在部署之前，机器人使用软件工具、基于物理的建模和迭代测试相结合的方式来模拟真实世界的条件。开发人员依靠 Gazebo、Unity 或 NVIDIA Isaac Sim 等模拟平台来创建虚拟环境，这些环境可以模拟重力、摩擦和碰撞等物理属性。这些工具允许工程师对传感器（例如，激光雷达、摄像头）和执行器进行建模，并具有真实的噪声和延迟，使机器人能够“体验”诸如在不平坦地形上导航或与物体交互之类的场景。例如，可以在模拟的 3D 仓库布局中测试仓库机器人，以便在与真实的货架和库存交互之前练习避障。
模拟通过迭代测试和参数调整进行验证。 开发人员运行数千次模拟试验来识别极端情况，例如传感器故障或意外的环境变化。 例如，可以在虚拟阵风或弱光条件下测试自主无人机，以改进其稳定算法。 ROS（机器人操作系统）之类的工具通常与模拟器集成，以测试硬件组件之间的控制逻辑和通信。 此过程有助于发现感知、决策或机械设计中的缺陷，而不会造成物理损坏。 一种常见的做法是在测试期间随机化照明、物体放置或表面纹理等变量，以确保机器人能够很好地推广到现实世界的不确定性。
最后，硬件在环 (HIL) 测试和数字孪生弥合了模拟和部署之间的差距。 HIL 将物理组件（例如，电机、传感器）连接到模拟环境，使开发人员可以验证硬件-软件交互。 例如，机器人手臂的控制器可能会响应虚拟对象，而实际电机提供有关扭矩限制的反馈。 数字孪生——机器人及其运行环境的虚拟副本——可以在部署后使用真实世界的数据进行持续测试。 无人驾驶汽车团队可能会在模拟中重放来自实际道路的记录传感器数据，以改进算法。 这些方法通过结合建模物理、实时数据和系统化的压力测试，确保在构建成本高昂的物理原型之前具有稳健性。