본 보고서는 현대 로봇 공학 연구 및 개발의 핵심 도구인 Gazebo와 Webots 시뮬레이터에 대한 심층적인 비교 분석을 제공한다. 이 분석은 각 시뮬레이터의 최신 버전, 즉 ‘Ignition’에서 다시 ‘Gazebo’로 리브랜딩된 현대 Gazebo와 Webots R2025a를 중심으로 진행된다. 보고서는 두 시뮬레이터의 근본적인 개발 철학, 핵심 아키텍처, 기능적 역량, 성능 벤치마크, 그리고 로봇 운영체제(ROS 2)와의 통합 수준을 포함한 생태계 전반을 면밀히 검토한다.
분석 결과, Gazebo는 모듈식 라이브러리 구조를 통해 전문가에게 탁월한 유연성과 확장성을 제공하지만, 복잡한 개발 역사로 인해 문서화가 파편화되어 있고 초심자에게 높은 학습 곡선을 요구한다. 특히, 시뮬레이션 기술 형식(SDF)은 폐쇄 루프 기구학적 체인과 같은 복잡한 메커니즘을 모델링하는 데 독보적인 강점을 보인다.
반면, Webots는 상용 소프트웨어에서 시작된 배경 덕분에 매우 세련되고 통합된 사용자 인터페이스(UI), 체계적인 문서, 그리고 뛰어난 크로스플랫폼 지원을 자랑한다. 이는 교육 및 신속한 프로토타이핑 환경에서 명백한 이점을 제공한다. 또한, 정량적 벤치마크 데이터에 따르면 Webots는 CPU 및 메모리 자원 사용 측면에서 Gazebo보다 높은 효율성을 보인다. 강화 학습(RL)과 같은 고급 응용 분야에서도 Webots는 deepbots와 같은 프레임워크를 통해 더 낮은 진입 장벽을 제공한다.
결론적으로, 두 시뮬레이터 중 어느 하나가 절대적으로 우월하다고 말할 수는 없다. 선택은 프로젝트의 구체적인 요구사항에 따라 달라진다. 복잡한 기계적 구조의 정밀한 시뮬레이션이나 기존 ROS 생태계와의 깊은 통합이 필요한 고급 연구에는 Gazebo가 적합할 수 있다. 반면, 사용자 편의성, 빠른 개발 주기, 자원 효율성, 그리고 강화 학습 응용을 우선시하는 프로젝트에는 Webots가 더 나은 전략적 선택이 될 것이다. 본 보고서는 이러한 분석을 바탕으로 다양한 시나리오에 따른 구체적인 선택 프레임워크를 제시하여 연구자와 개발자가 자신의 목표에 가장 부합하는 도구를 선정할 수 있도록 지원한다.
이 섹션에서는 각 시뮬레이터의 현재 상태와 미래 방향을 형성하는 역사, 거버넌스, 그리고 근본적인 설계 철학을 검토하여 비교의 맥락을 설정한다.
