以下是一些关于如何加速gazebo仿真的话题。

gazebo仿真提速：（无gpu加速）
论坛上的相关帖子：How can I speed up simulation in Gazebo?

在不考虑用gpu的情况下，肯定首先考虑的是内部调整参数。

提高real_time_update_rate当然可以提高仿真速度，但很显然在计算机硬件的限制下，real_time_update_rate提高到一定数值后，对仿真速度提高的作用就不大了。

max_step_size（单位是秒）也会显著影响仿真速度，放大max_step_size可以显著提升仿真速度，但理所当然地，损失的是计算的精度。

注：real_time_update_rate = 1000，max_step_size = 0.001的理想real_time_factor就是1.0

不考虑传感器信号接收端的运行对整体计算资源的消耗，laser、camera等传感器的输出频率的改变对仿真速度影响不大（在此我指的是如360hz–>180hz，30hz–>3hz这种级别的改变）。

也有人曾尝试过对gazebo的物理引擎做并行计算方面的设计：Parallel physics，但我在没有gpu的计算机上尝试上述的例子时，并没有观察到明显的速度提升。

有gpu加速：
首先，在打开gazebo gui运行仿真的情况下，即使不做任何特殊处理，一个带有gpu的计算机显然也能获得更好的速度。

我使用两个系统分别运行一个视觉细节非常丰富的仿真测试，两个系统配置如下：

系统1配置：32G内存，i7-8700 @ 3.20GHz × 12
系统2配置：8G内存，i7-8700 @ 3.2GHz×12，GTX 1070
gui界面底部的数据显示系统1中Real Time Factor 0.26左右，FPS 4.2左右，而在系统2中Real Time Factor 0.35左右，FPS 7.8左右

可见单纯有显卡的情况下，不做额外操作，在内存只有8G的情况下也比无显卡32G内存情况下快（0.35>0.26）

此外这里是一个利用GPU加速gazebo中的人类角色的示例：GPU Accelerated Human Actor In Gazebo Simulation

还有一种显而易见的思路是：先运行一遍仿真系统，使用rosbag记录下数据，再提速放给要测试的算法看，这样只要你的算法吃得消，想放多快都可以。缺点是这样无法进行与仿真环境有交互的仿真测试。

采用主从机的方式，在仿真机（服务器等）中单独运行仿真系统。