近年のロボットはビジョンセンサやAI の搭載が当たり前となっており、システムの複雑さや開発にかかる工数が増している。例えば、画像認識をAI で行う場合などは大量のアノテーションされた学習用画像データが必要であるが、データの用意には非常に時間がかかり、開発の律速となるケースがある。また、深層強化学習では膨大な試行回数が必要であり、実機を用いた学習が難しいといった問題が生じる。
一方、GPU などのハードウェア性能の飛躍的な向上やゲームエンジンなど3Dシミュレーションソフトの発展が相まって、フォトリアルなシミュレーションが手軽に行えるようになってきた。また、物理演算技術の進展により、物体のリアリスティックな運動をより高速に計算することが可能になってきている。本特集号では、開発者／研究者などのロボット開発加速の一助となるべくフォトリアルなシミュレータの特性や活用方法を紹介する。