Sensoren in der Robotik: Laserscanner, Kamera und Kraftsensor

Nach innen und nach außen

Das Lehrbuch „Introduction to Autonomous Mobile Robots“ von Roland Siegwart und Illah Nourbakhsh ordnet Robotersensoren entlang zweier Achsen. Propriozeptive Sensoren messen Werte im Inneren des Systems, etwa Motordrehzahl, Radlast, die Gelenkwinkel eines Roboterarms oder die Batteriespannung. Exterozeptive Sensoren erfassen die Umgebung: Abstände, Lichtstärke, Schallpegel. 

Die zweite Achse trennt passive von aktiven Sensoren. Passive Sensoren nehmen Energie auf, die ohnehin aus der Umgebung kommt; dazu zählen Temperaturfühler, Mikrofone und Kameras. Aktive Sensoren senden selbst Energie aus und messen, was zurückkommt, etwa Radencoder, Ultraschallsensoren und Laserentfernungsmesser. Sie arbeiten nach Darstellung der Autoren oft genauer, sind aber störanfällig: Signale benachbarter Roboter oder gleichartiger Sensoren am selben Gerät können die Messung verfälschen. 

Abstände messen

Jedes Messprinzip hat typische Fehler. Ein Ultraschallsensor liefert bei bestimmten Winkeln zu einer glatten Wand grob falsche Entfernungen, weil der Schall wie an einem Spiegel abgelenkt wird. Steht der Roboter still, wiederholt sich derselbe falsche Wert immer wieder, so Siegwart und Nourbakhsh. Kameras wiederum reagieren empfindlich auf wechselndes Licht, Blendung und Spiegelungen. 

In Fabriken und Lagern sichern Laserscanner fahrende und stationäre Roboter ab. Ein Beispiel ist der microScan3 Pro von Sick. Das Datenblatt nennt für die Variante MICS3-CCAZ90AA1 ein Schutzfeld von bis zu 9 Metern, ein Warnfeld von bis zu 64 Metern, einen Scanwinkel von 275 Grad und eine Ansprechzeit von 90 Millisekunden. Der Scanner kann 128 Felder speichern und bis zu vier davon gleichzeitig überwachen; er ist für Sicherheitsfunktionen nach SIL 2 und Performance Level d ausgelegt. 

Für räumliches Sehen setzen viele Hersteller Tiefenkameras ein. Die RealSense-Sparte, bekannt für ihre Tiefenkameras, hat sich im Juli 2025 von Intel gelöst und ist seitdem ein eigenständiges Unternehmen unter Nadav Orbach; zum Start sammelte sie 50 Millionen US-Dollar ein. Nach eigenen Angaben stecken RealSense-Kameras in 60 Prozent der weltweit eingesetzten autonomen mobilen und humanoiden Roboter. 

Kraft und Berührung

Wo ein Roboter Teile fügt, schleift oder einsetzt, muss er spüren, welche Kräfte wirken. Dafür sitzen Kraft-Momenten-Sensoren zwischen Roboterflansch und Werkzeug. Der FT 300-S von Robotiq misst laut Hersteller Kräfte bis ±300 Newton und Drehmomente bis ±30 Newtonmeter auf allen drei Achsen, liefert Daten mit 100 Hertz und wiegt 440 Gramm. 

Feiner arbeiten taktile Sensoren. Meta AI und der Hersteller GelSight stellten am 31. Oktober 2024 den Fingerspitzensensor Digit 360 vor. Er löst nach Angaben der Entwickler mehr als acht Millionen Taxel auf, erkennt Kräfte ab einem Millinewton und kombiniert mehr als 18 Messfunktionen. Der Sensor ist als Forschungsplattform gedacht; Code und Konstruktionsdaten hat Meta offengelegt. Jitendra Malik, Forschungsdirektor bei Meta AI: „Durch die Nutzung multimodaler Signale kann Digit 360 wie ein peripheres Nervensystem eines Roboters wirken.“ (Übersetzung) 

Daten zusammenführen

Weil kein Sensor immer verlässlich misst, kombinieren mobile Roboter mehrere Quellen. Ein verbreitetes Werkzeug dafür ist das Softwarepaket robot_localization für das Robot Operating System (ROS), entwickelt von Charles River Analytics. Es enthält zwei Schätzfilter, einen erweiterten und einen unscented Kalman-Filter, und begrenzt die Zahl der Eingänge nicht: Mehrere Inertialsensoren und mehrere Odometriequellen lassen sich gleichzeitig einspeisen, GPS-Daten über ein eigenes Modul. Fallen Sensordaten länger aus, schätzt der Filter Position und Bewegung über ein internes Bewegungsmodell weiter. 

Neue Sicherheitsnormen

Für Industrieroboter gilt seit Februar 2025 die dritte Ausgabe der Normenreihe ISO 10218. Teil 1 richtet sich an Roboterhersteller, Teil 2 an Integratoren, die Roboter zu Anlagen zusammensetzen. Laut dem US-Automatisierungsverband A3, der an der Überarbeitung beteiligt war, ist es die erste große Revision seit 2011. Sie enthält präzisere Anforderungen an die funktionale Sicherheit, neue Roboterklassen, Vorgaben zur Cybersicherheit und die Sicherheitsanforderungen für kollaborative Anwendungen, die zuvor in der separaten Spezifikation ISO/TS 15066 standen. Die ISO selbst nennt ISO/TS 15066 auf ihrer Produktseite zu Teil 2 weiterhin als ergänzendes Dokument.