機器人模擬一致性驗收：接觸、摩擦、致動器與延遲

只有當決定目標任務成敗的物理量在預先宣告的容差內與可重複實機測量一致時，機器人模擬才算足夠可信。接觸裝配與自由空間規劃需要不同驗收矩陣，一個任務透過不能自動覆蓋所有策略、負載和現場。

從 sim-to-real 失敗原因提出假設，用機器人系統辨識估計實測參數，再把獲批不確定性用於域隨機化。虛擬除錯與數位孿生也應按用途區分。該驗收不是監管認證，不能替代實機安全驗證。

從任務風險制定子系統容差

列出策略敏感變數及錯誤後果。平衡可能依賴致動器延遲和接觸衝量，插裝依賴摩擦與柔順性，移動巡檢依賴感測器時序與資料丟失。為每項指定實機基準、指標、容差、重複次數和負責人。

容差應來自測量不確定度和任務效能開始下降的敏感性測試，而不是模擬器預設值。除均值外，還要比較方差、尾部、方向偏差與重複性。

子系統	實機輸入或工裝	比較指標	透過條件
致動器	階躍、正弦、負載掃描	上升時間、超調、穩態誤差	落入任務容差範圍
接觸與摩擦	跌落、滑動、起滑	衝量、回彈、閾值	分佈與方向偏差達標
感測器	靜態與移動目標	雜訊、資料丟失、延遲	滿足觀測模型範圍
重置	相同隨機種子與狀態	初始狀態、回合結果	滿足重複性門檻

將 URDF、MJCF 或 USD、網格、慣量、致動器與感測器設定、控制器、求解器、時間步、子步、接觸參數、隨機種子和軟體版本寫入設定清單。實機也記錄韌體、負載、電池溫度、取樣率和校正。

使用相同指令序列、初始位姿、工裝尺寸、負載與表面，並統一時間戳定義。只給模擬理想參考真值或只過濾實機資料，會把處理流程差異誤當物理差異。

參考Isaac Lab 致動器 API，用安全階躍、正弦與負載掃描比較上升時間、超調、穩態誤差、飽和、死區和變化率限制。

分別驗證位置、速度、輸出限制、軟限位、減速比、折算慣量、控制增益與指令延遲。無負載一致但負載下偏離時，應檢查轉矩-轉速限制、溫度保護和結構柔順性。

用MuJoCo 建模檔案解釋模型元素與求解器設定。從受控跌落的衝量和回彈、不同表面的靜摩擦起滑與動摩擦滑動、夾爪夾緊、已知負載姿態開始。

不要只為一個場景調小穿透或回彈。對速度、方向、質量和表面設定留出測試，並檢查某個接觸對的摩擦調整是否破壞其他任務。

根據Gazebo 感測器檔案核對更新頻率、雜訊、座標系、欄位與外掛設定。靜態目標比較偏差、方差，動態目標比較延遲、資料丟失、運動影響，多感測器比較時間戳偏差。

從取樣到致動器反應的延遲包括中介軟體、推論、控制器和保持。除均值外復現抖動、p95、p99，並匹配截止時間超時後的排隊、丟棄與過期觀測的處理策略。

從相同隨機種子和快照檢查初始接觸、關節與感測器狀態、首個動作是否重複。環境數量、CPU/GPU、執行緒或求解器導致變化時，應宣告確定性邊界並按隨機分佈驗收。

Isaac Lab Newton sim-to-real 指南可用於參考後端比較。另一個引擎的留出測試能發現特定假設，但兩個模擬器也可能共享同一錯誤資產。

證據包應包含任務和環境範圍、資產與求解器版本、實機工裝、原始紀錄、對齊程式碼、指標、容差、結果、已知差異與負責人。結論只寫“該設定適用於這些條件下的該任務”，不能稱為模擬器認證。

資產、控制器、求解器、時間步、感測器、負載、實機或任務範圍變化時重跑相關驗收項。即使在大規模訓練前自動執行，也要單獨完成低風險實環境評估與硬體安全驗證。

通常不可以。不同任務需要分別驗收致動器、接觸、感測器、延遲、重複性和任務指標。

模擬能篩除弱候選，但未知模型偏差仍存在，不能替代實環境評估與硬體安全驗證。

不可以。沒有實測參數、殘差和任務敏感度依據的範圍可能讓訓練更差或產生不真實行為。

最後查核：2026 年 8 月 7 日