Roboterwelt

Forschung & Technik

Wie die Robotik technisch vorankommt: Sensoren, Antriebe und künstliche Muskeln, neue Verfahren aus Instituten und Labors – bis zu Robotern für Weltraum und Tiefsee.

41 Beiträge1 InterviewsZuletzt aktualisiert 08.10.2026

  1. Forschung

    HardFlow: MIT-Verfahren lässt Roboter-KI harte Vorgaben einhalten

    Ein Roboterarm, der eine Route „fast“ kollisionsfrei plant, ist in einer Fabrikhalle voller Menschen wertlos. Generative KI-Modelle liefern aber genau das: Ergebnisse, die den Vorgaben nahekommen. Ein neuer Algorithmus vom MIT sorgt dafür, dass vortrainierte Modelle strikte Regeln zuverlässig einhalten – ohne dass sie neu trainiert werden müssen.

  1. Forschung

    Roboter lernen fühlen: Neue Datensätze für den Tastsinn

    Einen USB-Stecker einstecken, einen Schlüssel drehen, ein Ei umbetten: Für Roboterhände sind das bis heute Grenzfälle – weil ihre KI-Modelle nur sehen, aber nicht fühlen. Jetzt liefern sich Forschungsgruppen und Startups ein Wettrennen um taktile Datensätze, von 100 Stunden aus Berkeley bis zu 30.000 Stunden aus Shanghai.

  1. Forschung

    Vierbeiniger Roboter lernt, im Lauf durch enge Öffnungen zu springen

    Hunde springen aus vollem Lauf durch Öffnungen, die kaum größer sind als sie selbst. Ein Team der University of Hong Kong und des Oxford Robotics Institute hat einem Unitree Aliengo genau das beigebracht – mit einem zweistufigen Lernverfahren und einer echten Flugphase.

  1. Forschung

    Sphinx: Yale-Roboterhand greift und dreht Objekte in drei Achsen

    Forscher der Yale University haben eine Roboterhand gebaut, die Greifer und Handgelenk in einem Mechanismus vereint. Gegriffene Objekte drehen sich um einen festen Punkt nahe am Objekt, der Arm muss dafür kaum mitbewegt werden.

  2. Forschung

    Vidar: ShengShu und Tsinghua trainieren Roboter mit einem Videomodell

    Das Pekinger KI-Unternehmen ShengShu und Forscher der Tsinghua-Universität lassen ein Videogenerierungsmodell vorhersagen, wie eine Roboteraufgabe ablaufen müsste. Für einen neuen Roboter sollen so rund 20 Minuten Vorführungen genügen.

  1. Forschung

    Luftgetriebene Roboterhaut: POSTECH-Folie kriecht wie Muskelprotein

    Ein Team der südkoreanischen Universität POSTECH hat einen 1,5 Millimeter dünnen pneumatischen Aktor gebaut, dessen Oberfläche Gegenstände in sechs Richtungen bewegt. Vorbild ist das Muskelprotein Myosin.

  1. Forschung

    Robo-Bein mit Kunstmuskeln aus dem 3D-Drucker kickt einen Ball

    Ingenieure der Northwestern University haben weiche künstliche Muskeln aus gedrucktem Gummi und einem kleinen Servomotor gebaut. Drei davon bewegen ein menschengroßes Roboterbein, das mit Akku läuft und einen Volleyball wegkickt.

  1. Forschung

    Neural Jacobian Fields: MIT steuert Roboter mit einer einzigen Kamera

    Ein Team des MIT CSAIL lässt Roboter per Video lernen, wie ihr Körper auf Steuerbefehle reagiert. Danach genügt eine einzige Kamera als Sensor – auch für weiche Roboterhände ohne eingebaute Messtechnik.

  1. Forschung

    Wie Atlas aus Motion-Capture-Daten Laufen und Krabbeln lernt

    Gehen, Rennen, Krabbeln, Radschlagen: Ein 68-Sekunden-Video von Boston Dynamics zeigt den elektrischen Atlas mit Bewegungen, die per Reinforcement Learning aus menschlichen Vorlagen entstanden sind. Dahinter steht eine Kooperation mit dem Robotics and AI Institute.

  1. Forschung

    MIT-Aufsatz für Cobots: drei Wege, einem Roboter etwas vorzumachen

    Ein Team am MIT hat einen Handaufsatz für kollaborative Roboterarme gebaut, mit dem sich Aufgaben per Fernsteuerung, durch Führen des Arms oder durch eigenes Vormachen demonstrieren lassen. Neun Fachleute aus der Fertigung haben ihn getestet.

  1. Forschung

    RoboCupRescue: Rettungsroboter auf genormten NIST-Testbahnen

    In der Rescue-Liga des RoboCup fahren Roboter durch Testbahnen, nach denen auch Einsatzkräfte ihre Geräte auswählen. Seit 2025 gewinnt dort ein Team aus Wels.

  1. Forschung

    PhysicsGen: Aus 24 VR-Vorführungen werden Tausende Robotertrajektorien

    Forschende des MIT und des Robotics and AI Institute lassen Menschen eine Aufgabe in der virtuellen Realität vormachen und rechnen daraus per Simulation Tausende Bewegungsabläufe für Roboterhände und Doppelarme. Ein damit trainierter Roboter kam auf deutlich höhere Erfolgsquoten.