、接触・拘束、関節制御。質量・慣性・摩擦の調整でSim-to-Realギャップを縮小。
• 現実的な描画：PBRマテリアル、影、HDR照明により、知覚研究やデータセット生成に適したビジュアルを提供。
• 充実のセンサー群：カメラ（モノ/ステレオ/RGB-D）、LiDAR、IMU、GPS、磁力計、気圧・高度・接触など。更新周期、視野角、レイテンシ、ノイズを個別設定可能。
• プラグイン優先設計：サーバ、GUI、物理、センサー各層を拡張。CLI/APIでワールド生成・実行を自動化。
• ROS/ROS 2統合：トピック/サービスのブリッジで、ナビゲーション・制御・知覚ノードを再配線なしでE2E検証。
• アセットエコシステム：ロボット、部品、環境の大規模ライブラリでワールド構築と回帰試験を高速化。
• CI/自動化対応：ヘッドレス実行、決定的シード、シナリオスクリプトで継続的テストと性能ゲートを実現。
Use Case Highlights
• 自律機能R&D：計画・制御・SLAMを、設定可能なセンサーノイズと動的障害物下で反復。
• 知覚/合成データ：多様な光環境・天候でラベル付き画像/点群を生成し、堅牢なモデルを育成。
• マルチロボット協調：群行動、協調、通信劣化を大規模に検証。
• HIL/SITL：実コントローラ/ファームウェアと接続し、展開前リスクを低減。
• 教育/競技：短時間で始められる実習と再現可能な課題設計。
Benefits
• 検証までの時間短縮：アイデアの証明/却下を数時間で。
• コスト/リスク低減：ハード破損前に統合不具合を捕捉。
• 再現性：決定的シードとスクリプト化シナリオで変数を固定。
• 実機移行性の向上：調整可能な物理/センサーモデルでドメインギャップを縮小。
• 任意スケール：ローカル開発からクラウドCIの広域カバレッジまで。
User Experience
ワークフローはシンプル。アセットを選択/導入し、SDFでワールドを構成、センサーを付与してGUIまたはヘッドレスCLIで実行します。開発者は明確に分離されたプラグイン/メッセージAPIで挙動を拡張し、ROSユーザーはブリッジを挿入してノードをそのままE2E試験可能。チュートリアルで初心者はすぐ実用段階へ、上級者はバッチ自動化・メトリクス収集・合否基準によるマージ制御まで運用できます。結果として、素早い試行から自動化された本番水準のシミュレーションへ、スタックの成長に合わせて滑らかにスケールします。
Gazebo Sim 代替案
