ロボットシミュレーション入門｜Gazebo・Isaac Sim・PyBullet比較【2026年】

ロボットシミュレーションは、実機を使わずにロボットの動作を検証・開発するための技術です。安全かつ効率的な開発を可能にし、特にSim-to-Real（シミュレーションから実機への転用）において重要な役割を果たします。本記事では、主要シミュレータの比較から実践的な活用法まで徹底解説します。

Table of contents

ロボットシミュレーションとは？
1. シミュレーションのメリット
2. シミュレーションの構成要素
主要シミュレータ比較
1. シミュレータ一覧
2. 用途別おすすめ
Gazebo：ROS標準シミュレータ
NVIDIA Isaac Sim：AIロボット開発の最前線
PyBullet・MuJoCo：強化学習向け軽量シミュレータ
Sim-to-Real：シミュレーションから実機へ
1. Reality Gapの原因
2. ドメインランダマイゼーション
シミュレーション開発の実践ガイド
シミュレーションの最新動向（2026年）
まとめ｜シミュレータ選定のポイント
1. 選定チェックリスト
2. 今後の展望

ロボットシミュレーションとは？

ロボットシミュレーションは、物理エンジンを用いてロボットと環境の相互作用を仮想的に再現する技術です。開発効率の向上と安全なテストを実現します。

シミュレーションのメリット

メリット	説明	具体例
安全性	危険な動作も安全にテスト	衝突テスト、限界動作
効率性	実時間の数百倍で実行可能	強化学習の大量試行
再現性	同一条件を何度でも再現	バグ再現、比較実験
コスト削減	実機なしで開発可能	プロトタイピング
並列化	複数インスタンスを同時実行	パラメータ探索

シミュレーションの構成要素

物理エンジン：剛体力学、接触、摩擦の計算
レンダリング：視覚的な描画、センサーシミュレーション
ロボットモデル：URDF/SDF形式のロボット記述
環境モデル：床、壁、物体などの3Dモデル
センサーモデル：カメラ、LiDAR、IMUなどの模擬

強化学習×ロボットではシミュレーションが学習の基盤となります。

主要シミュレータ比較

ロボット開発で使用される主要なシミュレータを比較します。

シミュレータ一覧

シミュレータ	開発元	物理エンジン	主な用途	ライセンス
Gazebo	Open Robotics	ODE, Bullet, DART	ROS連携、研究	Apache 2.0
Isaac Sim	NVIDIA	PhysX	AI、Sim-to-Real	商用（無料枠あり）
PyBullet	Erwin Coumans	Bullet	強化学習、研究	zlib
MuJoCo	DeepMind	MuJoCo	強化学習、研究	Apache 2.0
CoppeliaSim	Coppelia Robotics	ODE, Bullet, Vortex	教育、産業	商用/教育無料
Webots	Cyberbotics	ODE	教育、競技	Apache 2.0

用途別おすすめ

用途	推奨シミュレータ	理由
ROS開発	Gazebo	ROS標準、豊富なプラグイン
強化学習	Isaac Sim, MuJoCo	高速、GPU並列
Sim-to-Real	Isaac Sim	ドメインランダマイゼーション
教育・入門	PyBullet, Webots	簡単、ドキュメント充実
マニピュレーション	MuJoCo, Isaac Sim	接触の精度

Gazebo：ROS標準シミュレータ

Gazeboは、ROSエコシステムで最も広く使われるオープンソースシミュレータです。Gazebo Classic（Gazebo 11まで）とGazebo Sim（旧Ignition Gazebo）の2系統があります。

Gazeboの特徴

ROS統合：ros2_controlとシームレスに連携
複数物理エンジン：ODE、Bullet、DART、Simbodyを切替可能
センサープラグイン：カメラ、LiDAR、IMUなど豊富
SDF形式：詳細なロボット・環境記述
コミュニティ：豊富なモデル、プラグイン

