STYLEREF標準文件_文件編號T/SAITAXXX—XXXX具身智能機器人仿真技術通用要求范圍本文件提供了具身智能機器人仿真的建模要求、仿真模塊組成、仿真內容、仿真的通用要求。本文件適用于各類具身智能機器人（以下簡稱機器人）研發(fā)、生產(chǎn)的企業(yè)或組織，用于開展具身智能機器人的仿真工作的參考，包括建模，仿真內容及仿真的一般技術要求。規(guī)范性引用文件下列文件中的內容通過文中的規(guī)范性引用而構成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，僅該日期對應的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本文件。GB/T12643-2013機器人與機器人裝備詞匯GB/T41867-2022信息技術人工智能術語語和定義下列術語和定義適用于本文件。具身智能embodiedartificialintelligence具身智能機器人embodiedartificialintelligencerobot基于自身物理感知系統(tǒng)進行感知并具備行動決策能力的智能機器人，機器人通過與環(huán)境的交互獲取信息、理解問題、作出決策并執(zhí)行行動，從而產(chǎn)生智能行為和適應性。機器人仿真系統(tǒng)robotsimulationsystem 可對機器人本體、功能進行建模、仿真的虛擬軟件系統(tǒng)?？s略語下列縮略語適用于本文件。API：應用編程接口(ApplicationProgrammingInterface)ROS：機器人操作系統(tǒng)(RobotOperationSystem)URDF：統(tǒng)一機器人描述格式(UnifiedRobotDescriptionFormat)SDF：仿真描述格式(SimulationDescriptionFormat)MJCF：MuJoCo建模XML文件（MuJoCoXMLFormat）基本要求具身智能機器人仿真，實現(xiàn)機器人本體、物理動力學、算法及控制策略的建模，開展相關功能及性能仿真、具身智能功能及泛化能力等仿真工作?？缮蓪姆抡鏀?shù)據(jù)及功能模塊的代碼，可被遷移至機器人控制器進行效果驗證。通過仿真，可高效、安全的驗證和優(yōu)化機器人的各項功能及能力。模型搭建6.1機器人本體建?；诜抡姝h(huán)境，可進行機器人本體及零部件的建模，也應支持導入已有的模型文件。a)應支持URDF、SDF、MJCF等機器人專用描述格式及STEP、STL等通用3D模型格式；宜兼容行業(yè)常用中間格式，以便可被應用于不同仿真平臺及設計工具；b)仿真建模環(huán)境應允許機器人本體正向建模，應內置常用零部件庫，且可對零部件的幾何參數(shù)、物理屬性、運動約束等進行編輯；c)應支持新建自定義零部件模型并生成自建庫，自建庫需具備分類管理、版本控制核心功能，且應與內置零部件庫實現(xiàn)兼容調用；d)應支持機器人控制系統(tǒng)建模，涵蓋控制策略、邏輯流程、運動規(guī)劃、執(zhí)行部件控制等核心要素。6.2場景建模及仿真可基于導入的場景模型、已有的場景模型或經(jīng)過編輯、更新的場景模型進行建模仿真。a)應支持導入基于真實場景的點云場景地圖、或CAD數(shù)據(jù)模型,導入后需保障場景核心信息完整性,支持基于導入的場景模型開展仿真；支持的主流點云格式如：.pcd、.ply或.obj等；支持主流的CAD格式，如：.stl、.step、.ifc等；b)應具備多樣化典型場景庫，覆蓋民用、工業(yè)、特種等領域的機器人典型應用場景；c)應支持場景模塊的獨立更新、局部更新及參數(shù)編輯；宜支持多場景模塊的合并或單場景模塊的分拆。