Ultralytics YOLO27:

Computer Vision in der Robotik

Entwickle mit Ultralytics YOLO Echtzeit-Vision-KI-Lösungen für die Robotik – von der Fehlererkennung bis zur autonomen Navigation.

Führende Organisationen weltweit vertrauen uns

So geht Ultralytics YOLO Aufgaben in der Robotik an

KI in Echtzeit, die dein Team unterstützt

Für die Robotik entwickelt: Ultralytics YOLO optimiert Arbeitsabläufe für präzise, schnelle und produktionsreife Lösungen zur Bildverarbeitung auf Basis deiner vorhandenen Infrastruktur.

  • Plug-and-play-Deployment: Der geringe Aufwand verkürzt die Integrationszeit auf wenige Tage.
  • Erkennungsgenauigkeit: Erkennung in Echtzeit auf dem neuesten Stand der Technik – bei Objekten, Umgebungen und dynamischen Szenen.
  • Inferenz in unter 5 ms: Bereitstellung am Edge, in der Cloud oder vor Ort mit mehr als 17 Exportformaten.
  • In wenigen Stunden produktionsreif: Annotiere, trainiere und deploye – und verkürze so die Markteinführungszeit.
KI in Echtzeit, die dein Team unterstützt

Bewährte Ergebnisse in der Robotik

Zuverlässiges Greifen, Echtzeitwahrnehmung und sicherere Zusammenarbeit: Das leistet Ultralytics YOLO für Roboter im Feldeinsatz.

Zuverlässiges Greifen96 %

Zuverlässiges Aufnehmen und Ablegen

Ein kameragesteuerter Roboterarm greift Lebensmittel mit einer Erfolgsquote von 96 % (bei Standardartikeln 100 %) und hält so Fertigungslinien ohne manuelles Eingreifen in Bewegung.
Mansakul et al., Sensors, 2025
Wahrnehmung in Echtzeit146 FPS

Bildverarbeitung in Echtzeit für Roboter im Feldeinsatz

Ein leichtgewichtiges Erkennungsmodell erreicht 146 FPS bei 96,5 % Genauigkeit und ermöglicht Drohnen und Feldrobotern unterwegs Echtzeitwahrnehmung.
Feng et al., Frontiers in Plant Sci., 2025
Sicherere Zusammenarbeit82,5 %

Beschäftigte erkennen, bevor es zum Zusammenstoß kommt

Ein Ultralytics YOLOv10-Modell erkennt Beschäftigte in unübersichtlichen Industrieumgebungen mit 82,5 % mAP und 233 FPS, sodass Systeme reagieren, bevor aus einer Gefahr ein Zusammenstoß wird.
Qin et al., Sensors, 2025

YOLO26-Inferenz testen

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

Konfidenz
0.25
IoU
0.70
Bildgröße
640
Die Vorhersageergebnisse werden hier angezeigt.

Vision-KI für jede Phase in der Robotik

Passgenaue Lösungen für jede Phase deines Produktionsprozesses.

Autonome Navigation

Autonome Fortbewegung mit Ultralytics YOLO

Nutze Ultralytics YOLO mit den neuesten Erkennungs- und Segmentierungsmodellen, damit deine Roboter die nötige Wahrnehmungsfähigkeit erhalten, um sich sicher und effizient in dynamischen Umgebungen zu bewegen.

  • Wahrnehmung in Echtzeit: Erkenne Hindernisse, Wege und Orientierungspunkte während der Fahrt.
  • Für viele Umgebungen geeignet: Funktioniert in Lagerhäusern, Fabriken und im Freien.
  • Direkt am Edge einsetzbar: Läuft direkt auf dem Gerät und ist nicht von der Cloud abhängig.
Autonome Fortbewegung mit Ultralytics YOLO

Wähle aus 22 Exportformaten

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

Branchen mit Vision-KI verändern

Von der Fabrikhalle bis zum Operationssaal: Ultralytics wandelt visuelle Daten in Entscheidungen in Echtzeit um.