Gazebo: Open Robotics(구 OSRF)에 의해 개발된 Gazebo는 로봇 운영체제(ROS)와 깊이 얽힌 오랜 역사를 가지고 있다.1 개발은 커뮤니티 주도로 이루어지며, 오픈 소스 로보틱스 연합(OSRA)의 거버넌스 하에 있어 ROS 생태계와 긴밀한 관계를 유지한다.1 현대 Gazebo 스택 전체는 허용적인 Apache 2.0 라이선스에 따라 배포된다.2
Webots: 1996년 스위스 로잔 연방 공과대학교(EPFL)에서 시작되어 이후 Cyberbotics Ltd.에 의해 상용화된 Webots는 더 긴 역사를 가지고 있지만, 2018년 12월에야 완전한 오픈 소스 모델로 전환되었다.5 오픈 소스 세계로의 이러한 늦은 진입은 ROS 커뮤니티에서 역사적으로 보급률이 낮았던 핵심적인 이유 중 하나이다.1 이 시뮬레이터 역시 Apache 2.0 라이선스 하에 있다.6
Gazebo는 ‘Gazebo Classic’(버전 1-11)이라는 단일체 구조를 ‘Ignition Robotics’ 프로젝트 하의 모듈식 라이브러리 모음으로 분해하는 중대한 아키텍처 리팩토링을 거쳤다.8 이 전환은 상당한 사용자 혼란을 야기했으며, 2022년에 프로젝트가 다시 ‘Gazebo’로 리브랜딩되면서 혼란은 더욱 가중되었다.10 현대 Gazebo(예: Harmonic, Ionic, Jetty)는 Gazebo Classic과 아키텍처적으로 구별된다.8
이 과정의 중요한 결과는 문서 및 온라인 자료의 파편화이다. 현재 이용 가능한 정보의 상당 부분이 이제는 사용되지 않는 Gazebo Classic에 관한 것이어서, 새로운 사용자는 오래된 정보와 현재 정보를 구별해야 하는 가파른 학습 곡선에 직면하게 된다.1
Gazebo Classic(버전 11)은 2025년 1월부로 공식적으로 지원이 종료(End-of-Life)되며, ROS 2 Jazzy나 최신 우분투 릴리스(24.04)에서는 지원되지 않는다. 이로 인해 진행 중인 프로젝트는 현대 Gazebo로의 마이그레이션이 필수적이게 되었다.12
Gazebo: 전통적으로 Gazebo는 리눅스, 특히 우분투에서 가장 잘 지원되었다.13 윈도우 지원이 존재하지만 14, 사용자 경험은 종종 최적이 아니라고 평가된다.16 시스템 요구사항은 일반적으로 최고의 성능을 위해 멀티코어 CPU(i5/동급 이상)와 전용 NVIDIA GPU를 권장한다.13
Webots: 윈도우, macOS, 리눅스(우분투 LTS 릴리스)를 공식적으로 동등하게 지원한다.5 이러한 크로스플랫폼 가용성은 특히 초보자나 윈도우 중심 환경의 사용자에게 중요한 이점이다.20 시스템 요구사항은 비슷하며, 멀티코어 CPU와 최신 OpenGL 3.3+ 드라이버가 설치된 전용 NVIDIA 또는 AMD GPU를 권장한다.19
두 시뮬레이터의 개발 철학은 사용자 경험에 직접적인 영향을 미친다. Gazebo의 ‘라이브러리 모음’ 접근 방식은 1 개방적이고 커뮤니티 주도의 뿌리에서 비롯되었으며, 전문가에게는 엄청난 유연성과 힘을 제공하지만 신규 사용자에게는 파편화되고 종종 혼란스러운 경험을 야기했다. Gazebo Classic에서 Ignition/Modern Gazebo로의 전환 8은 플랫폼 현대화를 위한 아키텍처적 필수 과정이었으나, 이 주요 변경과 이름 변경 후 재변경은 심각한 문서 및 지식 격차를 만들었다. 이는 사용자들이 보고한 어려움의 직접적인 원인이다.1 반대로, 이제는 오픈 소스화된 Webots의 상용 제품으로서의 역사는 세련되고 통합적이며 잘 문서화된 사용자 경험에서 분명하게 드러난다.1 Cyberbotics에 의해 단일 제품으로 개발된 Webots는 6 일관된 아키텍처와 문서화 전략을 유지하여 오픈 소스화가 사용자에게 훨씬 순조로운 전환이 되도록 했다. 이러한 역사적 경로는 오늘날 두 시뮬레이터의 사용성 프로필이 다른 주된 결정 요인이다.
또한, 오픈 소스 공개 시점은 커뮤니티 채택에 지배적인 요인으로 작용한다. Gazebo가 16년 동안 오픈 소스 프로젝트로서 앞서 나간 점(2002년 대 2018년)은 ROS 커뮤니티 내에서 그 지위와 인지도를 확보한 가장 큰 단일 이유이다.1 이러한 역사적 관성 덕분에 Gazebo에 대한 레거시 프로젝트, 튜토리얼, 포럼 토론의 양이 훨씬 많지만, 그중 다수가 오래된 정보라는 한계가 있다.
