开发内容
机器人系统辨识与 Sim-to-Real 校准服务面向机器人本体、控制、仿真验证和算法部署团队，用于处理“已有仿真与实机，但相同输入下的轨迹、时延、力或接触行为存在差异，需要建立可量化校准流程”这一具体研发任务。项目按目标机器人、场景、输入资料、软件版本、硬件条件和书面验收指标拆分，不以框架名称代替功能、性能或实机责任。
可辨识参数与试验设计
根据目标动作确定质量、惯量、摩擦、增益、延迟或接触参数及观测信号。
真实数据采集与清洗
定义时间源、采样率、滤波、负载、温度、初始状态和安全条件，保留原始数据。
目标函数与参数优化
建立仿真和实机对齐、误差口径、参数边界、优化过程和过拟合检查。
独立动作与适用范围验证
使用未参与拟合的动作和负载验证参数，记录有效范围和失配场景。
技术路线与版本
Isaac Sim 6.1 提供面向 PhysX 和 Newton 的实验性系统辨识工具。是否采用内置工具或自定义优化，应由目标参数、数据质量和后端决定。
技术依据：Isaac Sim 6.1 GA 公告、Isaac Sim 6.1 Release Notes。链接用于说明第三方技术栈和版本状态，不代表 NVIDIA 对本公司服务的授权、认证或背书。
实施与数据流程
差异和目标指标定义 → 安全试验及数据采集 → 数据对齐与参数范围 → 辨识优化 → 独立动作验证 → 参数版本和适用边界归档。
物理状态、传感器数据、控制指令、日志和人工操作分别记录。跨版本、跨后端或从仿真切换到实机前，重新核对坐标、时间、单位、接口、参数和错误状态。
项目输入
- 机器人机械、电气、执行器和控制资料
- 仿真资产、物理参数、时间步长和控制配置
- 真实日志、指令、状态、力、负载和环境记录
- 允许执行的辨识动作、安全措施和操作责任
- 误差定义、目标范围、验证动作和通过条件
交付与验收
| 交付内容 | 验证方法 |
|---|---|
| 试验与数据规范 | 核对动作、设备、版本、采样、时间、负载、环境和安全记录。 |
| 辨识脚本与参数集 | 从原始数据复现预处理、优化、约束和参数输出。 |
| 仿真/实机对照结果 | 按相同输入比较轨迹、时延、力或状态，并报告误差。 |
| 适用范围和限制 | 列明已验证机器人、负载、动作、速度、环境和未覆盖工况。 |
系统辨识结果只适用于记录的本体、配置、负载和工况。实验性工具可能变化；没有安全试验和高质量实机数据时，不承诺仿真与实机误差范围。
项目实施方式
| 企业现有基础 | 可采用的实施方式 |
|---|---|
| 资料不完整或技术路线未确定 | 先完成版本、硬件、资产、接口、数据和关键风险评估，输出 PoC 任务书。 |
| 已有模型、代码、场景或工作区 | 冻结可运行基线，形成问题与差异清单，再开展适配、修复或扩展。 |
| 需要完整专项开发 | 按输入、实现、联调、测试、交付和后续支持分阶段确认范围。 |
| 需要接入实机或生产流程 | 仿真验收与实机验收分开，另行确认现场、安全、权限、设备和责任条件。 |
常见问题
只有运行日志可以做系统辨识吗？+
可以先评估数据是否包含足够激励、同步输入输出和已知负载。缺少关键状态或动作覆盖时，可能需要补充安全试验。
一次辨识结果能覆盖所有负载吗？+
通常不能。摩擦、驱动、结构和接触会随负载、速度、温度或姿态变化，应在任务范围内设计分组验证。
系统辨识可以解决所有 Sim-to-Real 问题吗？+
不能。视觉差异、未建模柔性、通信、控制软件、传感器和安全策略也会产生差异，需要分层定位。
如何防止参数过拟合？+
限制物理合理范围，将拟合动作与验证动作分离，并比较多个负载、方向或速度下的误差和失败样本。
服务与验收说明
本页说明可讨论的工程服务范围，不构成 NVIDIA 对本公司服务的授权、认证或背书，也不构成对固定性能、周期、价格、仿真精度、实机结果或业务结果的承诺；最终范围以目标机器人、输入资料、软件版本、硬件条件及双方确认的技术和商务文件为准。
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