Bei der Entwicklung robotischer Systeme kommt Simulationssoftware eine zentrale Rolle zu, denn Roboter werden in der Regel nicht sofort in der realen Welt getestet. Stattdessen greifen Entwickler*innen und Forschende zunächst auf virtuelle Testumgebungen zurück, in denen sich Roboter realitätsnah bewegen, interagieren und auf ihre Umgebung reagieren können. So lassen sich Schwächen und Verbesserungspotenziale frühzeitig und ohne Risiko für Mensch, Maschine oder Ressourcen erkennen [1].
Die Vorteile: Simulationen ermöglichen eine hohe Zahl von Tests in kurzer Zeit, ohne dass dafür physische Prototypen benötigt werden. Das spart nicht nur Material und Kosten – denn wenn der Roboter beispielsweise fällt, geht nichts kaputt – sondern verkürzt auch Entwicklungszyklen erheblich. Viele technische und sicherheitsrelevante Aspekte können auf diese Weise bereits im Vorfeld verifiziert werden. Also bevor der Roboter in der Praxis zum Einsatz kommt [2].
Simulationssoftware wird daher in ganz unterschiedlichen Bereichen eingesetzt: in der wissenschaftlichen Forschung ebenso wie in der industriellen Produktentwicklung oder in der Lehre. Auch in der Entwicklung Künstlicher Intelligenz (KI), etwa beim sogenannten Reinforcement Learning, spielen Simulationen eine wichtige Rolle, wenn Roboter selbstständig lernen sollen, komplexe Aufgaben zu bewältigen [3], [4].
Gerade in der Alltagsrobotik, also beim Einsatz von Robotern im häuslichen oder sozialen Umfeld, ist das von besonderer Bedeutung. Hier müssen Roboter mit unstrukturierten und veränderlichen Situationen umgehen können – von verrückten Möbeln über unvorhergesehene Aufgaben bis hin zum Kontakt mit Menschen [5], [6]. Simulationssoftware hilft dabei, solche Szenarien kontrolliert zu erproben und robuste Lösungen zu entwickeln, bevor der Roboter tatsächlich im Wohnzimmer, Büro oder Pflegeheim eingesetzt wird.
Die Qualität und Aussagekraft einer Simulationsumgebung hängt jedoch maßgeblich davon ab, wie realitätsnah sie physikalische Eigenschaften, Sensorik und Umgebungsbedingungen abbildet. Wichtig ist beispielsweise, ob Kameras, Laserscanner (LiDAR) oder andere Sensoren realitätsgetreu simuliert werden können, wie vielfältig und anpassbar die virtuellen Umgebungen sind (z. B. Wohnungen, Küchen oder Pflegeeinrichtungen) und wie präzise physikalische Aspekte wie Reibung, Trägheit oder Kollisionen modelliert werden. Trotz aller Fortschritte besteht jedoch oft eine sogenannte ‚Sim2Real-Gap‘ – also eine Lücke zwischen Verhalten im Simulator und in der echten Welt –, die die Übertragbarkeit von Ergebnissen einschränken kann [7].
Hinzu kommt, dass realistische Simulationen in der Regel erhebliche Rechenressourcen erfordern, insbesondere dann, wenn komplexe Sensorik, physikalisch genaue Interaktionen oder große Umgebungen in Echtzeit dargestellt werden sollen. Die notwendige Rechenleistung kann sowohl die Hardware-Anforderungen als auch die Dauer von Trainings- oder Testzyklen erheblich beeinflussen [8].
Beispiele für Simulationssoftware
Webots
Lizenz: Apache 2.0
Code: https://github.com/cyberbotics/webots
MuJoCo
Lizenz: MIT-License
Code: https://github.com/google-deepmind/mujoco
Gazebo
Lizenz: Apache 2.0
Code: https://github.com/gazebosim/gazebo-classic
Referenzen
[1] nvidia. Robot Learning. Train robot policies in simulation for real-world adaptability. [Online]. Verfügbar: https://www.nvidia.com/en-us/use-cases/robot-learning/. [Abruf November 12, 2025].
[2] Tree C Technology. 5 Advantages Of Robotics Simulation Software. [Online]. Verfügbar: https://www.tree-c.nl/general/5-advantages-of-robotics-simulation-software/. [Abruf November 12, 2025].
[3] M. Simon. (2022, März 25). This Cheetah Robot Taught Itself How to Sprint in a Weird Way. [Online]. Verfügbar: https://www.wired.com/story/this-cheetah-robot-taught-itself-how-to-sprint-in-a-weird-way/. [Abruf November 12, 2025].
[5] Z. Erickson und V. Gangaram et al. (2019, Oktober 10). Assistive Gym: A Physics Simulation Framework for Assistive Robotics. [Online]. Verfügbar: https://arxiv.org/abs/1910.04700. [Abruf November 12, 2025].
[6] X. Gao und R. Gong et al. (2019, März 13). VRKitchen: an Interactive 3D Virtual Environment for Task-oriented Learning. [Online]. Verfügbar: https://arxiv.org/abs/1903.05757. [Abruf November 12, 2025].
[7] inbolt. Sim2Real Gap: Why Machine Learning Hasn’t Solved Robotics Yet. [Online]. Verfügbar: https://www.inbolt.com/resources/sim2real-gap-why-machine-learning-hasnt-solved-robotics-yet. [Abruf November 12, 2025].
[8] A. Afzal und D. S. Katz et al. Simulation for Robotics Test Automation: Developer Perspectives. [Online]. Verfügbar: https://clairelegoues.com/assets/papers/afzal21icst.pdf. [Abruf November 12, 2025].