표 1: 고수준 속성 비교
| 속성 | Gazebo | Webots |
|---|---|---|
| 개발 주체 | Open Robotics / OSRA 8 | Cyberbotics Ltd. 5 |
| 라이선스 | Apache 2.0 2 | Apache 2.0 7 |
| 최신 안정 버전 | Gazebo Harmonic / Ionic 12 | Webots R2025a 22 |
| 공식 웹사이트 | gazebosim.org 8 | cyberbotics.com 5 |
| 주요 OS 지원 | 리눅스 (주), 윈도우/macOS (부) 13 | 리눅스/윈도우/macOS (주) 19 |
이 섹션에서는 각 시뮬레이터의 기본 구성 요소를 해부하여, 아키텍처 선택이 성능, 현실성, 유연성에 어떻게 영향을 미치는지 밝힌다.
Gazebo: 현대 Gazebo는 gz-physics 라이브러리를 통해 플러그인 방식의 물리 아키텍처를 특징으로 한다.24 이를 통해 사용자는 런타임에 물리 엔진을 선택할 수 있다.
기본 엔진은 DART(Dynamic Animation and Robotics Toolkit)로, 로봇 공학 응용에 적합하며 다양한 충돌 감지기(ODE, Bullet, FCL)와 솔버(Dantzig, PGS)를 지원한다.14
Gazebo Classic은 여러 엔진(ODE, Bullet, Simbody, DART)을 직접 지원했지만 9, 현대적인 접근 방식은 이를
gz-physics 플러그인을 통해 추상화하는 것이다.
이러한 모듈성은 맞춤형 물리 엔진을 통합하거나 다른 접촉 모델을 테스트하기 위해 엔진 간에 전환해야 하는 고급 사용자에게 핵심적인 이점이다.1
Webots: 고도로 최적화되고 잘 관리되는 Open Dynamics Engine(ODE)의 포크 버전을 사용한다.5
Physics 노드를 사용하여 씬 그래프 내에서 직접 정의된다.27Gazebo: 물리 아키텍처와 유사하게, 기본 그래픽 엔진을 추상화하는 전용 렌더링 라이브러리인 gz-rendering을 활용한다.4
ogre2)를 포함한 여러 백엔드를 지원하며, 이는 사실적인 조명, 그림자, 텍스처를 갖춘 고급 3D 그래픽을 제공하여 물리 기반 렌더링(PBR)을 가능하게 한다.8Webots: wren이라는 자체 맞춤형 렌더링 엔진을 사용한다.25
wren은 성능과 품질을 위해 설계된 OpenGL 3.3 기반의 현대적인 엔진이다.25PBRAppearance 노드를 통해 PBR 재질을 완벽하게 지원하여, 금속성, 거칠기, 앰비언트 오클루전과 같은 속성을 사용한 사실적인 렌더링을 가능하게 한다.30gz-rendering처럼 모듈식은 아니지만, wren은 Webots 환경에 긴밀하게 통합되고 최적화되어 있어 메인 3D 뷰와 시뮬레이션된 카메라 모두에 고품질의 시각 자료를 제공한다.30Gazebo: 로봇 시뮬레이션을 위해 특별히 설계된 XML 기반 형식인 시뮬레이션 기술 형식(SDF)을 사용한다.8
Webots: VRML 언어에 기반한 PROTO 형식을 사용한다.5
