Sick erweitert digitales Portfolio mit neuen Sensormodellen
Mit der Bereitstellung weiterer digitaler Sensormodelle von 2D- und 3D-LiDAR-Sensoren, Sicherheitsscannern und Kamerasensoren im Universal Scene Description Data (OpenUSD)-Format eröffnet Sick neue Möglichkeiten für das virtuelle Engineering mit NVIDIA-Technologien sowie für die praxisnahe Simulation sensorbasierter Anwendungen unter realitätsnahen Bedingungen.
Diese Erweiterung des digitalen Portfolios autonomer Wahrnehmungslösungen erlaubt die Integration in die neueste NVIDIA Isaac Sim 5.0 – einem Open-Source-Framework für Robotersimulationen auf Basis der NVIDIA Omniverse-Bibliotheken. Dies bietet Kunden des Unternehmens mehr Flexibilität und Möglichkeiten, um Sensoren als digitale Modelle in virtuellen Einsatzumgebungen zu testen. Funktionen können bereits vor der Verfügbarkeit der physischen Hardware geprüft und optimiert werden – was die Entwicklung und Erprobung neuer Maschinen wesentlich beschleunigen kann.
Darüber hinaus verbessert das erweiterte Angebot virtueller Sensormodelle des Herstellers die Performance der Systeme und Maschinen seiner Kunden – was zu einer höheren Kundenzufriedenheit und stärkeren Kundenbindung führt.
Virtuelle Sensormodelle – digitale Zwillinge optischer Sensorprinzipien
In den sich ständig weiterentwickelnden Szenarien der industriellen Automatisierung und Digitalisierung – und auch dort, wo reale Tests nur eingeschränkt oder sehr aufwendig sind – stellen Simulationsumgebungen wie Isaac Sim sehr effiziente Werkzeuge für die Entwicklung neuer Maschinen, Roboter und Systeme dar.
Sie ermöglichen es, mit diversen Konfigurationen, Einsatz- und Umgebungsszenarien zu experimentieren, ohne möglichen Restriktionen physischer Prototypen ausgesetzt zu sein. Dies beschleunigt nicht nur Entwicklungsprozesse, sondern erhöht auch die Performance und Zuverlässigkeit des Endprodukts.
Um Wahrnehmungs- und Steuerungssysteme unter realitätsnahen Bedingungen entwickeln und testen zu können, wurden die virtuellen Sensormodelle des Unternehmens mit den optischen Parametern der realen Autonomous-Perception-Geräte von Sick-Spezialisten validiert und nachempfunden. In Simulationsprozessen erzeugen diese digitalen Zwillinge dadurch valide Daten, mit denen in Isaac Sim beispielsweise diversen Konfigurationen von Sensoren erprobt, Algorithmen und Sensorfunktionen entwickelt und validiert sowie Trainingsdaten für KI-gestützte Visionlösungen generiert werden können.
Neue Sensormodelle direkt nutzbar
Die neuen virtuellen Sensormodelle der LiDAR-Sensoren MRS1104C, multiScan156, picoScan150 und TiM781, der Sicherheitslaserscannern nanoScan3 und mcroScan3 sowie die Vision-Sensoren Inspector83x und safeVisionary2 lassen sich direkt in bestehende Projekte mit NVIDIA Isaac Sim integrieren und ohne zusätzliche Anpassungen nutzen. Die Sensormodelle sind als Metadaten von visuellen USD-Modellen integriert. Die Modelle sind sowohl auf Isaac Sim Plattform sowie über Sick Kanäle erhältlich. Die Sensormodelle sind auch so konzipiert, dass sie hinsichtlich Detaillierungsgrad und Sensorvarianz flexibel auf Kundenbedürfnisse angepasst werden können.
Die Erweiterung des breiten Spektrums virtueller Sensormodelle ist ein wichtiger Schritt Richtung digitale Innovation. Die Bereitstellung der Sensormodelle im OpenUSD-Format – einer Open-Source-Technologie – erlaubt es, Sensorsimulationen in diversen Industrial-Metaverse-Tools flexibel einzusetzen. Diese Integration, mit der das Unternehmen einen wichtigen Beitrag zur Weiterentwicklung moderner Entwicklungsprozesse leistet, ist jedoch nur ein erster Schritt. Durch die Nutzung des NVIDIA Omniverse Sensor RTX wird Sick in der Lage sein, schneller auf Kundenbedürfnisse, beispielsweise durch die Neuentwicklung oder die Anpassung von Sensormodellen, zu reagieren.
