Wie wird Computer Vision in der Robotik eingesetzt?

Computer Vision in der Robotik nutzt Kameras und KI-Modelle, um Robotern die Fähigkeit zu geben, ihre Umgebung wahrzunehmen und zu verstehen. Das unterstützt Navigation, Objekterkennung, Sortierung und die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter. Ultralytics YOLO-Modelle laufen in Echtzeit auf Robotern und ermöglichen es ihnen, Hindernisse zu erkennen, Objekte zu identifizieren und sich an dynamische Umgebungen anzupassen, ohne auf eine Cloud-Verbindung angewiesen zu sein.

Was ist Computer Vision in der Robotik?

Computer Vision in der Robotik bezeichnet den Einsatz von KI-Modellen zur Interpretation visueller Daten von Kameras und Sensoren, um Wahrnehmungsaufgaben wie Navigation, Greifen und Inspektion zu automatisieren. Ultralytics YOLO26 nutzt Deep Learning, um subtile Unterschiede zu erkennen, die regelbasierte Systeme übersehen, und passt sich an neue Objekte und Umgebungen an.

Wie wird Computer Vision für die Roboterwahrnehmung und Segmentierung eingesetzt?

Die Roboterwahrnehmung umfasst Erkennung, Verfolgung, Segmentierung und Posenschätzung für Aufgaben wie Hindernisvermeidung, Bin-Picking und die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter. Ultralytics YOLO26 unterstützt all diese Aufgaben innerhalb einer Modellfamilie. Segmentierungsmasken sind besonders wichtig, wenn sich Objekte auf einem Förderband oder in unübersichtlichen Szenen berühren oder überlappen.

Welche Computer-Vision-Plattform eignet sich für Robotikanwendungen?

Für Robotikanwendungen solltest du eine Plattform wählen, die das Training von Modellen für deine spezifischen Aufgaben und Umgebungen unterstützt und sie für Inference mit geringer Latenz auf Edge-Geräten direkt am Roboter bereitstellt. Die Ultralytics Platform deckt Annotation, Training und Bereitstellung an einem Ort ab. Für den Produktionseinsatz ist eine Unternehmenslizenz verfügbar.

Wie wird Computer Vision in autonomen mobilen Robotern und Drohnen eingesetzt?

Autonome mobile Roboter und Drohnen nutzen Computer Vision für Navigation, Personenverfolgung, Hindernisvermeidung und Zielerkennung in Außenbereichen und Lagerumgebungen. Ultralytics YOLO unterstützt Verfolgung mit Re-Identifizierung, sodass Roboter auch in überfüllten Szenen oder wenn sich Personen vorübergehend außerhalb des Bildes befinden, eine präzise Verfolgung aufrechterhalten.

Können YOLO-Modelle auf Edge-Hardware für die Robotik ausgeführt werden?

Ja. Ultralytics YOLO26 exportiert in Formate für Edge-Computing in der Robotik, darunter TensorRT für NVIDIA Jetson, OpenVINO für Intel-CPUs und HEF für Hailo-Beschleuniger. Leichtgewichtige YOLO26n-Varianten laufen innerhalb der Speicher- und Leistungsgrenzen mobiler Roboter und Drohnen. Für Produktionsflotten ist eine Unternehmenslizenz verfügbar.

Computer Vision in der Robotik

Von der Fehlererkennung bis zur autonomen Navigation entwickelst du mit Ultralytics YOLO Vision-AI-Lösungen in Echtzeit für die Robotikbranche.

Das Vertrauen der führenden Organisationen der Welt

Wie Ultralytics YOLO die Robotik BEWÄLTIGT

Echtzeit-KI, die mit deinem Team zusammenarbeitet

Ultralytics YOLO wurde für die Robotik entwickelt und optimiert Arbeitsabläufe mit präzisen, schnellen und produktionsreifen Computer-Vision-Lösungen, die deine vorhandene Infrastruktur nutzen.

Plug-and-Play-Bereitstellung: Die Bereitstellung erfolgt mit minimalem Aufwand, wodurch sich die Integrationszeit auf wenige Tage verkürzt.
Erkennungsgenauigkeit: Modernste Echtzeiterkennung für Objekte, Umgebungen und dynamische Szenen.
Inference in unter 5 ms: Bereitstellung am Edge, in der Cloud oder lokal mit mehr als 17 Exportformaten.
In wenigen Stunden produktionsreif: Annotiere, trainiere und stelle bereit – bei verkürzter Markteinführungszeit.

