Neurosim：用于仿生机器人感知的快速仿真器
机器人学
2026-02-17 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
Neurosim 是一个快速、实时、高性能的仿真库，可用于模拟动态视觉传感器、RGB 摄像头、深度传感器和惯性传感器等传感器。它还能在复杂动态环境中仿真多旋翼机车的敏捷动力学。Neurosim 在桌面 GPU 上可实现约 2700 FPS 的帧率。Neurosim 集成了一个基于 ZeroMQ 的通信库 Corte， facilitates 与机器学习和机器人工作流程的无缝集成。Corte 提供了面向 Python 和 C++ 应用程序的高吞吐、低延迟消息传递系统，原生支持 NumPy 数组和 PyTorch 张量。本文讨论了 Neurosim 和 Corte 的设计理念。它们可用于 (i) 训练仿生感知和控制算法，例如在时间同步的多模态数据上进行自监督学习，以及 (ii) 在闭环中测试这些算法的实时实现。Neurosim 和 Corte 可在 https://github.com/grasp-lyrl/neurosim 上获取。
引用
@article{arxiv.2602.15018,
title = {Neurosim: A Fast Simulator for Neuromorphic Robot Perception},
author = {Richeek Das and Pratik Chaudhari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.15018},
year = {2026}
}
备注
13 pages, 6 figures