Enhancing Sim-to-Real Performance with High-Fidelity Simulations Using Multi-Body Dynamics and Data-Driven Friction Models
Abstract
본 논문은 다물체 동역학(MBD: multi-body dynamics) 기반 로봇팔 디지털 트윈 시뮬레이션의 정확도를 향상시키기 위한 마찰 모델링 기법을 제안한다. RecurDyn을 이용해 관절 동역학을 정밀 해석하고 Unity 메타버스 플랫폼에 실시간 디지털 트윈 환경을 구축하였다. 이후 SINDy를 활용해 실측 마찰 토크를 식별·학습하고 이를 시뮬레이션 모델에 통합하여 동적 거동을 보정하였다. 검증 결과, 시뮬레이션 토크와 실제 측정 토크 간 오차가 유의미하게 감소하였으며 궤적 추종성과 제어 안정성도 함께 개선되었음을 확인하였다. 본 연구는 고정밀 MBD 해석과 메타버스 기반 디지털 트윈의 결합을 통해 sim-to-real 간극을 줄이고, 디지털 트윈 기반 로봇 제어기의 실용적 적용 가능성을 확대한다. 실험결과 영상은 여기에서 확인 가능하다.(https://jjung-yun.github.io/sim2real/)
Fields of Study & Subjects
Dynamics and Control of Mechanical Systems
Robotic Mechanisms and Dynamics
Modeling and Simulation Systems
Publication details
- Journal / source
- Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
- Volume
- 50
- Issue
- 1
- Pages
- 13–24
- Publication date
- 15 January 2026
- Language
- EN