ÉlőUtoljára: az iméntMa: 18
Üzlet & Startupfrissítve: 21:17

Siemens új rendszerével gyorsulhat a humanoid robotok fejlesztése

A humanoid robotok piaca 2040-re elérheti a 370 milliárd dollárt, de a gyártóknak integrált tervezési megoldásokra van szükségük a komplexitás leküzdéséhez.

Siemens új rendszerével gyorsulhat a humanoid robotok fejlesztése
Fotó: Brecht Corbeel / Unsplash
forrás: The Robot Report·AI Forradalom szerk.·
Megosztás

A humanoid robotok forradalmasíthatják a gyártást, rugalmasságot hozva a termelési folyamatokba. Ellentétben a gyári padlóhoz rögzített hagyományos ipari robotokkal, ezek a gépek képesek mozogni az állomások között, különféle termékeket kezelni és változó gyártási igényekhez alkalmazkodni drága átalakítások nélkül. A McKinsey becslése szerint a globális robotpiac 2040-re elérheti a 370 milliárd dollárt, ami jelentős növekedést mutat a jelenlegi egymilliárd dollár alatti értékhez képest. (The Robot Report)

A Tesla és a Figure AI is siet humanoid platformok kereskedelmi forgalomba hozatalával, de a robotok komplexitása miatt jelentős akadályok maradtak. Egy átlagos humanoid robot több tucat ízületet mozgat, amelyek precíz tömeg-, tehetetlenség- és súlypontvezérléssel koordinálódnak. A szerkezet legkisebb változása is hatással lehet az egyensúlyra, a járásra, a hatótávolságra és az energiahatékonyságra. A gyártóknak ezért olyan szoftvereszközökre van szükségük, amelyek zökkenőmentesen integrálják a tervezést és a szimulációt.

Műszaki akadályok a fejlesztésben

Jelenleg sok humanoid programban elavult módszereket használnak a mechanikai tervek robotikai szimulációs és vezérlési környezetbe való átvitelére. Gyakran a kinematikai modelleket kézzel építik újra, és a kulcsfontosságú változókat, mint a tömeg és a tehetetlenség, becslik, ahelyett, hogy a valós geometriából és ízületdefiníciókból vezetnék le. Ez eltérést okoz a tervezési és vezérlési reprezentációk között, ami rontja a szimuláció pontosságát és bonyolult utómunkálatok elkerülése érdekében a mechanikai tervek korai lefagyásához vezet.

Siemens Xcelerator megoldások

A Siemens Xcelerator platformot kínál a tervezési komplexitás kezelésére. Lehetővé teszi a mechanikai tervezés, a mozgásszimuláció, a PLM, a gyártás és a szerviz összekapcsolását egyetlen platformon. A Siemens Designcenter natív URDF (Unified Robot Description Format) támogatást kínál, amely lehetővé teszi az URDF modellek egy kattintással történő exportálását CAD platformról, miközben a kapcsokat, ízületeket és kinematikai hierarchiákat is hozzárendeli. Ezek az URDF modellek kompatibilisek a PhysX-alapú szimulációs motorokkal.

Ez a tervezés és szimuláció közötti interoperabilitás lehetővé teszi a gyártók számára az egyensúly, a járás és a hatótávolság korábbi validálását, csökkentve a költséges fizikai prototípusokra való támaszkodást.

A Siemens Xcelerator egy egységes digitális szálat hoz létre, amely összekapcsolja a mechanikai tervezést, az elektromos rendszereket, a szimulációt és validálást, valamint a szoftverfejlesztést és a gyártástervezést. A tervezési változások automatikusan propagálódnak, a szimulációk szinkronban maradnak, és a csapatok globálisan, zökkenőmentesen együttműködhetnek egy megosztott digitális környezetben.

A humanoid robotok piaca belépett meghatározó szakaszába. Azok a vállalatok, amelyek elsőként hoznak létre gyártásra kész, kereskedelmileg életképes robotokat, hatalmas piaci részesedést szerezhetnek. A fejlesztési hatékonyságban elakadók kockáztatják, hogy mások sikertörténetének lábjegyzetévé válnak. A technikai kihívások leküzdhetők, de a kérdés az, hogy a fejlesztési folyamat képes-e lépést tartani az ambíciókkal és a versenytársakkal. A hónapokban, nem években mérhető versenyben azok a csapatok, amelyek kiküszöbölik a tervezési szűk keresztmetszeteket, előbb érnek célba.

Forrás

Feldolgozott sajtóforrás·The Robot Report

Eredeti cikk megnyitása →

Ez a cikk a fenti sajtóforrás alapján készült AI-összefoglalóval.

tetszett a cikk? oszd meg →
Megosztás

Tetszik az oldal? Támogasd a fejlesztést

Az AI Forradalom egy automatizált pipeline: napi adatgyűjtés, LLM-feldolgozás és infrastruktúra fenntartása valódi költségekkel jár. Ha értékesnek találod a tömör, naprakész AI-összefoglalókat, egy kávé sokat segít.

Támogatom