Physikalisch exakte Simulation & virtuelles Prototyping

Beschleunigt die Validierung ganzer Flotten im virtuellen Raum vor dem Rollout im Werk und schließt die Sim-to-Real-Lücke für Regelung und Navigation.

RoboticDigitalTwins Multi-Physics Simulation Architecture

Robotics Core: Simulation Core — GPU Physics & Ray-Traced Sensors

Autonomous Robotics Nodes & SLAM Controllers

PhysX / MuJoCo Dynamics
GPU Ray-Traced LiDAR Shader
HIL Real-Time PLC Bridge
Universal Scene Description (USD)
Sim-to-Real Gap Validator

Architectural Layers & Navigation Stacks

Schicht 1: Wahrnehmungs- und SLAM-Subsystem (3D LiDAR / RealSense RGB-D / Fast-LIO2 / Cartographer): Hochfrequente Punktwolkenerfassung, eng gekoppelte IMU-Vorintegration und subzentimetergenaue Echtzeit-Lokalisierung.
Schicht 2: Lokale Navigation & Modellpraediktive Regelung (MPC) (TEB Local Planner / Timed-Elastic Band / Pure Pursuit): Echtzeit-Hindernisausweichung, nicht-holonome kinematische Bahnoptimierung und dynamische Umschaltung von ISO 3691-4 Sicherheitsfeldern.
Schicht 3: Interoperabilitaet, Middleware & Flottenbus (VDA 5050 v2.1 / ROS 2 Jazzy / Eclipse Zenoh / CycloneDDS): Standardisierte JSON/MQTT-Auftragserfassung, Zero-Copy-IPC zwischen Knoten und deterministisches Status-Reporting ueber heterogene Flotten.
Schicht 4: Schwarm-Orchestrierung & Verkehrsoptimierung (Conflict-Based Search (CBS-MAPF) / Dynamic Block Reservation): Konfliktfreie Multi-Agenten-Pfadsuche (CBS-MAPF), automatisiertes Gelegenheitsladen und Engpassminimierung.

Telemetry & Compliance: ±5 mm (Positioniergenauigkeit) | <8 ms (Flottendispatch-Latenz) | <12 ms (Sicherheits-Stoppreaktionszeit) | VDA 5050 v2.1 (Offener Flottenstandard)

Hochpräzise Multiphysik und Sim-to-Real in RoboticDigitalTwins

Die Entwicklung autonomer Roboter auf physischer Hardware ist langsam, kostspielig und gefährlich. RoboticDigitalTwins entwickelt leistungsstarke Multiphysik-Simulationsumgebungen, in denen Roboteralgorithmen über Millionen synthetischer Stunden trainieren, bevor sie physisches Metall berühren.

Core Engineering Areas

Physics Engine Contact Fidelity and Friction Modeling — Benchmarking non-linear contact dynamics, Coulomb friction cones, and soft-body compliance to replicate physical robotic behaviors.
GPU Ray-Traced Synthetic Sensor Generation — Hardware-accelerated ray tracing generating photorealistic LiDAR point clouds, RGB cameras, and time-of-flight depth maps.
Virtual Commissioning and Hardware-in-the-Loop PLC Testing — Connecting physical industrial PLCs directly to 3D virtual digital twins to validate safety logic before factory construction.

Technical Publications

Related Cluster Architecture Specifications

AMRAgent — Agentic Autonomous Mobile Robots, Edge Mission Planning & Behavioral Trees
AGVSwarm — Automated Guided Vehicle Swarm Logistics, Block-Zone Dispatch & Traffic Control
AGVSync — VDA 5050 Fleet Protocol, Time-Triggered Dispatch & Multi-Vendor Interoperability
AMRSwarm — Decentralized Swarm Intelligence, Spatial Self-Organization & Consensus Navigation