RTM senkt die Inferenzkosten mit Ultralytics YOLO26 um 28 %

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SK Godelius erkennt mit Ultralytics YOLO 3.400 Fehler an Förderbändern im Bergbau

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

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OnsiteIQ verringert Projektverzögerungen mit Ultralytics YOLO11 um 20 %

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TrainVision von mtrail verkürzt die Erfassung von Schienendaten um fast 100 %

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Glacier Robotics senkte PET-Verluste in Recyclinganlagen in den USA um 70 %

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SOHGA reduziert die Überwachungszeit für Parkplätze mit Ultralytics YOLO um 30 %

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Scaleout verkürzt Modellaktualisierungen mit Ultralytics YOLO von Wochen auf Stunden

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RapiD Engineering führt die Qualitätskontrolle von Meeresfrüchten mit Ultralytics YOLO eine Woche schneller ein

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Project Ocean Oasis bringt den Riffschutz mit Ultralytics YOLO voran

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

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„Wirklich toll ist, dass das Modell auf der Trainingsmaschine mit Edge-Hardware in Echtzeit sehr gut funktioniert und wir dasselbe Modell in der Cloud für exakt denselben Ablauf verwenden können.“
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WG Tech Solutions senkt mit Ultralytics YOLO und dem KI-Beschleuniger von Axelera die Zahl der Sicherheitsverstöße um 28 %

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Erfahre, wie WG Tech Solutions mithilfe von Ultralytics YOLO und dem KI-Beschleuniger von Axelera die Zahl der Sicherheitsverstöße in der Fertigung um 28 % senken konnte.
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Stride ermöglicht mit Ultralytics YOLO eine Pferdegang-Analyse in 1 Minute

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Pixelabs erreicht mit Ultralytics-YOLO-gestützter Automatisierung eine Trefferquote von 95 %

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Erfahre, wie Pixelabs Ultralytics-YOLO-Modelle nutzt, um Arbeitsabläufe zu automatisieren und eine Trefferquote von 95 % zu erreichen.
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SiteAssist verbessert die Baustellensicherheit durch die Verarbeitung von mehr als 770K Bildern mit Ultralytics YOLO

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Erfahre, wie SiteAssist Ultralytics-YOLO-Modelle nutzt, um die Sicherheit auf Baustellen zu verbessern.
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Chef Robotics senkt mit Ultralytics YOLO die Überportionierung von Lebensmitteln um 67 %

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Cali Intelligence verkürzt Warteschlangen an Kassen mit Ultralytics YOLO um 43 %

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Entdecke, wie Cali Intelligence mit Ultralytics-YOLO-Modellen und Objekterkennung Warteschlangen an Einzelhandelskassen verkürzt.
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MarineSitu erreicht mit Ultralytics YOLO bei der Unterwasserüberwachung eine Verfügbarkeit von über 96 %

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Entdecke, wie MarineSitu mit Ultralytics YOLO die Unterwasser-Objekterkennung verändert.
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Theia Scientific beschleunigt die Mikroskopieanalyse mit Ultralytics YOLO um das 43-Fache

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Entdecke, wie Theia Scientific die Analyse von Mikroskopiedaten mit Ultralytics YOLO neu definiert.
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eSmart Systems halbiert mit Ultralytics YOLO die Prüfzeit von Stromleitungen

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Entdecke, wie eSmart Systems mit Ultralytics YOLO die Fehlererkennung beschleunigt und Anlageninspektionen verändert.
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Axelera AI erreicht mit Ultralytics YOLO 34 FPS bei der Edge-AI-Inferenz

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Erfahre, wie Axelera AI mit Ultralytics YOLO auf Metis-AI-Chips schnelle, präzise und effiziente Bildverarbeitung am Edge ermöglicht.
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STMicroelectronics führt Ultralytics YOLO auf einem MCU mit nur 9,4 mJ pro Inferenz aus

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Specialvideo erreicht mit Ultralytics YOLO eine Prüfgenauigkeit von 99 % bei Lebensmitteln

