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.
Bewährte Ergebnisse in der Robotik
Zuverlässiges Greifen, Echtzeitwahrnehmung und sicherere Zusammenarbeit: Das leistet Ultralytics YOLO für Roboter im Feldeinsatz.
YOLO26-Inferenz testen
Ziehe ein Bild hierher, um die Objekterkennung in Echtzeit zu sehen
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.
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 %

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

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

OnsiteIQ verringert Projektverzögerungen mit Ultralytics YOLO11 um 20 %

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

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

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

Scaleout verkürzt Modellaktualisierungen mit Ultralytics YOLO von Wochen auf Stunden

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

Project Ocean Oasis bringt den Riffschutz mit Ultralytics YOLO voran

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

WG Tech Solutions senkt mit Ultralytics YOLO und dem KI-Beschleuniger von Axelera die Zahl der Sicherheitsverstöße um 28 %

Stride ermöglicht mit Ultralytics YOLO eine Pferdegang-Analyse in 1 Minute

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

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

Chef Robotics senkt mit Ultralytics YOLO die Überportionierung von Lebensmitteln um 67 %

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

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

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

eSmart Systems halbiert mit Ultralytics YOLO die Prüfzeit von Stromleitungen

Axelera AI erreicht mit Ultralytics YOLO 34 FPS bei der Edge-AI-Inferenz

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

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

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

Videologic Analytics skaliert mit Ultralytics YOLO auf 10.000 Lizenzen für KI-Kameras

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

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

Kiwitron erkennt mit Ultralytics YOLO Gefahren in der Industrie aus 30 m Entfernung

RTM senkt die Inferenzkosten mit Ultralytics YOLO26 um 28 %

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

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

OnsiteIQ verringert Projektverzögerungen mit Ultralytics YOLO11 um 20 %

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

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

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

Scaleout verkürzt Modellaktualisierungen mit Ultralytics YOLO von Wochen auf Stunden

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

Project Ocean Oasis bringt den Riffschutz mit Ultralytics YOLO voran

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

WG Tech Solutions senkt mit Ultralytics YOLO und dem KI-Beschleuniger von Axelera die Zahl der Sicherheitsverstöße um 28 %

Stride ermöglicht mit Ultralytics YOLO eine Pferdegang-Analyse in 1 Minute

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

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Chef Robotics senkt mit Ultralytics YOLO die Überportionierung von Lebensmitteln um 67 %

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

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

eSmart Systems halbiert mit Ultralytics YOLO die Prüfzeit von Stromleitungen

Axelera AI erreicht mit Ultralytics YOLO 34 FPS bei der Edge-AI-Inferenz

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

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

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

Videologic Analytics skaliert mit Ultralytics YOLO auf 10.000 Lizenzen für KI-Kameras

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

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Kiwitron erkennt mit Ultralytics YOLO Gefahren in der Industrie aus 30 m Entfernung

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OnsiteIQ verringert Projektverzögerungen mit Ultralytics YOLO11 um 20 %

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

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

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

Scaleout verkürzt Modellaktualisierungen mit Ultralytics YOLO von Wochen auf Stunden

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

Project Ocean Oasis bringt den Riffschutz mit Ultralytics YOLO voran

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

WG Tech Solutions senkt mit Ultralytics YOLO und dem KI-Beschleuniger von Axelera die Zahl der Sicherheitsverstöße um 28 %

Stride ermöglicht mit Ultralytics YOLO eine Pferdegang-Analyse in 1 Minute

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

Chef Robotics senkt mit Ultralytics YOLO die Überportionierung von Lebensmitteln um 67 %

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

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

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

eSmart Systems halbiert mit Ultralytics YOLO die Prüfzeit von Stromleitungen

Axelera AI erreicht mit Ultralytics YOLO 34 FPS bei der Edge-AI-Inferenz

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

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

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

Videologic Analytics skaliert mit Ultralytics YOLO auf 10.000 Lizenzen für KI-Kameras

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

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

Kiwitron erkennt mit Ultralytics YOLO Gefahren in der Industrie aus 30 m Entfernung
Zertifizierte Sicherheit auf Unternehmensniveau
Unabhängig zertifiziert und geprüft, damit deine Daten bei der Übertragung und Speicherung geschützt sind.
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!
Echtzeit-Vision für jeden Roboter – noch heute.



