Simuladores Físicos

synapsys.simulators fornece simuladores físicos contínuos e não-lineares com uma interface unificada para projeto de controladores, testes e aprendizado por reforço.

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Simuladores disponíveis

Classe	Sistema	Estados	Entradas	Saídas
MassSpringDamperSim	MMA linear 1-DOF	[q, q̇]	[F]	[q]
InvertedPendulumSim	Pêndulo não-linear em pivô fixo	[θ, θ̇]	[τ]	[θ]
CartPoleSim	Cart-pole Lagrangiano	[p, ṗ, θ, θ̇]	[F]	[p, θ]

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Interface comum

Todo simulador herda de SimulatorBase e expõe a mesma API:

from synapsys.simulators import CartPoleSim

sim = CartPoleSim()
y = sim.reset()                   # reset → observação inicial
y, info = sim.step(u, dt=0.02)    # avança um passo
ss  = sim.linearize(x0, u0)      # linearização numérica → StateSpace

Dicionário info do step()

y, info = sim.step(u, dt=0.02)
info["x"]       # estado completo após o passo
info["t_step"]  # tempo de integração (= dt)
info["failed"]  # True quando o sistema saiu da região segura

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Integradores

Todos os simuladores suportam três métodos de integração numérica, selecionáveis na construção:

Método	Precisão	Velocidade	Uso recomendado
"euler"	Baixa	Mais rápido	dt muito pequeno (≤ 1 ms), loops internos de RL
"rk4"	Alta	Rápido	Padrão — bom equilíbrio
"rk45"	Muito alta	Mais lento	Referência / validação

sim = CartPoleSim(integrator="rk4")   # padrão
sim = CartPoleSim(integrator="euler") # mais rápido

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Ruído e perturbações

sim = InvertedPendulumSim(noise_std=0.01, disturbance_std=0.05)

• noise_std — ruído gaussiano adicionado a cada observação (modelo de ruído de sensor)
• disturbance_std — ruído gaussiano injetado na entrada de controle (ruído de processo)

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Atualização de parâmetros thread-safe

Todos os simuladores suportam alterações de parâmetros em tempo real a partir de outra thread:

sim.set_params(m=0.5)     # InvertedPendulumSim
sim.set_params(m_c=2.0)   # CartPoleSim

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Detecção de falha

y, info = sim.step(u, dt)
if info["failed"]:
    sim.reset()

Simulador	Condição de falha
CartPoleSim	|p| > 4,8 m ou |θ| > π/3 rad
InvertedPendulumSim	|θ| > π/2 rad
MassSpringDamperSim	nunca (sempre estável)

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Linearização

Todo simulador expõe linearize(x0, u0), que retorna um StateSpace contínuo via diferenças finitas centrais — pronto para projeto LQR:

from synapsys.algorithms.lqr import lqr

ss = sim.linearize(np.zeros(4), np.zeros(1))
K, _ = lqr(ss.A, ss.B, Q, R)