二十多年来，仿真技术在加速工业机器人自动化开发和部署进程中始终扮演着重要角色。ABB机器人以RobotStudio®套件为代表的仿真工具，使工程师能够在虚拟环境中对机器人应用进行设计、测试和优化，已帮助众多企业在设备进入工厂车间之前降低相关风险、缩短调试时间、提升系统性能。
随着机器人步入AI驱动的新时代，传统仿真方法开始接近极限。一个长期存在的障碍日益凸显，并严重制约着AI赋能自动化的规模化落地，即仿真行为与现实表现之间的差距。
传统仿真及“仿真到现实的差距”
传统的机器人仿真环境主要围绕几何结构和运动规划进行设计。它们能够精确模拟机器人的运动学行为、可达性和碰撞检测，使工程师能够高效验证机器人路径和工作站布局。尽管这种方法在许多传统自动化任务中被证明行之有效，但它却无法捕捉真实工业环境的复杂性和多变性。
虽然物理AI有望催生新一代具有自主感知、推理和行动能力的机器人，但AI驱动的自动化系统在不受控环境中往往难以扩展。现实中的工厂车间极少在理想条件下运行：光照强度全天不断变化，物体表面发生的反射难以预测，工件可能出现错位，传感器可能会引入噪声或失真。对于依赖视觉数据来引导机器人动作的AI感知系统而言，这些看似微小的变化会对机器人表现产生重大影响。
控制器行为的差异同样会带来偏差。许多仿真工具仅对机器人运动进行近似模拟，而非执行与物理机器人相同的控制逻辑，导致程序从仿真环境迁移至真实设备时，在时序、加速度曲线或路径执行上出现差异。
机器人系统在仿真环境中的表现与它们在真实物理应用中表现之间的偏差，就是所谓的“仿真到现实的差距”。缩小这一差距不仅需要更先进的AI模型，还需要具备在精确反映现实世界条件的仿真环境中设计、训练和验证机器人系统的能力。
全新推出RobotStudio® HyperReality
ABB机器人的离线编程与仿真软件RobotStudio自1998年推出以来，凭借其能够实现更快速、更安全、更高效的机器人安装和调试，树立了良好的声誉。
该软件已被从制造业到建筑业各种规模的企业广泛采用，并被证实是在机器人自动化项目中可以最大程度降低风险的宝贵方法，因为在安装任何物理设备之前，用户可以利用该软件识别潜在问题并验证性能。
如今，随着RobotStudio® HyperReality的推出，RobotStudio仿真平台配备了专为物理AI时代设计的强大新功能。HyperReality基于RobotStudio作为机器人运动离线编程环境的优势，构建了一个物理精度模拟、高保真且与控制器一致的仿真环境，使产品设计、感知建模、AI训练和机器人执行可以同步进行。
这一功能可以实现从传统的串行工程向真正的并行工程的模式转变，即在投入任何物理生产基础设施之前，可以对产品设计、制造过程和自动化系统并行设计和验证。
该技术通过将ABB的工业机器人、数字孪生和虚拟控制器与由NVIDIA Omniverse驱动的高保真仿真及合成数据生成相结合而实现。Omniverse是一个开放式的实时3D开发平台，使个人和团队能够构建并运行工业级物理精度模拟的数字孪生和虚拟世界。它可以构建强大的仿真框架，以足够高的保真度复现真实制造环境，从而增强了RobotStudio的能力，以支持工业级物理AI部署。
“三位一体”的数字孪生方法
RobotStudio HyperReality的核心是一个多层数字孪生架构，它将多个域集成到一个同步环境中。该架构共分为三层：产品数字孪生、光度测量环境和机器人数字孪生。通过三层结合，HyperReality能够同时对产品、产品所处环境条件以及机器人进行建模。
第一层是产品数字孪生。它利用CAD模型和制造公差来评估几何形状、材料和属性（如表面纹理、重量），以了解正在组装的实际产品。据此，系统可以推断出如何与该产品进行交互。
第二层分析光度测量环境，即局部周边环境。它综合考虑光照强度、反射、阴影以及相机本身的因素。AI赋能的机器人应能够解析所有这些信息，以构建局部环境的精确3D图像，进而在更广泛的数字孪生架构中进行真实模拟。
第三层是机器人数字孪生。该层涵盖机器人的机械结构、运动能力以及动力学、传感器和控制逻辑，为另外两个数字孪生提供补充。
这种“三位一体”的系统为实现更便于协作的开发模式开辟了道路，使产品设计师、自动化工程师和AI专家能够在开发早期就在同一架构中协同工作。
