Gazebo Sim: масштабная роботосимуляция

Gazebo Sim — открытый симулятор робототехники для быстрой итерации, строгих тестов и автоматизации в CI. Он сочетает точную физику, фотореалистичный рендеринг и богатую эмуляцию датчиков, позволяя проектировать, прототипировать и валидировать роботов до включения железа. Модульная архитектура (отдельные библиотеки для симуляции, сенсоров, транспорта и рендера) упрощает поддержку и расширение. Подходит для мобильных манипуляторов, UAV, AMR и морских платформ: воспроизводит edge-кейсы, добавляет шум, даёт бенчмарки в контролируемых условиях. Интеграция с ROS/ROS 2, готовые ассеты и окружения обеспечивают воспроизводимые эксперименты, синтетические датасеты и сценарные тесты — от ноутбука до облачного CI.

Key Features
• Высокая точность физики: Динамика твёрдых тел, контакты, ограничения и управление шарнирами; настраиваемые масса, инерция, трение для снижения sim-to-real разрыва.
• Реалистичный рендер и свет: PBR-материалы, тени, HDR — визуалы, пригодные для исследований по восприятию и генерации датасетов.
• Широкая линейка датчиков: Камеры (моно/стерео/RGB-D), LiDAR, IMU, GPS, магнитометр, альтиметр, контакт и др.; настройки частоты, FoV, задержки и шума.
• Архитектура plugin-first: Расширение сервера, GUI, физики и сенсоров; сценарии миров, спаун моделей и управление прогонами через CLI/API.
• ROS/ROS 2-бриджи: Тест навигации, контроля и perception end-to-end без перекоммутации кода.
• Экосистема ассетов: Большая библиотека роботов, компонентов и сцен ускоряет world-building и регрессию.
• Готовность к CI: Headless-запуски, детерминированные seed’ы и сценарное скриптование для непрерывных тестов и performance-гейтов.

Use Case Highlights
• R&D автономии: Планирование, контроль и SLAM с настраиваемым шумом и динамическими препятствиями.
• Перцепция и синтетические данные: Разметные изображения/point-cloud’ы при разных освещении/погоде для устойчивых моделей.
• Мульти-роботная координация: Проверка роевых стратегий, координации и деградации связи на масштабе.
• HIL/SITL: Связка сим-мира с реальными контроллерами/прошивкой для снижения рисков деплоя.
• Образование и соревнования: Быстрые лабы и воспроизводимые челленджи для курсов и лиг.

Benefits
• Быстрее до доказательства: Подтверждайте/опровергайте идеи за часы, а не за недели лаборатории.
• Ниже стоимость и риск: Ловите интеграционные баги до повреждения железа.
• Повторяемость: Детерминированные seed’ы и скриптовые сценарии фиксируют переменные.
• Лучше перенос в реальность: Тонкая настройка физики/сенсоров сокращает доменный разрыв.
• Масштаб по требованию: Локальная разработка, широкий охват через облачный CI.

User Experience
Поток работы прямой: выбрать/импортировать ассеты, собрать мир в SDF, прикрепить датчики и запускать сценарии через GUI или headless-CLI. Разработчики расширяют поведение плагинами и message-API; пользователи ROS подключают бриджи и тестируют узлы без «glue-кода». Тьюториалы быстро вводят новичков; продвинутые пользователи автоматизируют батчи, логируют метрики и ставят merge-гейты по критериям pass/fail. Итог — чистый путь от быстрых экспериментов к автоматизированной, продакшн-готовой симуляции, растущей вместе с вашим робототехническим стеком.