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Grundlagen der Robotersensorik

Ob Roboterarme, autonome Fahrzeuge oder humanoide Assistenten: Robotik funktioniert nicht ohne Sensorik. Sensoren erfassen physikalische Größen wie Entfernung, Temperatur oder Kraft und übersetzen sie in verwertbare Datenströme. 

Grundsätzlich wird unterschieden in: 

• Exterozeptive Sensoren: Nehmen Informationen aus der Roboterumgebung auf (z. B. Kamera, Lidar). 

• Propriozeptive Sensoren: Messen interne Zustände des Systems (z. B. Gelenkstellung, Batteriespannung). 

Für beide Gruppen stehen verschiedenste Technologien zur Verfügung – von optisch über magnetisch bis kapazitiv. 

Übersicht zentraler Sensorarten

Vision-Sensoren

Kamerasysteme liefern visuelle Daten, oft in Kombination mit Tiefeninformationen. Typische Varianten: 

• RGB- und Tiefenkameras (z. B. Intel RealSense) 

• Time-of-Flight (TOF), Stereo-Vision, Structured Light 

Anwendungen: 

• Objekterkennung und Klassifikation 

• Navigation und SLAM 

• Mensch-Roboter-Interaktion 

Näherungssensoren

Sie erkennen Objekte in direkter Umgebung – ohne physischen Kontakt. 

Typen: 

• Infrarot (IR) 

• Ultraschall 

• Kapazitiv / Induktiv 

Nutzen: 

• Hindernisvermeidung 

• Abstandsmessung in Greifsystemen 

• Kollisionsschutz bei Cobots 

Taktilsensoren

Sie registrieren Berührungen und Druckverhältnisse. Für feinfühlige Roboterhände unerlässlich. 

Technologien: 

• Piezoelektrische oder resistive Druckfelder 

• Soft-Robotik-Haut 

• Kapazitive Flächen 

Kraft- und Drehmomentsensoren

Diese Sensoren sind kritisch für präzise Manipulation – etwa beim Einpressen oder bei Mensch-Roboter-Kooperation. 

Typen: 

• Strain-Gauge-basierte Sensoren 

• Piezoelektrische Bauformen 

Beispiel: Robotiq 6-Axis Force Torque Sensor 

Bewegungssensoren

Für Navigation und Lagekontrolle sind trägheitsbasierte Sensoren essenziell. 

Hauptvarianten: 

• Accelerometer (Beschleunigung) 

• Gyroskope (Drehraten) 

• IMU (kombiniert mehrere Inertialsensoren) 

Sie kommen oft in Drohnen, AMRs oder Greifarmen zum Einsatz. 

Lidar-Sensoren

Lidar erzeugt präzise dreidimensionale Abbildungen der Umgebung durch reflektierte Laserimpulse. 

Varianten: 

• Rotierende 2D/3D-Lidar 

• Solid-State-Lidar 

Einsatzgebiete: 

• SLAM-basierte Navigation 

• Objekterkennung bei AMRs 

• Abstandsmessung mit hoher Reichweite 

Vergleich Vision vs. Lidar: 

Kriterium	Lidar	Kamera
Reichweite	Hoch (bis 100 m)	Mittel (je nach Optik)
Tiefenerfassung	Exakt (Abstand über Zeitmessung)	Indirekt (via Parallaxe)
Datenbedarf	Hoch	Sehr hoch (bei RGB + Tiefe)
Kosten	Hoch (teils > 3.000 €)	Gering (ab 100 €)

GPS- und Positionssensoren

Für Outdoor-Robotik ist satellitengestützte Navigation zentral. Präzisions-GNSS-Systeme ermöglichen Reproduzierbarkeit auf Zentimeterebene. 

Beispiele: 

• Landwirtschaftsroboter 

• Logistikfahrzeuge 

Weitere Sensortypen

• Hall-Sensoren: Rotationslage an BLDC-Motoren erkennen 

• Temperatursensoren: Thermische Überwachung, z. B. in Batteriemodulen 

• Mikrofone: Zur Umgebungswahrnehmung bei Service-Robotern 

Sensorfusion als Schlüssel zur Robustheit

Einzelne Sensoren haben Schwächen. Erst die gezielte Kombination („Fusion“) steigert Zuverlässigkeit. Beispielhafte Paarungen: 

• IMU + Kamera: Visual-Inertial-Odometrie 

• Lidar + Kamera: Tiefendaten redundant und robust erfassen 

• Taktilsensorik + Kraftaufnehmer: Feinfühliges Greifen ermöglichen 

Algorithmen zur Fusion beinhalten: 

• Kalman-Filter 

• Partikelfilter 

• KI-gestützte Ansätze (Convolutional Neural Networks, Sensor Attention Models) 

Sensorik trifft Anwendungspraxis

In der Fertigungsautomatisierung

• Montage und Fügeprozesse: Kraft-/Momentenregelung 

• Qualitätssicherung durch Vision-Systeme 

• Safety-zertifizierte Näherungssensorik für MRK 

In autonomen mobilen Robotern (AMR)

• Navigation durch SLAM (Lidar + IMU + Kamera) 

• Kollisionserkennung und Umfahrerstrategien über Nahbereichssensorik 

• Positionshalt per Odometrie + GPS 

In der Medizinrobotik

• Hochauflösende taktile Sensorik für OP-Systeme 

• Steuerung mithilfe haptischer Rückkopplung 

• Ultraschallsensoren zur Bildgebung 

In der Luft- und Raumfahrt

• Optische Systeme für präzises Docking 

• Radar für Navigation bei Sichtbehinderung 

• Strahlungsdetektoren für Weltraumumgebungen 

Herausforderungen der Sensorintegration

Mehr Sensorik bedeutet nicht automatisch mehr Qualität. Zahlreiche Hürden prägen moderne Systeme: 

• Latenzen: Synchronisation mehrerer Datenquellen erfordert ausgeklügelte Zeitstempelung 

• Kalibrieraufwand: Gerade bei Kameras und Lidar unverzichtbar 

• Stromverbrauch: Kritisch für mobile Roboter 

• Rauschen: Muss softwareseitig kompensiert werden 

• Kosten: Sensorbudget vs. Systemnutzen abwägen 

Technologietrends der kommenden Jahre

Die Sensorik-Entwicklung ist dynamisch. Besonders relevant: 

• Miniaturisierung für SWaP-kritische Anwendungen (Größe, Gewicht, Strom) 

• KI-on-the-Edge: Lokale Auswertung komplexer Sensordaten 

• Sensor-Netzwerke in Schwärmen oder Cloud-Robotik 

• „Haut-basierte“ Sensorik für biomechanische Interaktion 

Fazit

Sensorik entscheidet über Autonomie, Intelligenz und Skalierbarkeit eines Robotersystems. Je nach Aufgabe ist eine individuelle Auswahl und Kombination erforderlich – stets unter Berücksichtigung von Leistung, Kosten, Energiebedarf und Integrationsaufwand. 

Innovative Entwicklungen wie intelligente Sensorfusion, AI-getriebene Interpretation oder robotische Haut lassen Systeme entstehen, die komplexe Umgebungen nicht nur verstehen, sondern aktiv mitgestalten.