精确控制
传统仿真方法往往试图近似模拟机器人行为。RobotStudio HyperReality的不同之处在于它采用了ABB的虚拟控制器，而该控制器使用与ABB物理机器人控制器相同的固件，意味着控制器已经对机器人的行为了如指掌。因此，仿真中的运动路径、加速度曲线、节拍时间和传感器交互将与真实机器人执行的动作高度吻合。在实践中，这意味着可以实现高达约99%的仿真精度。
通过ABB的绝对精度技术，该精度还能得到进一步提升。该技术根据机器人的物理配置对其几何模型进行校准。其结果是，定位误差可降至约0.5毫米，而传统方法通常存在8至15毫米的偏差。这样的精度水平为电子制造等高精度应用开辟了新的可能性。
NVIDIA Omniverse与高保真仿真
RobotStudio集成了NVIDIA的实时3D仿真平台Omniverse。基于皮克斯最初开发的技术，Omniverse通过引入周围环境的逼真、高保真3D建模，扩展了RobotStudio的能力。
Omniverse利用NVIDIA基于RTX的图形渲染技术来模拟复杂的光照行为，包括反射、阴影和材质属性。这使得数字场景能够高度还原工业相机和传感器在真实工厂条件下感知物体的方式。
Omniverse的域随机化技术使系统可以自动改变参数，根据现实生产环境中日常可能发生的情况，生成数千种潜在训练场景。由此产生的数据随后可用于训练物理AI模型。
仿真闭环内的AI训练
RobotStudio HyperReality可以将AI训练直接集成到仿真工作流程中。仿真环境中的机器人可以通过虚拟相机和传感器生成海量的带标签数据，这些数据随后可用于训练关于感知和机器人行为的其他机器学习模型。
通过HyperReality的“三位一体”方法同步仿真感知输入、环境条件和机器人运动，训练可以覆盖从感知到行动的完整链路。视觉模型被赋予智能学习如何解读各种场景，而机器人控制策略则学习如何响应新的变量。
训练完成后，这些模型可以通过虚拟调试进行验证，在多种条件下模拟完整的生产任务。仿真中使用的机器人程序和控制器逻辑可以直接传输到物理机器人上。这极大降低了调试风险、减少了工程时间，同时简化了AI工作流程的部署和集成。
实现工业级物理AI
在RobotStudio HyperReality中，与控制器精度一致的机器人仿真与逼真的数字环境以及大规模合成数据生成无缝结合，从根本上将仿真转变为一个持续的工程平台。
产品设计、感知建模、AI训练和机器人执行均可以在同一环境内进行开发和验证。来自不同学科的工程师可以在开发周期更早的阶段展开协作，在安装任何物理设备之前对各种变量进行压力测试并优化系统。
其结果是，生产开发流程从物理试错转向数字化验证。制造商可以在虚拟环境中对整条生产线进行设计和优化，将调试时间缩短高达80%，同时将开发成本降低约40%。这反过来有助于加速产品上市进程，即使是高度复杂的产品也不例外。
RobotStudio HyperReality通过高保真仿真、与控制器精度一致的执行以及AI驱动训练来填补仿真到现实的鸿沟，为工业级物理AI的可靠部署提供根基。
RobotStudio® HyperReality 带来的增强功能和优势：
| 增强功能 | 优势 | 用户价值点 |
| 仿真精度 | 仿真与真实机器人行为一致性约 99% | 在仿真环境中开发的程序可靠地传输到物理机器人 |
| 定位精度 | 采用绝对精度技术将误差从 8–15 mm 降至 ~0.5 mm | 实现电子装配等高精度制造任务 |
| 调试效率 | 调试时间缩短高达 80% | 生产系统可在安装前进行虚拟验证 |
| 开发成本 | 开发成本降低高达 40% | 减少物理原型制作和工程修订频率 |
| 并行工程 | 产品设计、自动化系统和 AI 模型同步开发 | 缩短开发周期，加强跨学科合作 |
| 控制器级仿真 | 虚拟控制器运行与物理机器人相同的固件 | 运动路径、加速度和节拍时间与真实机器人行为匹配 |
| 统一数字孪生 | 集成产品、环境和机器人数字孪生 | 实现包括几何、感知和机器人交互在内的全系统验证 |
| 合成 AI 训练 | 逼真仿真和大规模合成数据生成 | 提高机器视觉和物理 AI 模型的鲁棒性 |