.wbt 파일)와 객체를 생성하고 수정하기 위한 강력한 시각적 편집기를 제공한다. 이는 사용자가 직접 코드를 작성하지 않고도 그래픽으로 장면을 구축할 수 있기 때문에 사용 편의성이 높다고 인식되는 주요 요인이다.1urdf2webots 변환기를 제공하지만, 그 성공 여부는 소스 URDF의 복잡성과 설계에 따라 달라질 수 있다.37핵심 아키텍처의 트레이드오프는 ‘유연성 대 응집성’으로 요약할 수 있다. Gazebo의 아키텍처는 전문화된 라이브러리들의 연합체(gz-sim, gz-physics, gz-rendering, gz-transport)이다. 이는 전문가 사용자에게 구성 요소를 교체하거나(예: 다른 물리 엔진 사용 24) 라이브러리를 독립적으로 사용할 수 있는 엄청난 유연성을 제공한다. 그 대가는 설정의 복잡성 증가, 버전 불일치 가능성, 그리고 더 가파른 학습 곡선이다. 반면, Webots의 아키텍처는 응집력 있고 통합된 전체이다. 이는 유연성을 감소시키지만, ‘즉시 사용 가능한’ 매우 안정적이고 예측 가능하며 사용하기 쉬운 시스템을 제공한다. 예를 들어, 새로운 맞춤형 접촉 물리 모델을 연구에 통합하려는 사용자는 Gazebo의 gz-physics 플러그인 아키텍처가 24 이상적임을 발견할 것이다. 그들은 단지 라이브러리의 API를 준수하기만 하면 된다. Webots에서는 이 작업이 코어 ODE 엔진을 포크하고 수정해야 하므로 훨씬 더 복잡한 작업이 될 것이다. 반대로, “그냥 시뮬레이션을 실행하고 싶은” 사용자는 Webots의 통합된 특성이 25 훨씬 더 직접적임을 알게 될 것이다. 여러 개의 별도로 버전 관리되는 라이브러리 간의 상호 작용에 대해 걱정할 필요가 없기 때문이다.
모델 형식의 선택 역시 단순한 구문상의 차이를 넘어 기능과 사용성에 직접적인 영향을 미친다. SDF가 폐쇄 루프 체인을 기본적으로 지원하는 것 31은 특정 로봇 공학 문제 클래스에 대해 URDF나 (우회 없이는) Webots에서 정확하게 모델링하기 어려운 중요한 객관적 이점이다. 그러나 PROTO 형식은 Webots의 강력한 GUI 편집기와 결합하여, 가장 복잡한 기구학적 구조를 모델링하는 것보다 사용 편의성을 우선시하는 사용자나 신속한 프로토타이핑을 원하는 사용자에게 명백히 우수한 워크플로우를 제공한다.1 이는 사용자가 자신의 로봇 기계 설계에 따라 명확한 결정을 내릴 수 있는 지점을 만든다.
이 섹션에서는 사용자 인터페이스와 워크플로우부터 확장성 및 지원 자료의 품질에 이르기까지 각 시뮬레이터를 사용하는 실제적인 측면을 평가한다.
Gazebo: UI는 gz-gui에 의해 구동되며, 이 또한 플러그인 기반 시스템이다.8 이를 통해 인터페이스를 사용자 정의할 수 있다. 그러나 월드 및 모델 생성 과정은 SDF 파일을 수동으로 편집하는 데 크게 의존한다.16 이러한 XML 기반 워크플로우는 사용자들이 “단조롭고 가르치기 어렵다”고 자주 언급한다.1
Webots: 세련되고 직관적이며 사용자 친화적인 GUI로 널리 칭찬받는다.1 워크플로우를 통해 사용자는 3D 뷰와 씬 트리에서 직접 시뮬레이션을 구축하고 수정할 수 있으며, 변경 사항이 즉시 반영된다. 이러한 시각적, 상호작용적 접근 방식은 초보자에게 훨씬 쉽고 신속한 프로토타이핑에 더 효율적인 것으로 간주된다.1
Gazebo: 강력한 플러그인 시스템을 통해 깊은 확장성을 제공한다.8 사용자는 로봇 제어, 센서 시뮬레이션, 환경 상호작용을 위한 맞춤형 C++ 플러그인을 개발할 수 있으며, 시뮬레이터의 API에 직접 접근할 수 있다.9 이는 고급 연구 및 개발의 핵심 강점이다.
