ETH Zürich: Roboterhand läuft über 14 Untergründe und richtet sich auf
Veröffentlicht am: 26.09.2026 um 07:01 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Das Toyota Research Institute hat in einem Fachbeitrag für Science Robotics gezeigt, wie Roboter komplexe, physisch anspruchsvolle Aufgaben durch kontaktreiche Ganzkörper-Manipulation bewältigen können. Wie aus einem Bericht vom 26. September 2026 hervorgeht, nutzt der Oberkörperroboter Punyo dafür ein auf Adversarial Motion Priors basierendes, beispielgestütztes Bestärkungslernen.
Effizientes Training mit minimalen Vorgaben
Der Ansatz des Toyota Research Institute zeichnet sich durch einen geringen Bedarf an Demonstrationsdaten aus. Für jede spezifische Objektaufgabe genügte den Forschern ein einziges Teleoperations-Beispiel, das zuvor in einer Simulation aufgezeichnet worden war. Selbst grobe Planungen, die dynamisch in der Realität gar nicht direkt ausführbar waren, dienten dem System erfolgreich als Trainingsbeispiele.
Die Übertragung der in der Simulation trainierten Steuerungsstrategien auf die physische Hardware gelang durch den Einsatz von Domänen-Randomisierung sowie durch eine Kombination aus aktiver und passiver Nachgiebigkeit der Roboterstruktur.
In realen Versuchsaufbauten bewältigte Punyo anspruchsvolle Tätigkeiten. Unter anderem hob der Roboter einen Wasserkocher über Schulterhöhe an und drehte diesen um. Zudem war das System in der Lage, eine große Kiste eigenständig neu zu positionieren.
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Bei diesen Manipulationsaufgaben agierte der Roboter gewissermaßen blind: Die Steuerung verzichtete vollständig auf eine optische Erfassung der Objektlage und verließ sich stattdessen ausschließlich auf den eigenen Tastsinn sowie die Propriozeption.
ETH Zürich trainiert vielseitige Roboterhand
Parallel zu den Fortschritten bei Oberkörperrobotern gibt es auch neue Entwicklungen im Bereich filigraner Manipulatoren. Das Soft Robotics Lab der ETH Zürich stellte eine autonome, menschenähnliche Fünffingerhand mit unterschiedlich langen Fingern vor, über die Medien am 24. und 25. September 2026 berichteten.
Die in einer Vorabveröffentlichung auf der Plattform arXiv beschriebene Hand kombiniert Fortbewegung und Objektmanipulation, indem sie auf ihren eigenen Fingern läuft.
Das System der Schweizer Forschungsgruppe bringt ein Gewicht von 818 g auf die Waage und verfügt über 20 angetriebene Gelenke. Die Steuerung wurde ebenfalls mittels Bestärkungslernen in einer Simulationsumgebung trainiert.
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Im Anschluss an das Training bewegte sich die Konstruktion über 14 unterschiedliche Innen- und Außenuntergründe, zu denen Teppich, Kies, Gras sowie Metallgitter gehörten. Verlor das System das Gleichgewicht, richtete es sich in 21 von 25 Versuchen nach einem Sturz auf die Seite wieder eigenständig auf.
Auch feinmotorische Aufgaben meisterte die Konstruktion der ETH Zürich im Experiment. Beim Bedienen von Pfeiltasten traf die Roboterhand in 29 von 32 Versuchen die richtige Taste. Beim Verschieben eines kleinen Blocks in einen vorgegebenen Zielbereich verzeichneten die Wissenschaftler in 15 Testläufen eine maximale Abweichung von höchstens 2 cm.
