Die ANYbotics AG wurde 2016 als Spin-off der ETH Zürich gegründet, um die Technologie hinter der ANYmal-Serie von vierbeinigen Robotern zu vermarkten. Das Team arbeitet bereits seit 2009 an der Entwicklung von Laufrobotern. Über die Jahre sind die Designs reifer und zuverlässiger geworden – von frühen Labortests hin zu voll funktionsfähigen Produkten, die heute weltweit in Industrieanlagen unter realen Bedingungen eingesetzt werden.
ANYbotics ist führend in der Entwicklung batteriebetriebener Laufroboter für Inspektionen in komplexen, gefährlichen und potenziell explosionsgefährdeten Umgebungen, etwa auf Offshore-Ölplattformen oder in großen Industrieanlagen. Die Roboter ergänzen menschliche Einsätze und können selbstständig in den meisten Umgebungen agieren. Sie sind Hightech-Produkte mit modernsten Sensoren und Elektronikkomponenten, die innerhalb enger Sicherheits- und Betriebsgrenzen präzise entwickelt werden müssen.
Um Konstruktionen zu optimieren, setzt ANYbotics auf die technischen Simulationen in der Cloud mit SimScale. Nach vielen Jahren mit traditioneller Software erfolgte der Wechsel zu SimScale – aus guten Gründen:
unkompliziertes SaaS-Preismodell, ideal für den breiten Teameinsatz
leistungsstarke parametrische Analysewerkzeuge
Dr. Alessandro Scafato, Entwicklungsingenieur bei ANYbotics, promovierte an der Loughborough University (UK) und leitet die Simulations- und Analyseaktivitäten. Er berät die Ingenieur- und Produktentwicklungsteams und sorgt für detaillierte Simulationen sowie fundierte Einblicke.
Das Simulationsteam konzentriert sich vor allem auf die strukturelle und thermische Performance der Roboter. Eingesetzt werden:
Simulationen begleiten den gesamten Entwicklungsprozess – von der Konzeptphase über Produkttests bis hin zu Konformitätsprüfungen. Dank der Integration von Solidworks und SimScale können mehrere Modellvarianten parallel simuliert und verglichen werden.
Der ANYmal ist ein autonomer Roboter, der mit Hilfe integrierter Sensoren Daten erfasst und analysiert. Er patrouilliert selbstständig in komplexen Industrieanlagen und passt sich dabei seiner Umgebung an. Das System ist wasser- und wetterfest und wurde speziell für den sicheren Einsatz unter rauen Bedingungen entwickelt.
Das Design stellt besondere Anforderungen:
Simulationen sind entscheidend, um diese Anforderungen von Anfang an zu erfüllen.
Da der Roboter in potenziell explosiven Atmosphären eingesetzt wird, muss er strenge Konformitätsprüfungen nach IEC 60079 bestehen. Dazu gehören u. a.:
Ein Beispiel: Der Roboter enthält einen Stickstoff-Druckbehälter, der die Elektronik bei Funkenflug oder hohen Temperaturen schützt. Dieser muss auch bei Aufpralltests unversehrt bleiben.
Frühere Robotergenerationen scheiterten bei solchen Tests. Simulationen ermöglichten es dagegen, Schwachstellen gezielt zu identifizieren und die Strukturen zu optimieren – etwa durch geänderte Geometrien anstelle schwererer Materialien. So konnten die Aufprallspannungen signifikant reduziert werden.
Ein kritischer Bereich ist der Schutz des LIDAR-Sensors. Physische Tests zeigten dort Risse in der Schutzstruktur. Statt einfach dickeres Material zu verwenden, simulierte ANYbotics verschiedene Geometrien. Eine leichte Fase sorgte für bessere Lastverteilung und senkte die Aufprallkräfte deutlich – ohne zusätzliches Gewicht.
Mit SimScale lassen sich Ergebnisse wie Cauchy-Spannungen, von-Mises-Spannungen und Verformungen anschaulich darstellen. Zusätzlich werden Szenarien wie Treppensteigen, Überschläge oder Schraubenbelastungen realitätsnah simuliert.
So konnte die Zahl physischer Prototypen stark reduziert werden, während Gewicht, Stabilität und Kosten gleichzeitig optimiert wurden.
Der ANYmal enthält zahlreiche wärmeerzeugende Komponenten. Damit die Temperatur 50 °C über der Umgebung nicht überschreitet, wurden unterschiedliche Kühlstrategien in CFD-Simulationen untersucht:
Das Ergebnis: eine effiziente Lösung mit kompakten Kühlkörpern und kleinen Lüftern (je 5 Watt), die sowohl Energie spart als auch die Akkulaufzeit verlängert.
Autonome Robotik erfordert anspruchsvolle technische Simulationen, die eine breite Palette physikalischer Phänomene berücksichtigen können. ANYmal-Roboter arbeiten sowohl in natürlichen als auch in industriellen Umgebungen und sind dabei anspruchsvollen Atmosphären ausgesetzt, einschließlich rutschiger, staubiger oder sogar explosiver Umgebungen. Diese müssen bei der Konstruktion aller Hardwarekomponenten berücksichtigt werden. Mit SimScale haben wir unsere ideale Balance zwischen Benutzerfreundlichkeit, Vielfalt der Funktionen und der Fähigkeit, komplexe Physik zu bewältigen, gefunden. Am meisten schätzen wir jedoch den Kundenservice von SimScale: Ihre fachkundige Beteiligung ermöglichte es selbst weniger erfahrenen Ingenieuren, zuverlässige Simulationsstudien durchzuführen.
Dr. Alessandro Scafato
Senior Development Engineer bei ANYbotics
ANYbotics hat in seinem Ingenieurteam eine beträchtliche Simulationsexpertise entwickelt und nutzt fortschrittliche Physik und Ingenieurwissenschaften, um die nächste Generation autonomer Roboter zu entwickeln. Das Ingenieurteam führt bereits Hunderte von Simulationen für jedes Produkt- und Komponentendesign durch, was durch das Cloud-Computing und die Skalierbarkeit der SimScale-Plattform ermöglicht wird.Sie planen, die Nutzung verschiedener Analysetypen auf Vibrations- und Oberschwingungsprüfungen kritischer Komponenten auszuweiten und CFD bei der Entwicklung von Kühlsystemen für ihre größeren und leistungsfähigeren Roboter weiter zu nutzen. Die Kombination mehrerer Analysetypen über den gesamten Designzyklus für zahlreiche Produktkategorien erfordert auch eine Automatisierung innerhalb des Workflows von der Konstruktion bis zur Simulation. ANYbotics plant, die leistungsstarke SimScale Application Programming Interface (API) zu nutzen, um seine CAD-, Versuchsplanungs- (DoE) und Simulationswerkzeuge in einen effizienten Arbeitsablauf zu integrieren, der für ein wachsendes Ingenieurunternehmen an der Spitze der Robotik geeignet ist. Dies würde es dem Ingenieurteam ermöglichen, die Leistungsfähigkeit der Simulation über das reine Design und den digitalen Zwilling hinaus zu nutzen, um Risiken unter verschiedenen Betriebsbedingungen zu quantifizieren. Dies ermöglicht ein besseres Training von Algorithmen, die Ausfälle in realen Situationen vorhersagen können.
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