Webots: 물리 동작을 수정하기 위한 플러그인도 지원한다.38 로봇 컨트롤러는 C, C++, Python, Java 또는 MATLAB으로 작성할 수 있다.6 강력하지만, 플러그인 생태계는 Gazebo의 라이브러리 기반 아키텍처만큼 근본적으로 모듈식은 아니다. 사용자 정의는 종종 깊은 엔진 수준의 플러그인보다는 컨트롤러 스크립트와 PROTO 수정을 통해 이루어진다.
Gazebo: ROS와의 연계 덕분에 크고 오래된 커뮤니티의 이점을 누린다.26 그러나 문서는 알려진 약점이다. Classic에서 Ignition/Modern Gazebo로의 전환은 오래된 튜토리얼과 파편화된 정보를 남겨, 신규 사용자가 신뢰할 수 있는 지침을 찾기 어렵게 만들었다.1
Webots: 완전하고 체계적이며 잘 관리되는 문서로 지속적으로 칭찬받는다.1 커뮤니티는 Gazebo보다 작지만 활발하며, 신속하게 응답하는 Cyberbotics 팀의 지원을 받는다.26 문서는 초보자 친화성의 핵심 요소로 간주된다.
사용자 피드백을 종합해 볼 때 1, Webots가 훨씬 더 나은 ‘즉시 사용 가능한’ 사용자 경험을 제공한다는 강력한 공감대가 존재한다. 이는 주관적인 선호가 아니라, 세련된 GUI, 상호작용적인 월드 구축, 그리고 일관성 있는 문서라는 구체적인 요인들의 직접적인 결과이다. 사용자가 Webots를 처음 접할 때는 객체를 드래그 앤 드롭하고 즉각적인 결과를 볼 수 있는 그래픽 인터페이스를 경험한다.1 반면, Gazebo를 처음 접하는 사용자는 종종 장황한 XML(SDF) 파일을 찾아 편집하는 것으로 시작한다.16 이 초기 경험은 학습 곡선을 근본적으로 형성한다. 문서 문제는 이 격차를 더욱 넓힌다. Webots 사용자는 단일하고 일관된 튜토리얼 세트를 찾는 반면, Gazebo 사용자는 먼저 ‘Classic’과 ‘Modern’ Gazebo 튜토리얼을 구별하는 법을 배워야 한다.11 이러한 ‘사용성 격차’는 특히 교육 및 다양한 기술 수준을 가진 팀에게 주요 결정 요인이 된다.
표 2: 상세 기능 및 사용성 매트릭스
| 카테고리 | 기능 | Gazebo | Webots |
|---|---|---|---|
| UI/UX | GUI 품질 | 플러그인 기반 (gz-gui) 8 | 세련됨/통합됨 11 |
| 상호작용적 장면 구축 | 수동 (SDF 편집) 16 | 지원 (시각적 편집기) 1 | |
| 모델링 | 주 모델 형식 | SDF 8 | PROTO 5 |
| URDF 임포트 | 네이티브 (변환 통해) 37 | 변환 도구 제공 37 | |
| 폐쇄 루프 지원 | 지원 31 | 제한적/우회 필요 | |
| 확장성 | 플러그인 아키텍처 | 심층적 (C++ 플러그인) 8 | 양호 (컨트롤러/물리) 38 |
| 컨트롤러 언어 | C++/Python (ROS 통해) | C++/Python/Java/MATLAB 38 | |
| 지원 | 문서 품질 | 파편화됨/오래됨 1 | 체계적/완전함 1 |
| 커뮤니티 규모 | 큼 26 | 중간/성장 중 26 |
이 섹션에서는 정성적 평가에서 정량적 분석으로 전환하여, 시뮬레이터가 부하 상태에서 어떻게 작동하는지에 대한 경험적 데이터를 검토한다.
