Robotics

Robotik ist das Ingenieurfeld, das Roboter entwirft, baut und programmiert: Maschinen, die ihre Umgebung wahrnehmen, entscheiden, was sie tun sollen, und mithilfe von Motoren und anderen Aktoren auf die physische Welt einwirken. Das Fachgebiet verbindet Maschinenbau, Elektrotechnik, Regelungstechnik und Informatik. Klassische Industrieroboter wiederholen vorprogrammierte Bewegungen in abgesperrten Bereichen. Künstliche Intelligenz (AI) ermöglicht es neueren Robotern, mit Abweichungen umzugehen: Sie finden Teile, die nie genau an derselben Stelle liegen, weichen Menschen aus und erlernen Manipulationsfertigkeiten anhand von Vorführungen statt von handgeschriebenem Code.

So funktioniert ein Roboter: Wahrnehmen, planen, handeln#

Die meisten Robotersysteme folgen einer kontinuierlichen Abfolge aus Wahrnehmen, Planen und Handeln:

• Wahrnehmung: Kameras, Tiefensensoren, Lidar, Trägheitsmesseinheiten (IMUs), Drehgeber an Gelenken und Kraft-Drehmoment-Sensoren erfassen die Welt und den Roboter selbst.
• Perzeption: Computer-Vision-Modelle wandeln Rohbilder mithilfe von Objekterkennung, Segmentierung, Posenschätzung und Tiefenschätzung in Objekte, Personen, Oberflächen und Entfernungen um.
• Zustandsschätzung und Kartierung: Sensorfusion mit Filtern wie dem Kalman-Filter schätzt Position und Bewegung des Roboters. Visuelles SLAM erstellt eine Karte unbekannter Bereiche und verfolgt dabei die Position des Roboters.
• Planung: Aufgabenplaner entscheiden, was als Nächstes zu tun ist, und Bewegungsplaner berechnen kollisionsfreie Wege für Räder oder Arme.
• Regelung: Regelungen auf niedriger Ebene, von PID-Regelkreisen bis zur modellprädiktiven Regelung, steuern die Motoren so, dass sie dem Plan folgen, oft mehrere hundert Mal pro Sekunde.

Middleware wie ROS 2 (Robot Operating System) verbindet diese Komponenten als getrennte Prozesse, die Nachrichten über benannte Topics austauschen. Der Regelkreis schließt sich, weil jede Aktion beeinflusst, was die Sensoren als Nächstes erfassen:

Visuelle Wahrnehmung im Regelkreis#

Die Perzeption muss schnell genug Ergebnisse liefern, damit die Planung auf dem Computer des Roboters ausgeführt werden kann. Häufig ist das ein eingebettetes GPU-Modul wie NVIDIA Jetson. Der ROS-Schnellstart von Ultralytics führt Ultralytics YOLO26 als ROS-Knoten aus. Dieser abonniert ein Kameratopic und veröffentlicht annotierte Erkennungen und Segmentierungen, erkannte Klassennamen sowie Objektentfernungen aus Tiefenbildern, die andere Knoten verwenden können. Derselbe Schritt von der Wahrnehmung zur Aktion lässt sich mit wenigen Python-Zeilen umsetzen. Das folgende Beispiel hält einen mobilen Roboter an, sobald eine Person in seinem Kamerabild erscheint:

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo26n.pt")
video = "https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/decelera_portrait_min.mov"

# Sense-act loop: read frames as they arrive and stop as soon as a person is detected
for frame_idx, result in enumerate(model.predict(video, stream=True, classes=[0])):
    if len(result.boxes) > 0:
        print(f"Person detected in frame {frame_idx}: sending stop command")
        break

Mit stream=True liefert das Modell für jedes gelesene Videobild ein Ergebnis. Dasselbe Vorgehen funktioniert mit einem Live-Kameraindex wie source=0.

Lernbasierte Robotik#

Erlernte Perzeption ist mittlerweile Standard. Zunehmend werden auch Planung und Regelung mithilfe von Lernverfahren umgesetzt:

• Imitationslernen: Roboter lernen anhand ferngesteuerter Vorführungen durch Verhaltensklonen. Techniken wie Aktionsbündelung und Diffusionsrichtlinien machten das für präzise Manipulationen praktikabel, etwa beim Wäschefalten oder beim Einstecken von Steckverbindern.
• Verstärkendes Lernen in Simulationen: Richtlinien, die durch bestärkendes Lernen anhand von Millionen simulierter Versuche trainiert wurden, lassen sich mithilfe von Domänenrandomisierung auf reale Hardware übertragen. Dabei werden Physik und Erscheinungsbild variiert, sodass die reale Welt wie eine weitere Variation wirkt. So werden häufig agile Geh- und Laufsteuerungen für Vierbeiner und humanoide Roboter trainiert.
• Basismodelle für Robotik: Vision-Language-Action-Modelle wandeln Kamerabilder und eine Anweisung in natürlicher Sprache direkt in Motorbefehle um. Beispiele sind π0 von Physical Intelligence, Gemini Robotics von Google DeepMind und die offenen Isaac-GR00T-Modelle von NVIDIA für humanoide Roboter. Trainingsdaten werden über verschiedene Roboter hinweg zusammengeführt, wie im Datensatz Open X-Embodiment mit über einer Million Trajektorien von 22 Robotertypen.

Diese Verfahren werden häufig unter verkörperter KI und physischer KI zusammengefasst. Damit sind KI-Forschungsfelder gemeint, die sich mit Agenten befassen, die über einen Körper wahrnehmen und handeln.

Robotik und robotergestützte Prozessautomatisierung#

Die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) teilt zwar den Begriff, kommt aber ohne Hardware aus: RPA-„Bots“ sind Software, die wiederkehrende digitale Aufgaben automatisiert, etwa Daten zwischen Geschäftsanwendungen zu kopieren oder Rechnungen zu bearbeiten. Bei Robotik ist immer eine physische Maschine im Spiel, beispielsweise der vierbeinige Roboter Spot von Boston Dynamics, der eine Baustelle abläuft und Bilder für Inspektionen aufnimmt.

Anwendungen#

• Fertigung: Gelenkarmroboter schweißen, lackieren und montieren. Kollaborative Roboter (Cobots) arbeiten mit geringeren Geschwindigkeiten und Kräften neben Menschen. Bildverarbeitung unterstützt die Entnahme von Teilen aus Behältern und prüft Teile auf Mängel.
• Logistik: Autonome mobile Roboter (AMRs) navigieren mithilfe integrierter Karten und Perzeption durch Lagerhäuser und weichen Hindernissen aus. Ältere fahrerlose Transportsysteme (AGVs) folgten dagegen fest verlegten Band- oder Drahtführungen.
• Landwirtschaft: Roboter jäten, vereinzeln und ernten Pflanzen. Dabei unterscheiden sie die Pflanzen mithilfe von Bildverarbeitung.
• Gesundheitswesen: Ferngesteuerte Operationssysteme übertragen die Handbewegungen eines Chirurgen maßstabsgetreu in präzise Instrumentbewegungen. Mobile Roboter transportieren Material in Krankenhäusern.
• Transport: Autonome Fahrzeuge und Drohnen sind mobile Roboter, die denselben Wahrnehmen-Planen-Handeln-Regelkreis bei höheren Geschwindigkeiten ausführen.

Laut der International Federation of Robotics wurden 2024 weltweit 542.000 Industrieroboter installiert, davon 54 % in China. Damit stieg die Zahl der weltweit eingesetzten Industrieroboter auf etwa 4,66 Millionen.