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Echtzeit-KI, die mit deinem Team zusammenarbeitet

Bewährte Ergebnisse in der Robotik

Zuverlässiges Greifen, Wahrnehmung in Echtzeit und sicherere Zusammenarbeit: Das leistet Ultralytics YOLO bei Robotern im Feldeinsatz.

Zuverlässiges Greifen96 %

Zuverlässiges Greifen und Platzieren

Ein visuell gesteuerter Roboterarm greift Lebensmittel mit einer Erfolgsquote von 96 % (100 % bei Standardartikeln) und hält den Betrieb ohne manuelle Eingriffe am Laufen.

Mansakul et al., Sensors, 2025

Wahrnehmung in Echtzeit146 FPS

Vision in Robotergeschwindigkeit für den Feldeinsatz

Ein leichtgewichtiger Detektor erreicht 146 FPS bei einer Genauigkeit von 96,5 % und ermöglicht Drohnen und Feldrobotern eine Wahrnehmung in Echtzeit während der Bewegung.

Feng et al., Frontiers in Plant Sci., 2025

Sicherere Zusammenarbeit82,5 %

Arbeitskräfte erkennen, bevor es zur Kollision kommt

Ein Ultralytics YOLOv10-Modell erkennt Arbeitskräfte in unübersichtlichen Industrieszenen mit 82,5 % mAP und 233 FPS, sodass Systeme reagieren, bevor eine Gefahr zu einer Kollision wird.

Qin et al., Sensors, 2025

YOLO26-Inferenz ausprobieren

Ziehe ein Bild per Drag-and-drop hierher, um die Objekterkennung in Echtzeit zu sehen.

Eingabebild

Lade ein Bild hoch oder wähle ein Beispiel zum Testen aus. yolo26n. Vorhersage-Dokumentation

Live-Demo

Bild hier ablegen

oder zum Durchsuchen klicken

Unterstützt JPEG, PNG, WebP, AVIF, HEIC, JP2, TIFF, BMP und mehr (max. 10 MB)

Oder ein Beispiel ausprobieren

Konfidenz

0.25

IoU

0.70

Bildgröße

640

API-Dokumentation

Stelle dein Modell bereit, um einen eigenen Inferenz-Endpunkt mit Authentifizierung per API-Schlüssel zu erhalten — ersetze anschließend die Platzhalter-URL und den Platzhalter-Schlüssel unten durch die Werte deiner Bereitstellung. Bereitstellungsdokumentation

Hinweis: Dies ist Beispielcode. Stelle dein Modell zuerst bereit, um deine Endpunkt-URL und deinen API-Schlüssel zu erhalten.

import requests

# Replace with your deployment URL and API key
url = "https://your-deployment-url.run.app/predict"
api_key = "YOUR_API_KEY"

# Optional inference parameters (conf, iou, imgsz)
args = {"conf": 0.25, "iou": 0.7, "imgsz": 640}

with open("image.jpg", "rb") as f:
    response = requests.post(
        url,
        headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
        data=args,
        files={"file": f},
    )

print(response.json())

Vision AI für jede Phase der Robotik

Zweckorientierte Lösungen für jede Phase deines Produktionsprozesses.

Autonome Navigation

Autonome Bewegung mit Ultralytics YOLO

Nutze Ultralytics YOLO mit den neuesten Modellen zur Erkennung und Segmentierung, um deinen Robotern die nötige Wahrnehmung zu geben, damit sie sich sicher und effizient in dynamischen Umgebungen bewegen können.

Wahrnehmung in Echtzeit: Erkenne Hindernisse, Wege und Orientierungspunkte während der Bewegung.
Für vielfältige Umgebungen geeignet: Funktioniert in Lagerhäusern, Fabriken und im Außenbereich.
Bereit für den Einsatz am Gerät: Läuft direkt auf dem Gerät, ohne Abhängigkeit von der Cloud.

Wähle aus 20 Exportformaten

Einmal trainieren, überall bereitstellen – von Edge-Mikrocontrollern bis zu GPU-Clustern in der Cloud.

Branchen mit Vision AI verändern

Von Produktionshallen bis zu Operationssälen verwandelt Ultralytics visuelle Daten in Entscheidungen in Echtzeit.

Camerite verkürzt die Entwicklungszeit mit Ultralytics YOLO um 25,2 %

Erfahre, wie Camerite Ultralytics YOLO nutzt, um die Videoüberwachung zu automatisieren, die Entwicklungszeit zu verkürzen und Städten den Übergang zu proaktiver Sicherheit zu ermöglichen.