여러 학술 연구에서 시뮬레이터 성능을 벤치마킹했다. Ayala 외(2020)의 주요 논문은 직접적인 비교를 제공한다.39
RTF(Real-Time Factor)는 시뮬레이션 시간을 실제 시간으로 나눈 비율을 나타내는 중요한 지표이다. RTF 1.0은 시뮬레이션이 실시간으로 실행됨을 의미하며, 1.0보다 크면 더 빠르고, 1.0보다 작으면 더 느리다.
자원 활용도에 대한 정량적 데이터는 39 Webots가 동등한 작업에 대해 Gazebo보다 적은 CPU, 메모리, 디스크 I/O를 소비한다는 것을 명백히 보여준다. 이는 제한된 하드웨어를 가진 사용자나 자원 소비가 핵심 병목 현상인 대규모 다중 로봇 시뮬레이션을 계획하는 모든 사용자에게 중요한 발견이다.
그러나 사용자가 Webots를 “더 무겁다”고 인식하는 것 20과 측정된 성능 데이터 40 사이의 모순은 성능에 대한 다각적인 정의를 시사한다. 이 모순의 원인은 여러 가지일 수 있다. 첫째, 벤치마크는 2020년의 것으로 Gazebo Classic과 비교되었다. 현대 Gazebo의 성능 프로필은 변경되었을 수 있다. 둘째, ‘무거움’은 주관적이다. 이는 일체형 Webots 패키지의 다운로드/설치 크기 대 Gazebo 라이브러리를 부분적으로 설치하는 것을 의미할 수 있다. 셋째, 초기 애플리케이션 시작 시간을 의미할 수 있다. 넷째, Webots 문서에서 적절한 드라이버가 설치되지 않은 경우 잠재적인 문제를 명시적으로 경고하는 저사양(특히 인텔) GPU에서의 그래픽 렌더링 성능을 지칭할 수 있다.19 결론적으로, Webots는 런타임에서 계산적으로 더 효율적이지만, 다른 요인들이 “무거운” 애플리케이션이라는 인식에 기여할 수 있다는 점을 보고서에서 명시해야 한다.
표 3: 정량적 성능 벤치마크 요약 (Ayala et al., 2020)
| 지표 | Gazebo | Webots | 우위 |
|---|---|---|---|
| 평균 CPU 사용량 | 42.38% | 11.05% | Webots |
| 평균 메모리 점유율 | 203.64 MB | 176.6 MB | Webots |
| 평균 디스크 접근 | 5.96% | 0.12% | Webots |
이 섹션에서는 각 시뮬레이터가 더 넓은 로봇 공학 생태계, 특히 ROS 2와 어떻게 통합되는지, 그리고 강화 학습 및 자율 시스템과 같은 최첨단 연구 분야에 대한 적합성을 검토한다.