6.3傳感器建模6.3.1支持傳感器模型導入或建模宜支持主流傳感器的建?；驅肫淠Ｐ臀募?，并可對相關模型參數(shù)進行編輯或修改，同時允許為傳感器模型加載相關數(shù)據(jù)處理算法。a)視覺傳感器；b)雷達；c)觸覺/力感知傳感器；d)慣性測量單元(IMU)；e)超聲波傳感器；f)其他類型傳感器（如溫度、濕度、聲學傳感器等）。6.3.2模型文件格式a)宜支持常見機器人模型文件格式（如URDF、SDF、MJCF等）的導入；b)傳感器模型在仿真環(huán)境中的安裝位置、朝向（俯仰、偏航、滾轉）應可自由配置，并支持與機器人本體的剛性或非剛性連接。6.3.3通用參數(shù)配置與數(shù)據(jù)輸出a)參數(shù)配置：應支持對傳感器的基本工作參數(shù)進行配置，如采樣頻率、量程、精度和信號延遲；b)數(shù)據(jù)輸出：應能輸出帶有時戳和坐標系信息的標準格式數(shù)據(jù)，輸出內容應與傳感器類型匹配，如：物理量傳感器（如力、溫度）輸出數(shù)值及單位；慣性測量單元（IMU）輸出加速度、角速度及姿態(tài)；編碼器輸出位置或速度信息。6.3.4噪聲與干擾模擬a)應支持對傳感器在不同工況下的噪聲進行模擬，噪聲模型（如高斯噪聲、漂移）及強度參數(shù)應可配置；b)宜支持對環(huán)境干擾（如電磁干擾、溫度漂移）的模擬。6.3.5數(shù)據(jù)處理算法集成a)宜具有標準的API接口（如ROS消息接口、圖像話題訂閱/發(fā)布），允許用戶為傳感器加載或綁定自定義的數(shù)據(jù)處理算法插件或模塊；b)算法模塊應能接收傳感器模型輸出的原始數(shù)據(jù)。6.3.6數(shù)據(jù)輸出傳感器模型應能輸出標準化的數(shù)據(jù)流，以確保與下游數(shù)據(jù)處理、算法模塊及機器人控制系統(tǒng)的兼容性。通用輸出要求如下：數(shù)據(jù)格式：輸出數(shù)據(jù)應采用行業(yè)通用的標準數(shù)據(jù)格式，或具備良好互操作性的通用數(shù)值格式（如JSON、HDF5）；數(shù)據(jù)內容：輸出數(shù)據(jù)應與其物理感知類型相匹配；c)元數(shù)據(jù)：所有輸出數(shù)據(jù)必須帶有準確的時間戳和坐標系信息，以確保多傳感器數(shù)據(jù)在時空上能夠正確同步與融合。仿真設定操作任務仿真讓機器人根據(jù)接收到的任務指令執(zhí)行移動、操作任務的仿真。a)任務訂單接收及處理模塊建模：任務指令解析與轉化仿真；環(huán)境感知與障礙物識別仿真；操作工具適配與狀態(tài)檢測仿真。b)機器人移動/運動功能仿真：操作路徑規(guī)劃與運動協(xié)同仿真；目標物體操作動作仿真；操作精度與誤差模擬仿真。c)機器人操作仿真：操作結果檢測與反饋仿真；操作設備復位與狀態(tài)更新仿真；異常處理與應急操作仿真。d)人機交互仿真：操作過程信息實時反饋仿真；人工干預與指令調整仿真；操作數(shù)據(jù)可視化與追溯仿真。故障與噪聲仿真通過在仿真環(huán)境中動態(tài)注入各類故障與噪聲干擾，系統(tǒng)化地測試和評估機器人在異常條件下的響應策略、容錯能力及系統(tǒng)魯棒性。