Gazebo Simのインストール（ROS 2 Humble）

# Ubuntu 22.04
sudo apt install ros-humble-ros-gz

# 起動テスト
ros2 launch ros_gz_sim gz_sim.launch.py

Gazeboの制限

GPU並列化が限定的
フォトリアルなレンダリングは弱い
大規模シーンでパフォーマンス低下

ROS入門でGazeboの基本的な使い方を学べます。

NVIDIA Isaac Sim：AIロボット開発の最前線

Isaac Simは、NVIDIAが開発するフォトリアルなロボットシミュレータです。GPU並列化とAI統合に優れ、Sim-to-Realの最有力プラットフォームです。

Isaac Simの特徴

Omniverse基盤：USD形式、コラボレーション対応
PhysX 5：GPU並列物理演算
RTXレンダリング：フォトリアルな画像生成
ドメインランダマイゼーション：Sim-to-Real用の自動変動
ROS 2連携：ネイティブブリッジ
Isaac Lab：強化学習フレームワーク統合

Isaac Simの要件

項目	最小要件	推奨要件
GPU	RTX 2070	RTX 3080以上
VRAM	8GB	12GB以上
RAM	32GB	64GB
OS	Ubuntu 20.04/22.04	Ubuntu 22.04

Isaac Simのユースケース

強化学習による歩行・マニピュレーション学習
合成データ生成（コンピュータビジョン）
デジタルツイン（工場シミュレーション）
自動運転シミュレーション

NVIDIA GR00TはIsaac Simを活用したヒューマノイド開発プラットフォームです。

PyBullet・MuJoCo：強化学習向け軽量シミュレータ

PyBulletとMuJoCoは、強化学習研究で広く使われる軽量シミュレータです。

PyBullet

特徴：Pythonから直接操作、軽量、入門に最適
物理エンジン：Bullet Physics
強み：簡単なAPI、OpenAI Gym統合
弱み：接触の精度、レンダリング品質

import pybullet as p
import pybullet_data

p.connect(p.GUI)
p.setAdditionalSearchPath(pybullet_data.getDataPath())
p.loadURDF("plane.urdf")
p.loadURDF("r2d2.urdf", [0, 0, 1])

MuJoCo

特徴：高速・高精度な接触シミュレーション
物理エンジン：独自（Minimal Coordinates）
強み：接触の安定性、微分可能物理
弱み：学習コスト、独自形式（MJCF）

PyBullet vs MuJoCo

項目	PyBullet	MuJoCo
速度	速い	非常に速い
接触精度	中	高
学習コスト	低	中
ドキュメント	充実	充実
RL統合	Gym	Gymnasium, dm_control

Sim-to-Real：シミュレーションから実機へ

Sim-to-Realは、シミュレーションで学習・検証した結果を実機に転用する技術です。Reality Gap（現実とのギャップ）を埋めることが課題です。

Reality Gapの原因

ギャップの種類	説明	対策
物理パラメータ	摩擦、質量の誤差	System ID、ドメインランダマイゼーション
センサーノイズ	実センサーのノイズ	ノイズ注入、センサーモデル改善
アクチュエータ	遅延、非線形性	アクチュエータモデル、遅延注入
視覚ギャップ	テクスチャ、照明の違い	ドメインランダマイゼーション

ドメインランダマイゼーション

シミュレーション中に物理パラメータや視覚要素をランダムに変動させ、実環境への汎化を促す手法です。

物理ランダマイゼーション：質量、摩擦、反発係数
視覚ランダマイゼーション：テクスチャ、照明、カメラ位置
ダイナミクスランダマイゼーション：遅延、ノイズ、外乱

強化学習×ロボットでSim-to-Realの詳細を解説しています。

シミュレーション開発の実践ガイド

シミュレーション環境の構築から活用までの実践的なガイドです。

ロボットモデルの作成

形式	使用シミュレータ	特徴
URDF	Gazebo, PyBullet, MuJoCo	ROS標準、シンプル
SDF	Gazebo	URDFより詳細
MJCF	MuJoCo	MuJoCo専用、高機能
USD	Isaac Sim	Omniverse標準、コラボ向け