Gazebo: 통합은 ros_gz 패키지에 의해 처리되며, 이는 Gazebo Transport 메시지와 ROS 2 메시지 간의 변환을 위한 ros_gz_bridge를 포함한다.43
Webots: 통합은 webots_ros2 패키지에 의해 제공된다.46
Gazebo: RL에 사용될 수 있는 완벽한 능력을 갖추고 있지만, “즉시 사용 가능한” 지원이나 턴키 예제를 제공하지 않는다는 비판을 자주 받는다.1 사용자는 일반적으로 OpenAI Gym과 같은 프레임워크에 연결하여 자신만의 RL 통합을 구축해야 한다. 로드맵에는 이를 개선할 계획이 포함되어 있다.48
Webots: RL을 위한 더 확립된 생태계를 가지고 있다. OpenAI Gym 인터페이스와 같은 내장 예제를 포함한다.49 또한,
deepbots와 같은 타사 프레임워크는 Webots를 DRL 알고리즘에 연결하도록 특별히 설계되어, 저수준 세부 사항을 처리하고 표준화된 Gym과 유사한 인터페이스를 제공한다.50 이는 DRL을 시작하는 연구자에게 더 접근하기 쉬운 플랫폼으로 만든다.52 사용자들은 RL 작업에서 더 빠른 데이터 수집을 위해 여러 Webots 인스턴스를 병렬로 실행하는 것을 논의한다.53
Gazebo: 수많은 연구 논문에서 입증되었듯이 자율 주행차 및 내비게이션 연구에 매우 인기 있는 선택이다.54 대규모 실외 환경과 다양한 센서(LiDAR, 카메라, IMU, GPS)를 시뮬레이션할 수 있는 능력은 이를 강력한 후보로 만든다.8 ROS 교육의 표준인 TurtleBot3 내비게이션 스택은 주로 Gazebo에서 개발되고 테스트된다.55
Webots: OpenStreetMap 데이터 가져오기 및 고급 차량 모델(예: 애커만 조향)과 같은 기능을 갖춘 고도로 유능한 시뮬레이터이다.25 R2025a의 새로운 Heron USV 모델은 자율 수상 차량 시뮬레이션에서의 성장하는 능력을 보여준다.22
역사적으로 Gazebo가 ROS에서 ‘홈그라운드 이점’을 가졌지만, Webots가 webots_ros2 패키지에 투자하고 ROS 1을 폐기하고 최신 ROS 2 릴리스(Jazzy)와 전략적으로 정렬하기로 한 결정은 22 Webots를 현대 ROS 2 생태계에서 완전한 일등 시민으로 만들었다. 이제 선택은 어느 것이 더 나은 ROS 2 지원을 갖느냐가 아니라, 그들의 통합 방법(ros_gz_bridge 대 webots_ros2 드라이버 노드)의 미묘한 차이에 관한 것이다.
또한, Webots는 강화 학습 접근성에서 전략적 이점을 가지고 있다. Gazebo의 턴키 RL 예제 부족은 자주 언급되는 약점이다.1 Webots와 그 커뮤니티는 deepbots와 같은 전용 프레임워크와 예제를 통해 이 틈새를 적극적으로 메웠다.49 새로운 DRL 알고리즘을 로봇에 적용하려는 연구자는 두 가지 경로에 직면하게 된다. Gazebo를 사용하면 첫 단계는 시뮬레이터와 선택한 RL 프레임워크 간의 브리지를 구축하는 것이다. Webots를 사용하면 deepbots와 같은 기존 도구를 활용하여 51 필요한 OpenAI Gym 인터페이스를 이미 제공받을 수 있으므로, 배관이 아닌 알고리즘 자체에 즉시 집중할 수 있다. 이는 Webots에서의 RL 연구 진입 장벽을 크게 낮춘다.
이 섹션에서는 공식 로드맵과 최근 업데이트를 기반으로 두 프로젝트의 미래 방향을 분석하여 장기적인 비전에 대한 통찰력을 제공한다.
Gazebo: 로드맵은 48 모듈식 아키텍처를 강화하고 백엔드 기능을 확장하는 데 중점을 두고 있음을 나타낸다. 주요 목표는 다음과 같다:
gz-transport에 Zenoh 통합.Webots: 최근 변경 로그 22 및 릴리스 59는 사용자 경험 개선, 자산 라이브러리 확장, ROS 2 생태계와의 긴밀한 연계 유지에 중점을 둔다. 주요 개발 사항은 다음과 같다:
W3D 웹 씬 형식 도입.22Gazebo Classic EOL 12:
이는 전체 커뮤니티가 현대 Gazebo로 마이그레이션하도록 강제하여 개발 노력을 통합하지만, 방대한 양의 레거시 지식과 프로젝트를 쓸모없게 만든다. 이는 생태계를 위해 필요하지만 고통스러운 단계이다.
