Gazebo模拟器是一个免费的开源平台，可用于设计，开发，测试和可视化几乎任何类型的机器人。Gazebo可在Linux，Windows和Mac上运行，并且内置了对ROS（机器人操作系统）的支持。Gazebo支持多种高性能物理引擎，例如ODE，Bullet，Simbody和DART。它还使用ORGE 3D图形引擎来渲染具有准确照明，阴影和纹理的高质量环境。Gazebo模拟器还附带了一些机器人模型，例如PR2，DX，Irobot Create和TurtleBot，因此即使没有自己的机器人模型，也可以快速上手。它还支持广泛的传感器，并且可以模拟噪声和传感器故障，以准确模拟实际问题。甚至可以在云中运行Gazebo，并使用简单的Web浏览器与模拟器进行交互。如果想在笔记本电脑上工作，这是完美的选择，因为可以租用AWS实例来快速测试和设计机器人

Gazebo物理引擎：支持ODE、Bullet、Simbody和DART，其默认引擎为ODE

Gazebo支持的平台：完美支持Linux、MacOS，Windows需使用源码自行构建

Gazebo编程接口：最最常用的是通过gazebo_ros_control与ROS建立通信，通信过程已经被封装好了，我们只需要配置文件就可以实现，而当单独使用时可使用==C++==编写控制器插件来完成机器人的动作控制；Gazebo的数据输出是通过topic来实现的，与MATLAB联合仿真时可利用ROS Toolbox来实现，其本质还是通过ROS框架作为中介来完成的；与ROS联合仿真时，Gazebo当然是最佳选择，与ROS嵌合如此之深，大概就是新手的误区来源吧~

Webots是瑞士公司Cyberbotics发布的一种用户友好型机器人模拟仿真器。它可以在Windows，Linux或macOS上运行，并且支持大多数编程语言，例如C/C++，Java，URBI，MATLAB和Python。还可以使用API或任何标准TCP/IP网络从外部控制Webots模拟器。Webots模拟器使用ODE（开放动力引擎）在逼真的3D环境中模拟物理。它还支持对碰撞和接触点进行精确建模，这可以使用虚拟机器人测试各种场景。Webots甚至附带一个机器人模型库，可使用PR2，Atlas，Aibo甚至是某些NASA机器人。Webots还支持VRML97，因此可以使用大多数建模软件（Solidworks，AutoCAD，Blender和Inventor）导入机器人设计。还可以导入地图和地形数据以在测试环境中创建准确的世界表示。

Webots物理引擎：基于改进的ODE

Webots支持的平台：Windows、MacOS、Linux全平台支持

Webots编程接口：支持C/C++、Java、Python、MATLAB、ROS以及TCP/IP完成控制器编程，不同的编程语言需要查阅不同的API，函数命名接近但风格不同，ROS通信是通过调用ROS API，然后将所使用的语言对应的控制器代码封装成ROS topic的形式来完成，自定义ROS控制器时建议使用Python，使用C/C++需要自行构建MakeFile文件，这对于新手而言绝对是个糟糕的选择；R2020版本已经大大简化了ROS的使用过程，当然也可借MATLAB为中介，通过ROS Toolbox来实现，这就显得过于繁琐了。如果与Simulink联合仿真，以笔者个人的使用经验来看，建议通过To Workspace 和 From Workspace模块来实现，既简单又实用

（Webots由于刚开源不久，本身处于版本快速迭代期，时常有些小BUG，所以目前来看稳定性是三者中最差的一款仿真器，移动机器人的地表最强仿真软件）

V-REP（现在更新命名为CoppeliaSim）是免费的，用于教育目的，如果计划将其用于商业项目，则可以升级到专业版。可以在Windows，Linux或macOS上运行V-REP，并且可以使用六种不同的编程语言对其进行编程。它还具有ROS＆BlueZero支持，因此可以只使用3D模拟器并使代码在另一个平台上运行。V-REP支持四种不同的物理引擎（Bullet, ODE, Newton, and Vortex Dynamics）。它可以准确地处理对象的交互，例如碰撞，接触点和抓取。V-REP还支持粒子物理学来模拟空气和水，因此可以准确地对喷气发动机和螺旋桨建模。V-REP还可以模拟各种传感器，甚至可以通过插件将新传感器添加到模拟器。V-REP甚至支持路径和运动规划，甚至可以计算正向和逆向运动学。它还支持网格编辑，因此可以在模拟器中对设计进行小的调整，或者可以轻松导入任何五种不同3D模型格式（Obj，STL，URDF等）的模型

V-REP物理引擎：支持Bullet 2.78、Bullet2.83、ODE、Vortex和Newton，默认引擎为Bullet 2.78

V-REP支持的平台：Windows、MacOS、Linux全平台支持

V-REP编程接口：支持C/C++、Python、Java、Matlab、Octave及ROS，默认使用Lua脚本语言，最大的特点在于，不管使用哪种编程语言，其函数名称几乎一模一样，这大大降低了用户的上手难度，也便于控制器的各种编程语言的转换。它的实现思路是通过Socket来完成的，其中V-REP作为服务器，控制器程序相当于客户端，且访问模式有阻塞式、非阻塞式等四种操作模式，使用时还需仔细弄明白。当然，也可以通过共享内存的方法实现与Simulink的联合仿真

