Argus-Roboter: 20 Beine ermöglichen beispiellose Beweglichkeit

Forscher weltweit präsentieren im Mai 2026 bahnbrechende Fortschritte in der Robotik – von extrem agilen Maschinen bis zu smarter Navigationssoftware.

„Argus" – der Alleskönner mit 20 Beinen

Ingenieure der Duke University haben einen Roboter entwickelt, der seinesgleichen sucht. „Argus" – benannt nach dem vieläugigen Riesen der griechischen Mythologie – verfügt über einen würfelförmigen Kern und 20 teleskopartige, seilbetriebene Beine. Jedes Bein trägt eine eigene Tiefenkamera, die dem Roboter eine Rundumsicht ermöglicht.

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Das Besondere: Argus bewegt sich in alle Richtungen nahezu gleichmäßig. Die Forscher erreichten einen sogenannten dynamischen Isotropie-Wert von 0,91 – ein Spitzenwert. Zum Vergleich: Die meisten modernen Roboter kommen auf weniger als 0,6. Möglich wurde dies durch über 1.500 Simulationen, bevor die Ingenieure die optimale Konfiguration fanden.

Der Roboter rollt über Sand, Gras und Laub und überwindet Hindernisse bis zu 12,7 Zentimeter Höhe. Selbst der Ausfall von bis zu drei Beinen oder mehreren Motoren bringt ihn nicht aus der Ruhe. In Tests transportierte Argus erfolgreich ein Gewicht von rund 4,5 Kilogramm.

Die Kosten pro Bein? Rund 300 Euro. Finanziert wird das Projekt von DARPA, der Forschungsbehörde des US-Verteidigungsministeriums. „Argus könnte eines Tages in der Suche und Rettung, Katastrophenhilfe oder sogar der Weltraumforschung eingesetzt werden", so die Forscher. Allerdings zeigte sich in Tests eine Überhitzung der Kameras – ein Problem, das noch gelöst werden muss.

MIGHTY: Open-Source-Software macht Drohnen schneller

Einen Tag später, am 30. Mai, veröffentlichten Forscher des MIT und der University of Pennsylvania MIGHTY – einen offenen Trajektorienplaner für Drohnen. Das System nutzt Hermite-Splines, um Flugrouten und Reisezeit gleichzeitig zu optimieren.

Die Ergebnisse können sich sehen lassen: In Simulationen benötigte MIGHTY nur 90 Prozent der Rechenzeit herkömmlicher Methoden und erreichte sein Ziel rund 15 Prozent schneller. In der Praxis navigierten Drohnen mit dem System mit bis zu 6,7 Metern pro Sekunde um Hindernisse.

Ebenfalls am 30. Mai erschien auf GitHub ein offenes 3D-LiDAR-Navigationssystem auf Basis von ROS 2 Humble. Es ermöglicht Robotern die globale Neupositionierung – selbst wenn der Ausgangspunkt unbekannt ist.

Fliegende Roboter lernen von Fledermäusen

Die Natur dient weiter als Vorbild: Das Worcester Polytechnic Institute präsentierte eine handtellergroße Quadrocopter-Drohne, die nach dem Vorbild von Fledermäusen fliegt. Die 450 Gramm schwere Drohne namens „Saranga" nutzt Ultraschallsensoren und ein neuronales Netz, um sich in Umgebungen zurechtzufinden, in denen Kameras versagen – etwa bei Rauch oder starkem Schneefall.

In 180 Tests erreichte das System Erfolgsquoten zwischen 72 und 100 Prozent. Ein vielversprechender Ansatz für Rettungseinsätze unter schwierigen Sichtbedingungen.

Sicherheitsnetz für Treppensteiger

Forscher der Singapore University of Technology and Design (SUTD) entwickelten ein Sturzsicherungssystem für Roboter, die Treppen steigen. Ein dreigelenkiger Arm, gesteuert durch bestärkendes Lernen, verhindert Stürze in 69,4 Prozent der Fälle. Zum Vergleich: Herkömmliche Methoden schaffen nur 38,6 Prozent. Im Durchschnitt stabilisiert das System den Roboter innerhalb von 4,25 Sekunden.

Effizientere Wege für Elektrorollstühle

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Eine Studie im International Journal of Intelligent Robotics and Applications stellte den OA-A*-Algorithmus vor. Er optimiert die Routenplanung für Elektrorollstühle durch ein „Stop-Turn-Go"-Bewegungsmodell. Das Ergebnis: bis zu 60 Prozent weniger Richtungswechsel, ohne die Gesamtstrecke wesentlich zu verlängern.

Schildkröten als Vorbild für Unterwasser-Roboter

Forscher der Tsinghua-Universität und der University of Edinburgh veröffentlichen im Juni 2026 in IEEE Robotics and Automation Letters eine Studie zu einem schildkröteninspirierten Roboter. Ihre Arbeit konzentriert sich auf eine Koopman-basierte Online-Identifikationsmethode, die hydrodynamische Kräfte präziser modelliert – ein wichtiger Schritt für autonome Unterwasserfahrzeuge.

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