Computer Vision in der Robotik

Echtzeit-KI, die mit deinem Team zusammenarbeitet

Bewährte Ergebnisse in der Robotik

Zuverlässiges Greifen und Platzieren

Vision in Robotergeschwindigkeit für den Feldeinsatz

Arbeitskräfte erkennen, bevor es zur Kollision kommt

YOLO26-Inferenz ausprobieren

Vision AI für jede Phase der Robotik

Autonome Bewegung mit Ultralytics YOLO

Wähle aus 20 Exportformaten

Branchen mit Vision AI verändern

Camerite verkürzt die Entwicklungszeit mit Ultralytics YOLO um 25,2 %

OnsiteIQ reduziert Projektverzögerungen mit Ultralytics YOLO11 um 20 %

TrainVision von mtrail verkürzt die Zeit für die Erfassung von Bahndaten um fast 100 %

Glacier Robotics reduziert den PET-Austrag in Recyclinganlagen in den USA um 70 %

SOHGA verkürzt die Zeit für die Parkplatzüberwachung mit Ultralytics YOLO um 30 %

Scaleout verkürzt Modellaktualisierungen mit Ultralytics YOLO von Wochen auf Stunden

RapiD Engineering führt die Qualitätskontrolle für Meeresfrüchte mit Ultralytics YOLO eine Woche schneller ein

Project Ocean Oasis treibt den Schutz von Korallenriffen mit Ultralytics YOLO voran

Volley betreibt mit Ultralytics YOLO mehr als 250 KI-Trainingsgeräte auf den Plätzen

WG Tech Solutions reduziert mit Ultralytics YOLO und dem AI Accelerator von Axelera Sicherheitsverstöße um 28 %

Stride liefert mit Ultralytics YOLO eine Ganganalyse von Pferden in 1 Minute

Pixelabs erreicht mit der von Ultralytics YOLO gesteuerten Automatisierung einen Recall von 95 %

SiteAssist verbessert die Sicherheit auf Baustellen durch die Verarbeitung von mehr als 770.000 Bildern mit Ultralytics YOLO

Chef Robotics reduziert Lebensmittelverluste mit Ultralytics YOLO um 67 %

Cali Intelligence verkürzt Kassenschlangen mit Ultralytics YOLO um 43 %

MarineSitu erreicht bei der Unterwasserüberwachung mit Ultralytics YOLO eine Verfügbarkeit von mehr als 96 %

Theia Scientific beschleunigt die Mikroskopieanalyse mit Ultralytics YOLO um das 43-Fache

eSmart Systems halbiert mit Ultralytics YOLO die Inspektionszeit von Stromleitungen

Axelera AI ermöglicht Edge-KI-Inferenz mit 34 FPS unter Einsatz von Ultralytics YOLO

STMicroelectronics führt Ultralytics YOLO auf einem MCU mit nur 9,4 mJ pro Inferenz aus

Specialvideo erreicht mit Ultralytics YOLO eine Genauigkeit von 99 % bei der Lebensmittelprüfung

Vivity AI spart mit Ultralytics YOLO jährlich mehr als 5 Mio. $ im Industriebetrieb

Videologic Analytics skaliert mit Ultralytics YOLO auf 10.000 KI-Kameralizenzen

Prezent steigert die Genauigkeit der Folienerkennung mit Ultralytics YOLO um 34 %

ALYCE beschleunigt die Inferenz von Verkehrs-KI mit Ultralytics YOLO um 20 %

Kiwitron erkennt mit Ultralytics YOLO industrielle Gefahren in 30 m Entfernung

Camerite verkürzt die Entwicklungszeit mit Ultralytics YOLO um 25,2 %

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Pixelabs erreicht mit der von Ultralytics YOLO gesteuerten Automatisierung einen Recall von 95 %

SiteAssist verbessert die Sicherheit auf Baustellen durch die Verarbeitung von mehr als 770.000 Bildern mit Ultralytics YOLO

Chef Robotics reduziert Lebensmittelverluste mit Ultralytics YOLO um 67 %

Cali Intelligence verkürzt Kassenschlangen mit Ultralytics YOLO um 43 %

MarineSitu erreicht bei der Unterwasserüberwachung mit Ultralytics YOLO eine Verfügbarkeit von mehr als 96 %

Theia Scientific beschleunigt die Mikroskopieanalyse mit Ultralytics YOLO um das 43-Fache