a）應支持通過可配置接口，按時間觸發(fā)、事件觸發(fā)或隨機方式，在系統(tǒng)不同層級注入故障與噪聲，并實時監(jiān)測機器人的狀態(tài)響應與性能表現(xiàn)；b)仿真內容應包括：硬件故障模擬：包括傳感器信號異常、電源波動、通信中斷等；執(zhí)行器故障模擬：包括輸出衰減、響應延遲、卡死等；軟件異常模擬：如通信丟包、進程崩潰、邏輯錯誤等；感知干擾模擬：包括視覺噪點、點云缺失、定位漂移等；急停與安全響應：模擬急停觸發(fā)并驗證安全停機與恢復流程。數(shù)據(jù)生成與增強通過該功能，仿真系統(tǒng)可自動生成和優(yōu)化訓練數(shù)據(jù)集。a)可自動生成機器人運動、感知、交互等在內的核心數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)需關聯(lián)統(tǒng)一格式的時間戳記錄；b)允許對生成數(shù)據(jù)添加擾動，支持手動指定擾動參數(shù)或按預設規(guī)則自動添加擾動參數(shù)；c)宜給生成的數(shù)據(jù)指定目標變量和賦值或可編輯，使其成為標注數(shù)據(jù)，標注格式需兼容行業(yè)常用數(shù)據(jù)標注規(guī)范；d)允許對生成的感知、交互、運動相關各類多模態(tài)數(shù)據(jù)通過變換增加強數(shù)據(jù)的多樣性，允許對元數(shù)據(jù)標準化（例如，格式統(tǒng)一、單位歸一化等）及與時間戳對齊；e）增強操作需兼容行業(yè)通用數(shù)據(jù)處理規(guī)范，確保增強后的數(shù)據(jù)具備可復用性。仿真內容物理運動學與動力學仿真對機器人本體的物理運動特性和動力學特性進行仿真。a)宜支持常用機器人仿真物理引擎，如：ODE、Bullet或MuJoCo等；可自定義物理引擎，宜具備與其他仿真平臺的標準化接口API；b)宜支持仿真物理引擎建模，具備相應的建模工具、編輯工具和支持的數(shù)據(jù)庫；c)宜支持機器人本體及零部件的運動學仿真，可觀測主要運動參數(shù)值，如線位移、角位移、關節(jié)角、線速度、角速度、加速度等；d)宜支持機器人本體及零部件的動力學仿真，可觀測主要動力學參數(shù)值，如質量、質心、輸出扭矩等。算法仿真強化學習功能仿真基本要求強化學習功能仿真模塊應支持機器人通過環(huán)境交互自主學習行為策略。模塊應兼容主流算法框架，并支持算法編輯、參數(shù)調整、數(shù)據(jù)輸入自定義、獨立運行以及模塊復制與復用。模塊應基于物理引擎構建，支持多模態(tài)感知和動態(tài)交互，宜集成生成式物理AI模型。功能要求算法模塊兼容要求強化學習功能仿真模塊應支持狀態(tài)觀察、動作執(zhí)行、獎勵計算和策略更新全過程。仿真環(huán)境應支持連續(xù)或離散動作空間。獎勵參數(shù)與函數(shù)編輯模塊應允許對獎勵函數(shù)進行編輯和定義，支持即時獎勵和延遲獎勵組件：宜支持數(shù)學表達式編輯或配置文件定義；允許實時預覽獎勵分布；c）從獎勵函數(shù)可考慮多模態(tài)反饋，如視覺和觸覺信號。迭代計算參數(shù)編輯應允許通過對模塊進行編輯、數(shù)據(jù)集導入等進行仿真或獨立仿真。模塊應允許對迭代參數(shù)進行編輯和設定，包括最大迭代步數(shù)、訓練episode數(shù)量和折扣因子；應允許對強化學習模塊算法進行編輯，支持網(wǎng)絡結構、優(yōu)化器調整；應允許對輸入數(shù)據(jù)集支持多源數(shù)據(jù)導入和數(shù)據(jù)增強；d）應允許強化學習模塊獨立仿真，同一強化學習模塊可被復制，用于其他學習對象的訓練仿真。