空间场景的仿真提出了特定的挑战，通常不通过通用图像模拟器来处理这些挑战。基于视觉的导航解决方案需要尽可能接近真实图像的培训和验证数据集。我们的团队和合作伙伴开发了用于太空探索的计算机视觉算法（火星，木星，小行星，月球）和轨内部操作（Rendezvous，机器人手臂，拆除太空碎片）。有一波针对Cislunar轨道或月球表面的任务。当然在任务之前很少获得“真实图像”。基于地面的测试设施，例如机器人测试台，启动模型或缩放任务类似物的体验（火星地形类似物，无人机飞行等）很有用，但是它们是有限的。例如，很难捕获房间大小的设施中的空间场景的规模（例如由扩展光源照亮的小物体）。还可以从以前的任务或实验实验中获得有限数量的图像，当需要数千个以表示算法会遇到的各种可能配置时。计算机模拟的另一个决定性资产是，基地真相是完全知道的，而现实生活实验容易出现错误和偏见，这很难估计或缺乏准确性。