Multidomain-Modellierung bei der Konstruktion unbemannter Fahrzeuge

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Clearpath Robotics leistet mit Produkten vom tragbaren und kosteneffizienten System zum Sammeln von Wasserdaten in der Umwelt (Kingfisher) bis zum robusten unbemannten Landfahrzeug für eine schnelle Untersuchung von Prototypen (Husky) einen bedeutenden Beitrag auf dem komplexen und rasch wachsenden Gebiet der Robotik.

Die Robotiker bei Clearpath sind auf die Entwicklung und Steuerung unbemannter Fahrzeuge spezialisiert, und ihre Systeme werden von technischen Organisationen in Nordamerika für wegbereitende industrielle und militärische Anwendungen eingesetzt. MapleSim ist das wichtigste Werkzeug für Clearpath zur schnellen Erstellung von Designmodellen dank ihrer außergewöhnlichen 3D-Mehrkörperdynamik und ihren Fähigkeiten bei der Multidomain-Modellierung.

Eine große Herausforderung, vor der sie angesichts der Komplexität ihrer Produkte stehen, ist die Entwicklung und Modellierung der Systeme. „Jedes einzelne der miteinander verknüpften Systeme muss einzeln modelliert und in die endgültige Entwicklung integriert werden“, erklärte hierzu Ryan Gariepy, CTO von Clearpath Robotics. „Wir arbeiten gleichzeitig auf verschiedenen Gebieten und bei jedem einzelnen System ist der Bedarf an Modellen und Prototypen sehr hoch. MapleSim von Maplesoft ist das geeignete Werkzeug für die hocheffiziente Multidomain-Modellierung unserer Systeme. Es verfügt über das Potenzial, die Art, in der wir Roboter entwickeln, grundlegend zu verändern.“

Von Robotern für Ausbildungszwecke bis zu Geländefahrzeugen mit Antriebssystemen, die Energiespeicher und kinematische Konfigurationen sowie Stellantriebe mit Kraftübertragungen enthalten, von Nutzlasten bis zu Multi-Terrain-Systemen, jede Roboterentwicklung stellt das Team bei Clearpath vor neue Herausforderungen. Außerdem versuchen die Ingenieure ständig, die Modelle der Systeme, mit denen sie arbeiten, zu konsolidieren, um eine möglichst hohe Effizienz zu erreichen. Hinzu kommen neue Trends in der Industrie. Frühere Generationen von Robotern arbeiteten in Innenräumen unter idealen Bedingungen, auf Betonböden oder gefliesten Böden, während heutige Geländeroboter in Sand, Schlamm und Wasser eingesetzt werden. Daher wird es bei modernen Robotern immer wichtiger, Fähigkeiten wie Erkennung, Verarbeitung und Kommunikation zu integrieren. Dazu kommen Herausforderungen im Bereich der Mobilität, wenn es z.B. darum geht, die Fähigkeit des Roboters, Hindernisse zu überwinden, mit schnellen Bewegungen auf ebenen Flächen zu vereinbaren. Alle diese Herausforderungen stellen neue Hürden bei der Entwicklung, der Modellierung und natürlich der Leistung dar. Sie erfordern eine große Zahl komplizierter Modelle mit zahlreichen Varianten, was die Ingenieure dabei behindert, weitere Lösungswege bei der Kostenanalyse, der Modellierung und der Entwicklung zu erforschen.

MapleSim ist mit seiner außergewöhnlichen 3D-Mehrkörperdynamik und seinen Fähigkeiten bei der Multidomain-Modellierung eine wichtige Hilfe dabei, diese Hürden zu überwinden. „Wir arbeiten zwar auch mit anderen Werkzeugen wie MATLAB und Simulink, diese müssen jedoch immer noch manuell in unseren Modellierungs- und Entwicklungsprozess eingebunden werden. Der Einsatz dieser Werkzeuge bedeutet auch, dass wir Experten für jeden Bereich benötigen, die sich um die jeweilige Komponente kümmern. Mit MapleSim fallen diese Hindernisse weg und jeder kann an einem einzigen Modell arbeiten. Das ist es, was uns an MapleSim so begeistert“, erklärte Gariepy .

Clearpath muss häufig Roboter nach völlig neuen Anforderungen entwickeln, etwa unterschiedliche Oberflächenbedingungen, Größen, Formen der Roboter oder veränderte Leistungskriterien. Da die Modelle in MapleSim weitgehend parametriert werden können, ist MapleSim für Clearpath die ideale Umgebung zur raschen Erstellung von Prototypen bei Neuentwicklungen. Sie erstellen Grundmodelle, in denen viele Elemente, denen bisher ein fester Wert zugewiesen worden wäre, als symbolische Parameter implementiert werden. Auf diese Weise können Auswirkungen von Änderungen bei diesen Entwicklungselementen schnell und einfach untersucht werden, ohne ein neues Modell erstellen zu müssen. Ausgehend von diesen Grundmodellen können sie die Parameter an neue Bedingungen anpassen und haben damit sofort einen Ausgangspunkt für die Neuentwicklung, die anschließend weiter ausgearbeitet werden kann.

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