擴展應用要求末端執(zhí)行器仿真模塊應支持對末端執(zhí)行器進行精細操作的仿真：動作空間定義支持連續(xù)或離散控制；輸入通道可包括相機和傳感器；獎勵函數(shù)可定義為成功率與誤差權衡；仿真環(huán)境宜基于物理引擎，模塊可獨立仿真或復制到全機器人模型。VLN環(huán)境仿真模塊宜支持視覺-語言導航環(huán)境仿真，融合自然語言指令與視覺感知：環(huán)境構建支持3D場景、語義地圖和動態(tài)障礙；輸入數(shù)據(jù)集來源包括標準數(shù)據(jù)集或自定義語料；獎勵函數(shù)編輯支持指令完成度與路徑偏差權衡；算法可允許編輯為多模態(tài)強化學習，模塊可獨立運行，輸出軌跡可視化和成功率指標；e）同一模塊可復制用于多機器人協(xié)作或任務結合，宜集成探索機制應對長時序依賴。兼容性與接口模塊應提供標準化接口。a）支持ROS/ROS2集成，API兼容Gymnasium接口；b）數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一為NumPy/Tensor，日志為HDF5；c）嵌入安全機制，如碰撞檢測和緊急停止；d）支持checkpoint保存/加載，兼容主流框架。測試套件要求模塊應提供內置測試套件。a）驗證算法正確性和應用有效性；b）基于標準數(shù)據(jù)集評估，如成功率＞90%；c）支持A/B測試不同參數(shù)配置。導航/避障功能仿真（上海應用技術大學）障礙物建模要求應支持靜態(tài)、動態(tài)障礙物建模及屬性配置，宜支持碰撞屬性。a)靜態(tài)障礙物建模應支持靜態(tài)障礙物三維幾何建模，支持導入符合6.2場景建模及仿真要求的外部模型文件，需配置與6.3傳感器建模的感知邏輯匹配的物理屬性。b)動態(tài)障礙物應基于6.3傳感器建模的感知邏輯實現(xiàn)動態(tài)障礙物類型識別，需定義符合真實運動規(guī)律的運動屬性，支持用戶基于類型模板調整參數(shù)。c)碰撞屬性僅用于碰撞防護邏輯驗證場景，配置應與8.1物理運動學與動力學仿真的物理引擎參數(shù)兼容。導航功能仿真要求應保障路徑規(guī)劃合理性與導航準確性。a)路徑規(guī)劃應集成主流路徑規(guī)劃算法，支持算法參數(shù)配置，需適配機器人運動學約束與場景約束，支持目標點動態(tài)調整，路徑重新規(guī)劃響應時間應滿足實時性要求。b)導航準確性要求平坦無障礙物場景下，機器人實際行駛路徑與規(guī)劃路徑的平均位置偏差應控制在合理范圍，到達目標點的位置誤差、航向角誤差應滿足精度要求。避障功能仿真要求應確保避障觸發(fā)及時、安全可靠，且不中斷導航任務。a)避障觸發(fā)與響應應基于虛擬傳感器感知數(shù)據(jù)觸發(fā)避障，觸發(fā)閾值可配置，避障響應時間應滿足實時性要求，支持繞行、減速、停止三類核心避障策略。b)避障安全性要求在標準場景下避障成功率應滿足要求，避障過程中機器人與障礙物的最小距離應大于安全閾值，避障完成后應在規(guī)定時間內恢復路徑。極限場景導航/避障功能仿真應覆蓋典型高難度場景，驗證導航避障功能穩(wěn)定性。a)高動態(tài)場景應模擬高密度動態(tài)障礙物環(huán)境，導航任務完成率、避障成功率應滿足指標，無因障礙物動態(tài)變化導致的碰撞。