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Erfahre, wie Specialvideo Ultralytics YOLO-Modelle für die KI-gestützte Lebensmittelprüfung in Echtzeit einsetzt, um die Qualität sicherzustellen, Abfall zu reduzieren und die Effizienz zu steigern.
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Vivity AI spart mit Ultralytics YOLO jährlich über 5 Mio. $ im Industriebetrieb

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Erfahre, wie Vivity AI Ultralytics YOLO-Modelle nutzt, um die industrielle Automatisierung zu verbessern, die Effizienz zu steigern, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Sicherheit am Arbeitsplatz zu gewährleisten.
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Videologic Analytics skaliert mit Ultralytics YOLO auf 10.000 Lizenzen für KI-Kameras

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Erfahre, wie Videologic Analytics Ultralytics YOLO-Modelle in die Videoüberwachung integriert, um die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern, Fehlalarme zu reduzieren und die Echtzeitüberwachung von Bedrohungen zu optimieren.
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Prezent steigert mit Ultralytics YOLO die Genauigkeit der Folienerkennung um 34 %

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Erfahre, wie Prezent Ultralytics YOLO-Modelle nutzt, um Folienelemente automatisch zu erkennen und die Verarbeitungszeit auf unter 10 Sekunden zu senken, ohne Struktur und Design zu beeinträchtigen.
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ALYCE beschleunigt die Inferenz für Verkehrs-KI mit Ultralytics YOLO um 20 %

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Erfahre, wie ALYCE Ultralytics YOLO-Modelle nutzt, um die Datengenauigkeit zu verbessern, die urbane Mobilität zu optimieren und KI-gestützte Verkehrslösungen für nachhaltige, intelligentere Städte zu entwickeln.
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Kiwitron erkennt mit Ultralytics YOLO Gefahren in der Industrie aus 30 m Entfernung

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RTM senkt die Inferenzkosten mit Ultralytics YOLO26 um 28 %

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SK Godelius erkennt mit Ultralytics YOLO 3.400 Fehler an Förderbändern im Bergbau

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SiteAssist verbessert die Baustellensicherheit durch die Verarbeitung von mehr als 770K Bildern mit Ultralytics YOLO

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

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Entdecke, wie Theia Scientific die Analyse von Mikroskopiedaten mit Ultralytics YOLO neu definiert.
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eSmart Systems halbiert mit Ultralytics YOLO die Prüfzeit von Stromleitungen

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Entdecke, wie eSmart Systems mit Ultralytics YOLO die Fehlererkennung beschleunigt und Anlageninspektionen verändert.
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Axelera AI erreicht mit Ultralytics YOLO 34 FPS bei der Edge-AI-Inferenz

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Erfahre, wie Axelera AI mit Ultralytics YOLO auf Metis-AI-Chips schnelle, präzise und effiziente Bildverarbeitung am Edge ermöglicht.
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STMicroelectronics führt Ultralytics YOLO auf einem MCU mit nur 9,4 mJ pro Inferenz aus

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Erfahre, wie STMicroelectronics Ultralytics YOLO-Modelle effizient auf stromsparenden Mikrocontrollern einsetzt, um präzise Echtzeit-Inferenz am Edge zu erreichen.
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Specialvideo erreicht mit Ultralytics YOLO eine Prüfgenauigkeit von 99 % bei Lebensmitteln

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Erfahre, wie Specialvideo Ultralytics YOLO-Modelle für die KI-gestützte Lebensmittelprüfung in Echtzeit einsetzt, um die Qualität sicherzustellen, Abfall zu reduzieren und die Effizienz zu steigern.
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Vivity AI spart mit Ultralytics YOLO jährlich über 5 Mio. $ im Industriebetrieb

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Erfahre, wie Vivity AI Ultralytics YOLO-Modelle nutzt, um die industrielle Automatisierung zu verbessern, die Effizienz zu steigern, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Sicherheit am Arbeitsplatz zu gewährleisten.
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Videologic Analytics skaliert mit Ultralytics YOLO auf 10.000 Lizenzen für KI-Kameras

