在缺乏实体人形机器人的情况下，可通过以下主流仿真方案实现高精度模拟（基于2025年最新技术）：

一、基础建模工具链

1. MATLAB Robotics Toolbox
   • 通过连杆(Link)和关节(Joint)定义生物力学参数

   • 示例代码创建简化模型：

   L(1) = Link('d',0,'a',0.5,'alpha',0);  % 腿部连杆
   robot = SerialLink(L,'name','人形机器人');
   robot.plot([0 0 0]);  % 可视化
   

   • 支持运动学/动力学联合仿真

2. ROS+Gazebo方案
   • 使用URDF/Xacro文件定义机器人模型（如DARwIn-OP2架构）

   • 典型关节参数配置示例：

   关节类型	舵机ID	运动范围
   髋部Pitch	12	-100°~30°
   膝部Pitch	14	0°~130°
   • 配合MoveIt!实现运动规划

二、高级仿真平台

1. UC伯克利HumanoidBench ：具体代码如下https://github.com/carlosferrazza/humanoid-bench
   • 支持Unitree H1等61自由度模型

   • 包含27项基准任务：

   ◦ 运动类：跨越障碍物（hurdle）、楼梯行走（stair）

   ◦ 操作类：橱门开启（cabinet）、篮球投掷（basketball）

   • 提供触觉感知模拟（448个触觉单元）

2. NVIDIA Isaac Sim
   • 钢铁实验室场景仿真流程：

   1. 实验室设备精细化建模（精度达±2mm）
   2. 配置物理属性（摩擦系数0.3~0.6）
   3. 加载机器人数字孪生体
   4. 任务工作流测试（采样→分析→搬运）

三、关键技术实现

1. 多体动力学仿真
   • 使用ADAMS/Simscape分析关节力矩（如膝关节需承受3倍体重载荷）

   • 跌落测试参数：1.5m高度/10G冲击加速度

2. 控制算法验证
   • 强化学习框架：

   env = HumanoidBench(task='window_cleaning')  # 窗户擦拭任务
   policy = PPO(env.observation_space, env.action_space)
   

   • 支持200Hz实时控制频率

四、典型应用场景

建议优先使用HumanoidBench进行算法开发，其预置的Unitree H1模型和标准化任务集可快速验证控制策略。如需工业场景验证，推荐采用Isaac Sim的数字孪生方案。

Robotics toolbox创建人形机器人模型

人形机器人CAE仿真技能要求

UC伯克利HumanoidBench平台

ROS人形机器人建模方法

IsaacSim钢铁实验室仿真方案