Robotik-Boom: Markt wächst bis 2035 auf vier Milliarden Dollar

Neue Materialien, KI-Training und clevere Netzwerke: Roboterhunde lernen von der Natur und erobern immer mehr Einsatzgebiete – auch in der Industrie.

Die Robotik-Forschung setzt zunehmend auf Nachahmung der Natur, um vierbeinige Maschinen ausdauernder und vielseitiger zu machen. Neue Strukturmaterialien, synthetische Trainingsumgebungen und spezialisierte neuronale Netze sollen grundlegende Probleme bei Energieverbrauch und Geländenavigation autonomer Roboterhunde lösen. Die Entwicklungen könnten auch für deutsche Unternehmen und den Industriestandort Europa relevant werden.

Roboterfüße mit Energiespeicher

Forscher der Seoul National University of Science and Technology haben eine Methode entwickelt, die Einsatzzeit von vierbeinigen Robotern deutlich zu verlängern. Ihr Ansatz: eine Neukonstruktion der Kontaktpunkte zum Boden. Die im Mai 2026 im „International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology" veröffentlichte Studie beschreibt poröse, per 3D-Druck gefertigte Füße mit sogenannten TPMS-Strukturen (Triply Periodic Minimal Surfaces).

Das Besondere: Ein diamantförmiges Design mit 60 Prozent relativer Dichte ermöglicht es den Roboterfüßen, beim Laufen Aufprallenergie zu speichern und wieder freizusetzen. In Kombination mit Deep-Reinforcement-Learning-Controllern sinkt der Batterieverbrauch je nach Geschwindigkeit um 1,4 bis 6,2 Prozent – bei Schrittgeschwindigkeiten von 0,4 bis 1,0 Metern pro Sekunde. Das bietet eine Alternative zu herkömmlichen mechanischen Federn, die bei langsamen, kontrollierten Bewegungen – etwa bei Inspektionen oder Such- und Rettungseinsätzen – oft an Effektivität verlieren.

Lernen in der Simulation statt in der Realität

Parallel verlagert sich das Training von Robotern weg von realen Daten hin zu hyperrealistischen Simulationen. Forschern des MIT ist es gelungen, einen Roboterhund mit der Plattform LucidSim das Bewältigen komplexer Umgebungen beizubringen – inklusive Treppensteigen und Überwinden von Hindernissen. Das System nutzt zu 100 Prozent synthetische, KI-generierte Daten und erzeugt vielfältige Trainingsszenarien. Die Roboter lernen Bewegungsaufgaben wie das Jagen eines Balls oder parkourähnliche Manöver, ohne während der Lernphase Schaden zu nehmen.

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Einen weiteren Schritt in Richtung biologischer Vorbilder geht das Carney Institute der Brown University. Dort haben Wissenschaftler ein künstliches neuronales Netz entwickelt, das natürliche Tiergangarten nachbildet. Mit einem Hopfield-Netzwerk aus nur 24 künstlichen Neuronen erzeugt das Modell fünf verschiedene Bewegungsmuster: Gehen, Traben, Passgang, Galopp und Pronking (das typische Hochspringen von Gazellen). Dieser schlanke Ansatz könnte es vierbeinigen Robotern künftig ermöglichen, autonom und offline zu arbeiten, da der Rechenaufwand für komplexe Fortbewegung deutlich sinkt.

Kommerzielle Anwendungen nehmen Fahrt auf

Die Industrie zieht nach: Hersteller integrieren zunehmend Hybrid-Designs und spezielle Sensoren in ihre Modelle. Das chinesische Unternehmen Unitree Robotics präsentierte kürzlich den As2-W, einen Hybrid-Roboterhund mit Rädern. Die 25 Kilogramm schwere Maschine erreicht Geschwindigkeiten von 22 Kilometern pro Stunde und kann beim Laufen 16 Kilogramm Nutzlast tragen. Für Industrieinspektionen konzipiert, meistert sie Steigungen von 45 Grad und Hindernisse bis zu 80 Zentimeter Höhe.

In Asien treiben Industrie und Regierungen den großflächigen Einsatz von Roboterhunden voran:

• Taiwans Strategie: Das Wirtschaftsministerium will gemeinsam mit dem Industrial Technology Research Institute (ITRI) und privaten Partnern vom globalen Markt profitieren, der bis 2035 auf vier Milliarden US-Dollar geschätzt wird. Aktuelle Plattformen umfassen ein Modell mit 20 Kilogramm Nutzlast für Feuerwehr- und Tunnelinspektionen. Ab 2028 soll die Serienproduktion für Kampf- und Aufklärungsvarianten anlaufen.
• Logistik und Inspektion: Pudu Robotics demonstrierte kürzlich seinen Roboterhund D5, der mit dem Nvidia-Orin-Chip und dualen Lidar-Sensoren für Liefer- und Inspektionsaufgaben ausgestattet ist.
• Bewegungsforschung: Ein Mechatronik-Team der Technischen Universität in Istanbul analysiert mit Motion-Tracking die Bewegungen echter Hunde, um die Flexibilität der Roboter-Modelle Spot und Goddard für Service- und Rettungseinsätze zu verbessern.

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Offene Plattform für die Forschung

Die University of Michigan senkt mit einer Open-Source-Plattform namens TROT die Einstiegshürde für die Robotik-Forschung. Der modulare Roboter nutzt 3D-gedruckte Komponenten und handelsübliche Motoren. Damit können Forscher Millionen von Jahren evolutionärer Bewegungsentwicklung in wenigen Minuten simulieren. Durch den freien Zugang zu den Bauplänen wollen die Entwickler die Erforschung beschleunigen, wie unterschiedliche physische Strukturen die Effizienz tierähnlicher Bewegungen in Maschinen beeinflussen.

de | wissenschaft | 69910306 |