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Erfahre, wie Videologic Analytics Ultralytics YOLO-Modelle in die Videoüberwachung integriert, um die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern, Fehlalarme zu reduzieren und die Echtzeitüberwachung von Bedrohungen zu optimieren.
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Prezent steigert mit Ultralytics YOLO die Genauigkeit der Folienerkennung um 34 %

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Erfahre, wie Prezent Ultralytics YOLO-Modelle nutzt, um Folienelemente automatisch zu erkennen und die Verarbeitungszeit auf unter 10 Sekunden zu senken, ohne Struktur und Design zu beeinträchtigen.
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ALYCE beschleunigt die Inferenz für Verkehrs-KI mit Ultralytics YOLO um 20 %

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Erfahre, wie ALYCE Ultralytics YOLO-Modelle nutzt, um die Datengenauigkeit zu verbessern, die urbane Mobilität zu optimieren und KI-gestützte Verkehrslösungen für nachhaltige, intelligentere Städte zu entwickeln.
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Kiwitron erkennt mit Ultralytics YOLO Gefahren in der Industrie aus 30 m Entfernung

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Erfahre, wie Kiwitron Ultralytics YOLO-Modelle in seiner KewiEye-Lösung einsetzt, um Gefahren in der Industrie zu erkennen und ihnen entgegenzuwirken – für mehr Sicherheit.
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Sicherheit und Compliance

Zertifizierte Sicherheit auf Unternehmensniveau

Unabhängig zertifiziert und geprüft, damit deine Daten bei der Übertragung und Speicherung geschützt sind.

SOC 2 Type I

Nach den AICPA-Kriterien für Sicherheit, Verfügbarkeit und Vertraulichkeit (TSC) bestätigt

ISO 27001:2022

Zertifiziertes Informationssicherheitsmanagementsystem

Verschlüsselung

Daten während der Übertragung und Speicherung sowie bei allen Speicher- und Übertragungsvorgängen verschlüsselt

DSGVO und CCPA

Im Einklang mit globalen Datenschutzvorschriften

Häufig gestellte Fragen

  • 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 – ganz ohne Cloudverbindung.

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

  • Die Roboterwahrnehmung umfasst Erkennung, Verfolgung, Segmentierung und Posenschätzung für Aufgaben wie Hindernisvermeidung, das Greifen von Objekten aus Behältern und die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter. Ultralytics YOLO26 unterstützt all diese Funktionen innerhalb einer Modellfamilie. Segmentierungsmasken sind besonders wichtig, wenn sich Objekte auf einem Förderband oder in unübersichtlichen Szenen berühren oder überlappen.

  • Für Anwendungen in der Robotik solltest du eine Plattform wählen, die Modelle für deine konkreten Aufgaben und Umgebungen trainiert und sie für Inferenz mit geringer Latenz auf Edge-Geräten direkt am Roboter bereitstellt. Die Ultralytics Platform vereint Annotation, Training und Bereitstellung an einem Ort. Für den Einsatz in der Produktion ist eine Unternehmenslizenz verfügbar.

  • Autonome mobile Roboter und Drohnen nutzen Computer Vision für Navigation, das Folgen von Personen, Hindernisvermeidung und Zielerkennung im Freien und in Lagerhallen. Ultralytics YOLO unterstützt Verfolgung mit Re-Identifizierung, sodass Roboter auch in belebten Szenen oder bei kurzzeitigem Verschwinden eines Motivs aus dem Bild zuverlässig weiterverfolgen können.

  • Ja. Ultralytics YOLO26 lässt sich in Formate für Edge-Computing in der Robotik exportieren, darunter TensorRT für NVIDIA Jetson, OpenVINO für Intel-CPUs und HEF für Hailo-Beschleuniger. Leichtgewichtige YOLO26n-Varianten halten die Speicher- und Leistungsgrenzen mobiler Roboter und Drohnen ein. Für den Einsatz in Produktionsflotten ist eine Unternehmenslizenz verfügbar.

Echtzeit-Vision für jeden Roboter – noch heute!

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