机构名称：
¥ 4.0
机器人模拟是现实生活机器人测试其算法的数字表示[1]。模拟带来了许多优势。首先，由于多种原因，模拟是成本效益的。确实，最初开发模拟会产生前期费用，但与替代方案相比，该成本相对较小[2，3]。对实际机器人进行测试会带来身体磨损甚至灾难性失败的风险，这可能会导致修复或置换，停机时间和生产力损失的巨大费用[4]。相反，模拟可以进行大量测试和迭代，而不会损坏昂贵的设备的风险。从长远来看，在虚拟环境中进行完善和故障排除的能力可节省大量资金，从而使对模拟开发的初步投资高度成本效益[1，2]。其次，它在复杂的场景中开发机器人带来了巨大的优势，这可能是具有挑战性的。例如，可以在太空，水下或其他危险环境中模拟机器人，而不会暴露机器人或人类操作员的风险[4]。第三，模拟对于为机器人技术开发人工智能（AI）至关重要。他们提供了一个培训和测试AI算法的平台[5]。最后，即使在机器人的不同部分，多个人也可以同时处理机器人的软件和算法。模拟并非没有缺点。模拟的主要限制之一是其准确性，这在很大程度上取决于它如何复制现实世界的情况。模拟的准确性可能会因其基于的物理特性或传感器行为的不准确性而损害，从而导致模拟和现实世界中的差异显着差异。此外，创建模拟可能是需要大量计算能力的时间密集型过程[2]。此外，太严重地依靠模拟会为操作员创造错误的安全感。该学士学位的论文是出于发展，调试和测试驱动算法的au sosos NXP杯赛赛车的问题和效率低下的动机。NXP杯是一项竞争，可以在简单的轨道上确定最快的自动型微型车。这些问题包括缺乏调试数据，猜测为什么它错误
凉亭中的自动驾驶汽车模拟
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