b)狹窄空間場景應模擬窄通道及凸起障礙物環(huán)境，通道通過率應滿足指標，路徑規(guī)劃響應時間應符合實時性要求。c)復雜地形場景應模擬斜坡、凹陷、松軟地面等地形，地形適應率應滿足指標，無側翻、陷滯等故障。d)低感知質量場景應注入符合6.3.4噪聲與干擾模擬要求的傳感器噪聲，導航避障功能應正常工作，避障成功率、目標點到達誤差應滿足指標。多機協(xié)同避障仿真應實現(xiàn)多機無碰撞協(xié)同導航，保障協(xié)同效率。a)協(xié)同基礎應支持符合10.1仿真系統(tǒng)接口及集成要求的多機通信接口，通信延遲、數(shù)據(jù)丟包率應滿足實時性與可靠性要求，多機應實時共享環(huán)境感知數(shù)據(jù)。b)協(xié)同策略與性能應支持任務優(yōu)先級配置，低優(yōu)先級機器人避障響應時間應滿足要求，沖突化解成功率應達標；3臺及以上機器人協(xié)同導航無相互碰撞率應滿足指標，任務完成時間偏差率應控制在合理范圍。測試驗證方法應確保仿真結果可靠、可復現(xiàn)。a)測試場景構建應基于6.2場景建模及仿真要求搭建標準測試場景，按上述極限場景要求搭建極限測試場景，每個極限場景應包含多種障礙物布局。b)數(shù)據(jù)采集與評估應采集機器人位置/姿態(tài)、路徑坐標、障礙物狀態(tài)等數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)存儲格式應支持通用格式并包含場景參數(shù)與仿真時間戳；每個測試場景應重復測試多次，計算核心指標并取平均值，未達標時應記錄偏差原因并提供優(yōu)化方向。場景泛化功能仿真通過在不同的場景構型空間或組合空間的仿真，可檢驗機器人對不同場景的辨識和適應能力。a)仿真環(huán)境應能基于已有場景庫生成多樣的場景，可進行多場景排列組合，以滿足機器人場景泛化能力仿真的需要；b)支持參數(shù)化場景設置或控制，便于仿真不同場景因素對機器人泛化能力的影響；c)允許對場景中的光照、遮擋、視角、噪聲等條件進行設置，仿真機器人對這類場景因素的準確感知或識別能力；d)應清晰定義仿真場景集合或類型，便于定量評估場景泛化性能；e)仿真場景應具備可重復性，以便對比機器人采用不同的算法或模型時的場景泛化能力；f）宜可進行如下指標的仿真、評估： （1）在新場景中完成指定任務（如抓取、導航、裝配等）的成功比例； （2）可依據(jù)場景的復雜度或難度等進行泛化能力仿真，并統(tǒng)計成功率及觀察泛化曲線； （3）從源場景學到的策略，在目標場景中仿真，考察需要經(jīng)過多少訓練/微調后能達到較好效果，以評估泛化能力； （4）零樣本遷移能力（不進行任何微調的直接泛化表現(xiàn)）評估； （5）衡量機器人在新場景中完成任務的速度與資源消耗；操作泛化功能仿真基于操作動作學習訓練的基礎之上，通過仿真考察對其他類操作動作的泛化能力。宜對機器人將基本技能（如抓、握、推）進行泛化組合進行仿真，形成對新任務的解決方案；可支持技能復用仿真，為某新任務單獨訓練的結果可被應用于其他任務；仿真平臺應支持靈活定義新任務、新對象，便于持續(xù)擴展仿真測試集；可通過改變物體形狀、大小、顏色、位置、姿態(tài)仿真操作泛化能力；可改變目標操作任務進行仿真，考察操作泛化能力；可仿真從一個任務泛化到另一個任務，考察操作泛化能力；可仿真從簡單任務泛化到復合任務（多步操作序列），考察操作泛化能力；可基于對新任務或新對象的仿真，考察機器人操作任務泛化的成功率；可基于僅通過極少量示例/交互即可快速適應新任務的仿真，考察機器人零樣本/少樣本泛化性能；可通過仿真從一個已知任務切換到一個新任務時，所需的重新訓練時間、樣本數(shù)、適應輪次，考察機器人任務切換效率；可通過在新任務上達到較高成功率所需的訓練樣本數(shù)量、交互次數(shù)、訓練時間，考察機器人的學習曲線和樣本效率；交互仿真交互能力及功能仿真主要用于驗證機器人在語音、視覺、動作等多模態(tài)輸入下的人機交互表現(xiàn)，以及在不同場景中進行自然交流、情感表達與社交互動的適應性。