Webots R2025a 22:
ROS 1 지원 중단은 로봇 공학의 미래로서 ROS 2에 대한 완전한 헌신을 알리는 대담하고 미래 지향적인 조치이다. 이는 개발 및 지원 매트릭스를 단순화하고 사용자에게 명확한 메시지를 보낸다. W3D의 도입은 현대 웹 표준과 상호 운용성에 대한 집중을 보여준다.
두 시뮬레이터는 서로 다른 전략적 경로를 그리고 있다. Gazebo의 로드맵 48은 기본 기술 제공자의 로드맵으로, 저수준 아키텍처 개선(Zenoh, Bazel)과 활성화 기술(RL 인터페이스)에 중점을 둔다. 이는 유연한
툴킷을 구축하는 것이다. Webots의 로드맵 23은 제품 개발자의 로드맵으로, 사용자 대면 개선(새로운 로봇, 더 나은 API, 새로운 형식)과 생태계 정렬(ROS 2 Jazzy)에 중점을 둔다. 이는 세련된
애플리케이션을 구축하는 것이다. Gazebo가 Zenoh 통합에 집중하는 것은 사용자 대면 기능이 아니라, 미래에 대규모 연합 시뮬레이션을 가능하게 할 수 있는 전송 계층의 심층적인 아키텍처 변경이다. Webots가 새로운 ROSbot 데모를 추가하는 데 집중하는 것 23은 오늘날 특정 사용 사례에 대해 플랫폼을 더 매력적으로 만드는 직접적인 사용자 대면 기능이다. 이러한 다른 우선순위는 그들의 핵심 철학을 드러낸다: Gazebo는 엔진을 만들고, Webots는 자동차를 만든다.
이 마지막 섹션에서는 모든 결과를 명확한 의사 결정 프레임워크로 통합하여 대상 독자에게 실행 가능한 조언을 제공한다.
| 영역 | Gazebo | Webots | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 강점 | • 심층적인 ROS 통합 역사 1 | • SDF를 통한 폐쇄 루프 메커니즘 지원 31 | • 모듈식 아키텍처로 인한 높은 유연성 24 | • 대규모 커뮤니티 26 | • 뛰어난 사용자 인터페이스 및 사용 편의성 11 | • 체계적이고 완전한 문서 1 | • 우수한 크로스플랫폼 지원 (Win/Mac/Linux) 19 | • 높은 자원 효율성 및 성능 40 | • 강화 학습을 위한 낮은 진입 장벽 50 |
| 약점 | • 파편화되고 오래된 문서 1 | • 초보자를 위한 가파른 학습 곡선 16 | • 상대적으로 높은 자원 소모 40 | • RL을 위한 즉시 사용 가능한 예제 부족 1 | • SDF 대비 복잡한 메커니즘 모델링 한계• Gazebo보다 작은 커뮤니티 규모 26 | • 덜 모듈화된 아키텍처로 인한 유연성 제한 |
이것은 보고서의 최종 결론으로, 시나리오 기반의 권장 사항을 제공한다.
deepbots와 같은 전용 프레임워크와 즉시 사용 가능한 OpenAI Gym 예제의 가용성은 상당한 출발점을 제공하여 진입 장벽을 낮추고 연구를 가속화한다..49최종 결론은 단일 ‘최고의’ 시뮬레이터는 없다는 것이다. ROS 세계에서 Gazebo가 기본적으로 지배하던 시대는 끝났고, Webots가 매우 세련되고 유능한 대안으로 자리 잡은 경쟁적인 환경으로 대체되었다. 이제 선택은 특정 기술 요구사항, 사용자 전문성, 프로젝트 목표에 따라 결정되는 전략적인 것이다. 현대 Gazebo는 특정하고 복잡한 문제를 해결하는 전문가에게 비할 데 없는 유연성과 힘을 제공한다. Webots는 특히 교육 및 RL 분야에서 더 넓은 범위의 응용 분야에 대해 더 생산적이고 안정적이며 접근하기 쉬운 경험을 제공한다. 로봇 공학 커뮤니티는 이러한 견고한 경쟁의 궁극적인 수혜자이다.