在NVIDIA ISAAC平台是由领先的显卡厂商这也是迅速成为AI行业的大玩家之一的NVIDIA开发。它可以在启用GPU的桌面上运行，也可以在AWS，Google Cloud或Azure上的云中运行。它还支持NVIDIA Jetson AGX Xavier，Jetson TX2和Jetson Nano。由于ISAAC机器人技术平台是由NVIDIA制造的，因此它提供了所有机器人模拟仿真器中最好的图形。它还对更复杂的任务（例如机器学习和数据处理）具有更好的GPU支持。NVIDIA ISAAC机器人平台也支持称为GEM的软件模块。这些模块可使开发者快速向机器人添加功能，例如关键字检测，LIDAR，立体视觉和预先训练的神经网络视觉识别系统。ISAAC模拟器还运行在虚幻引擎4的增强版上，虚幻引擎4是一个开放源代码游戏引擎，可为PC和控制台上的某些顶级视频游戏提供支持。NVIDIA ISAAC机器人技术平台和虚幻引擎都是开源平台，因此，如果是经验丰富的C++程序员，则可以使用自己的自定义代码来增强其功能。

Robot Virtual Worlds是功能齐全的模拟器，可让用户对虚拟LEGO Mindstorms机器人进行编程。它具有免费试用版，或者，如果想使用所有高级选项，则可以升级并支付完整的许可证费用。该模拟器的主要目的是用作教育平台，向年轻人介绍机器人技术的基础知识。它具有内置的3D仿真器，可以在其中构建和测试LEGO机器人，然后在类似游戏的环境中竞争挑战。Robot Virtual Worlds还支持使用NXT-G或LabVIEW对LEGO Mindstorms机器人进行编程。还可以使用内置扩展系统在模拟器中创建自定义机器人模型或级别。该模拟器对于教师也非常有用，因为“机器人虚拟世界”提供了适合所有年龄和技能水平的学生的课程。教师还可以设置各种机器人竞赛，以在完全虚拟的环境中挑战和评估学生。

Simscape 是 Simulink 的一个模块，而 Simscape Multibody 又是 Simscape 的一个模块

Simscape Multibody: （前身为 SimMechanics）提供了适用于 3D 机械系统（例如机器人、汽车悬架、建筑设备和飞机起落架）的多体仿真环境。您可以使用表示刚体、关节、约束、力元件和传感器的模块对多体系统进行建模。Simscape Multibody 会建立整个机械系统的运动方程并进行求解。您可将完整的 CAD 装配件（包括质量、惯性、关节、约束和 3D 几何结构）导入到模型。您可在自动生成的 3D 动画中查看系统动态。Simscape Multibody 可帮助您开发控制系统并测试系统级性能

物理引擎大致可分为两种：一种是以游戏为中心的物理引擎，侧重于实时近似，占用计算资源少，；另一种是用于科学仿真的物理引擎，侧重于精确计算，仿真结果精度高，当然也需要更多的计算资源，比如ADAMS、ANSYS等。

ODE：开源物理引擎，全称Open Dynamics Engine，它是一款模拟刚体动力学的基于C/C++高性能库，功能稳定，常被用于计算机游戏和虚拟现实等技术上；

Bullet：开源物理引擎，世界三大物理模拟引擎之一，由C++编写，与ODE相同，被广泛应用与游戏开发、电影制作中；

Simbody：开源物理引擎，由C++编写，为多体动力学模拟的高性能库；

DART：开源物理引擎，全称Dynamic Animation and Robotics Toolkit，以准确性和稳定性著称；

Newton：开源物理引擎，精确的3D物理库，用于物理环境的实时仿真；

Vortex：商业物理引擎，由CM-Labs开发，计算精度上可以说是上面介绍这几个物理引擎中的佼佼者，由于这是一款商业物理引擎，因此教育版的V-REP只能用来仿真20秒的过程，对于一些力控算法的验证倒也够用。

**移动机器人仿真：**Webots是最强移动机器人仿真软件；

**机械臂仿真：**Gazebo是神器，上手难度大；Webots可实现一些简单的抓取，如果需要精度高点的动力学仿真，笔者建议食用V-REP；此外还有一些其他的仿真软件，诸如Simscape Multibody、Adams等软件，前者可以快速搭建Simulink仿真模型，后者一般机械臂的设计厂商使用较多；

**结合机器学习的仿真：**理论上来讲，任何一款仿真软件都能实现，只不过需要自己整合控制器和机器学习相关API罢了；目前最常用的有PyBullet、MuJoCo等，前者开源，后者商用；

**水下机器人：**Webots只需要添加一个Fluid节点即可实现流体环境的添加；