應滿足以下要求：a)語音與語言交互仿真應支持多語言語音識別仿真，具備口音、語速變化、噪聲干擾等條件下的魯棒性測試；應支持自然語言理解與生成的仿真，驗證機器人在對話任務中的語義準確性與上下文連續(xù)性；宜支持語音合成與情感語調表達的仿真，評估機器人在交互中的親和力與自然度。b)視覺與表情交互仿真應支持人臉檢測與表情識別仿真，覆蓋基本情緒（高興、悲傷、憤怒、驚訝等）；宜支持眼神、注視點跟蹤仿真，驗證機器人在人機交互中的注意力機制；應支持人體動作識別仿真，包括手勢識別、肢體姿態(tài)捕捉。c)多模態(tài)交互融合仿真仿真系統(tǒng)應支持語音、視覺、動作等多模態(tài)信息的同步輸入與融合，驗證機器人多模態(tài)交互的一致性和實時性；宜支持基于場景和任務的多模態(tài)對話與交互仿真，例如“語音指令+手勢指引”的復合任務。d)情感與社交互動仿真宜支持情感識別與情感生成仿真，驗證機器人在交互中對人類情緒的感知和反饋能力；宜支持基于場景的社交互動仿真，例如服務場景中的禮貌行為、教育場景中的鼓勵反饋。e)評估指標與考核要求交互仿真應包含準確率、響應時間、交互自然度等核心指標；宜建立交互仿真基準數(shù)據(jù)集或測試用例，用于量化交互性能。通信功能仿真用于在虛擬環(huán)境中驗證和評估機器人個體及群體在特定通信模型下的協(xié)同行為、系統(tǒng)整體性能等。應滿足以下要求：a）應能模擬時延、帶寬、丟包及誤碼率等核心信道特性，且參數(shù)可配置；b）應與機器人的動力、傳感器、環(huán)境等仿真模塊數(shù)據(jù)交互；c）應能模擬因節(jié)點移動導致的網(wǎng)絡連接關系動態(tài)變化；d）應具備處理一定規(guī)模節(jié)點數(shù)量的通信仿真能力；e）宜提供通信鏈路、數(shù)據(jù)流及網(wǎng)絡狀態(tài)的可視化手段。仿真輸出Sim2Real（仿真到現(xiàn)實）功能宜支持將通過仿真環(huán)境訓練的策略、模型或技能算法遷移至真實的具身智能機器人控制系統(tǒng)，并滿足以下要求：a）支持在仿真環(huán)境中引入各種隨機變化，包括但不限于：機器人動力學參數(shù)：如關節(jié)摩擦系數(shù)、質量分布、剛度；環(huán)境物理屬性：如地面摩擦力、重力加速度、物體硬度；場景布局：如障礙物位置、地形起伏；光照條件：如亮度、色溫、陰影；天氣模擬：如灰塵、雨水；視覺噪聲：如高斯噪聲、模糊；力覺噪聲：如傳感器漂移；慣性測量單元（IMU）噪聲。b）支持將仿真數(shù)據(jù)（源域）的特征分布與真實數(shù)據(jù)（目標域）進行對齊，包括有監(jiān)督和無監(jiān)督對齊；c）支持將仿真環(huán)境中學習的知識（如策略、特征、技能）遷移至真實環(huán)境；d）支持輕量化部署功能，將復雜模型的知識（如特征、決策邏輯）蒸餾至輕量模型；e）支持測量和校準功能，使仿真模型的物理參數(shù)（如質量、摩擦系數(shù)）盡可能接近真實機器人；f）接口應具備兼容性和實時性，包括但不限于:通信接口：宜支持分布式通信，帶寬宜≥100Mbps，頻率宜≥1000Hz。