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次世代自動化與機器人原型設計工具
宏虹 Coppeliasim 機器人模擬平台
多物理引擎 | 高精度感測器模擬
正逆運動學 | 靈活路徑與運動規劃
宏虹 CoppeliaSim 機器人模擬平台
CoppeliaSim 是一款基於分散式控制架構的多功能機器人模擬平台，整合具身智慧應用，可支援從演算法開發、運動學設計到數位孿生建模與強化學習訓練等完整流程。
平台支援「建模－組裝－模擬」的一體化操作，可精準模擬真實物理互動與多模態感知場景，適用於人形機器人、機械手臂等各類具身智慧系統開發需求。同時無縫整合主流程框架與 ROS／ROS2 生態系，大幅縮短開發週期並降低導入成本。
core functionality
多物理引擎
內建 MuJoCo、Bullet Physics 等多種物理引擎，可精準模擬碰撞、抓取、軟體互動與纜索等複雜物理場景。
正逆運動學
支援分支、閉環、多自由度與冗餘機構的運動學求解，並提供可嵌入式演算法模組。
高精度感測器模擬
支援接觸式與視覺感測器模擬，並可搭配影像處理與擴充模組，支援網格與點雲等資料格式。
靈活路徑與運動規劃
整合 OMPL 函式庫，提供高自由度的路徑規劃與運動控制能力。
API 與多語言支援
支援 Python、Lua、C／C++ 等多種程式語言，並相容 ROS 與 ZeroMQ 通訊架構。
高效碰撞與距離計算
高效碰撞與距離計算
豐富外掛與擴充模組
提供軌跡生成、自訂 UI、視覺化與幾何計算等功能模組，支援多種資料格式匯入與匯出。
更多特色功能
支援 Web 端操作、資料回放與錄影功能，並可進行高效點雲與空間資料處理。
應用場景：具身智慧系統開發與快速原型優化
加速模型優化與設計調整
透過模擬快速調整機構參數、關節自由度與感測器配置，於軟體中預先驗證系統協同運作效果，減少實體樣機修改次數，降低研發成本。
邊界測試與風險控管
在虛擬環境中模擬極端動作、不平整地形與複雜互動情境，提前辨識動力學缺陷與系統不穩定風險，降低實機測試過程中的掉落、碰撞等硬體損耗。
合成資料生成
透過模擬自動產生包含深度、語意分割與力回饋資訊的標註資料，為感知演算法訓練提供高品質、低成本的大量資料來源。
長期研發資產
建立數位化的機器人本體與環境資產庫，降低對實體實驗場域的依賴，提升團隊在不同設計架構開發上的協作效率。
應用場景：複雜任務策略訓練與虛擬部署驗證
任務效能動態視覺化
可直觀呈現機器人在家庭、倉儲等非結構化場域中的運作表現，並透過即時資料視覺化支援演算法評估與展示。
虛擬訓練與部署加速
於模擬環境中進行強化學習與運動規劃訓練，降低硬體成本與維護負擔，同時完成軟體預部署與策略優化，加速「Sim-to-Real」轉移流程。
多維環境泛化驗證
透過動態調整光照、摩擦係數與障礙物配置等參數，驗證模型在不同情境下的穩定性與泛化能力，提升多場景適應性。
極端工況安全驗證
模擬設備故障、通訊延遲等異常情境，驗證機器人安全機制，確保實際運行中人機互動與故障應對的安全性。
Product Selection
CoppeliaSim 基礎版
- 不含完整編輯功能
- 支援完整模擬功能
- 含商業使用授權
- 支援應用程式發布
CoppeliaSim 專業版
- 支援完整編輯功能
- 支援完整模擬功能
- 含商業使用授權
CoppeliaSim 教育版
- 僅限教育用途
- 支援完整編輯功能
- 支援完整編輯功能
- 不含商業使用授權