對于關鍵控制信號（如關節(jié)限位、碰撞檢測）宜采用確定性網(wǎng)絡（如TSN）；對于遠程監(jiān)控、調試場景，宜支持無線通信協(xié)議；物理接口：支持多傳感器（攝像頭、IMU、編碼器）的硬件同步（如微秒級多目圖像同步），宜兼容多種接口協(xié)議，如EtherCAT、CANopen；數(shù)據(jù)接口：應采用統(tǒng)一的消息格式（如ROSmsg、Protobuf），至少包含時間戳（硬件時間）和序列號；API接口：宜支持提供一致的控制函數(shù)接口（如位置控制、速度控制、力矩控制模式）；宜支持通過代碼動態(tài)設置和修改仿真環(huán)境參數(shù)（如域隨機化范圍）；g）宜支持數(shù)據(jù)映射或數(shù)據(jù)格式轉換模塊，確保仿真和真機數(shù)據(jù)的格式和結構保持一致。安全與隱私仿真機器人基于應用場景和用途，宜對有關數(shù)據(jù)、交互內容及隱私內容進行保密存放、加密傳輸和限定條件的輸出等仿真。a)可對有關數(shù)據(jù)、內容進行定義，列為安全數(shù)據(jù)或隱私數(shù)據(jù)。b)安全數(shù)據(jù)或隱私數(shù)據(jù)，可進行加密傳輸或限定條件的輸出，如人機交互界面顯示方式限定。c)可支持機器人與人類交互、肢體接觸等涉及到的安全屬性的仿真。擴展接口仿真系統(tǒng)接口及集成為增強仿真系統(tǒng)的開放性、可擴展性及與外部系統(tǒng)的協(xié)同能力，仿真系統(tǒng)宜提供文檔完善、穩(wěn)定高效的接口及集成功能。具體要求如下：編程語言接口1)宜提供主流編程語言（如C++、Python）的功能完善、性能優(yōu)越的應用編程接口（API）；2)接口應具備低延遲特性，支持對仿真環(huán)境進行精確、程序化的訪問與控制，其功能應覆蓋：狀態(tài)獲?。簩崟r查詢機器人本體狀態(tài)（如關節(jié)角度、速度、力矩）、傳感器數(shù)據(jù)及場景內對象信息（如位置、姿態(tài)）；指令發(fā)送：向機器人模型發(fā)送控制指令（如目標關節(jié)位置、電機驅動指令）；環(huán)境操控：動態(tài)修改仿真環(huán)境的屬性，如添加、移除或改變場景中物體的位置與物理參數(shù)；進程管理：控制仿真世界的運行流程，包括啟動、暫停、重置、步進執(zhí)行等。機器人操作系統(tǒng)（ROS）集成1)應支持與機器人操作系統(tǒng)（ROS/ROS2）進行深度、可靠的集成，實現(xiàn)仿真環(huán)境與ROS生態(tài)的無縫對接；2)集成方式應支持將仿真內部數(shù)據(jù)作為標準的ROS消息（Topic）進行發(fā)布，涵蓋但不限于圖像、點云、IMU數(shù)據(jù)、關節(jié)狀態(tài)、里程計信息及坐標變換（TF）等；3)應支持訂閱外部ROS消息以接收控制指令或環(huán)境更新信息，并支持通過ROS服務（Service）或動作（Action）調用，執(zhí)行帶狀態(tài)反饋的復雜任務；4)宜支持與ROS的時間同步機制，確保仿真時間與ROS系統(tǒng)時間的一致性，為數(shù)據(jù)回放與算法調試提供保障。c)大模型接入接口1)宜提供標準化、高帶寬的數(shù)據(jù)接口，用于連接外部人工智能大模型，如語言大模型（LLM