Physical AI in der realen Welt

Physical AI verspricht Roboter, die ihre physische Umgebung wahrnehmen, sich anpassen und handeln können, und das mit deutlich weniger aufgabenspezifischem Engineering als bei herkömmlicher Automatisierung.

Das ist ein überzeugendes Versprechen: Roboter lernen aus Demonstrationen, verbessern sich durch Erfahrung, nutzen Bild- und Sprachmodelle zur Interpretation von Aufgaben und arbeiten in weniger strukturierten Umgebungen.

Für Roboterentwickler, Physical-AI-Forscher und AI-First-Robotikteams ermöglichen diese Fähigkeiten Anwendungen, die bisher zu variabel, zu teuer oder zu komplex für die Automatisierung waren.

Wenn Physical-AI-Systeme von der Simulation in reale Anwendungen übergehen, ändern sich die Anforderungen. Modelle und Simulationen bleiben unverzichtbar, doch Roboter interagieren letztlich über Arme, Greifer, Sensoren und Werkzeuge, die direkten Kontakt mit Objekten haben, mit der physischen Welt.

Für den Schritt von der Forschung zur Inbetriebnahme benötigt Physical AI eine zuverlässige physische Interaktionsebene.

Genau daran arbeitet OnRobot seit mehr als einem Jahrzehnt.

Noch bevor „Physical AI“ Teil des Robotikvokabulars wurde, befasste sich OnRobot mit vielen praktischen Herausforderungen, die die Physical-AI-Forschung heute prägen: Anpassungsfähigkeit, Sensorik, Feedback und der Umgang mit realen Schwankungen. Unsere elektrischen, flexiblen und feedbackfähigen End-of-Arm-Werkzeuge sind für den zuverlässigen Einsatz in dynamischen, realen Umgebungen ausgelegt. Weltweit sind mehr als 22.000 OnRobot-Produkte in verschiedensten Anwendungen im Einsatz.

2. Leistungsfähigere Modelle brauchen eine zuverlässige Ausführungsebene

Mit der Weiterentwicklung von Basismodellen, Roboterlernen, Vision-Language-Action-Systemen und Simulation gewinnt die Ausführungsebene zunehmend an Bedeutung.

Roboterbewegungen sind im Vergleich zur Manipulation in der realen Welt relativ ausgereift. Denn Manipulation hängt von physischen Variablen ab, die weder beseitigt noch perfekt modelliert werden können.

Deshalb ist der Endeffektor so wichtig.

3. Kontaktreiche Daten ergänzen Simulation und Bildverarbeitung

Simulation ermöglicht schnelles Trainieren, Testen und Iterieren. Bildverarbeitung hilft Robotern, Objekte zu erkennen, Szenen zu verstehen und Aktionen zu planen.

Zuverlässige Manipulation erfordert auch physisches Feedback. Bei lernbasierten Systemen können vollständigere Interaktionsdaten Training, Validierung und Fehleranalyse verbessern.

Kontaktdynamiken wie Reibung, Nachgiebigkeit, Schlupf, Verformung, Trägheit und Oberflächenunterschiede lassen sich nur schwer simulieren. Ein Griff, der in der Simulation funktioniert, kann in der Realität scheitern, weil sich das Objekt bewegt, die Oberfläche anders reagiert oder das Teil beim Kontakt Widerstand bietet.

Eine Kamera kann ein Objekt lokalisieren, aber nicht immer erkennen, ob es sicher gehalten wird. Auch leichter Schlupf, asymmetrischer Kontakt, Einführwiderstand und übermäßige Kraft können unentdeckt bleiben.

Diese Grenzen machen multimodales Feedback zu einem wichtigen Bestandteil von Physical AI.

Verschiedene Feedbackarten erfassen unterschiedliche Phasen einer Interaktion. Näherungssensorik liefert Daten vor dem Kontakt. Kraft-/Drehmomentsensorik kann während des Kontakts Informationen liefern. Die Grifferkennung bestätigt, ob der Roboter ein Objekt sicher aufgenommen hat. Daten zur Greiferbreite geben Aufschluss über Objekt und Griffzustand, während Erfolgs- und Fehlersignale Lernschleifen unterstützen.

Der RG2-FT-Greifer kombiniert

4. Flexible Manipulation braucht das richtige Werkzeug für jede Aufgabe

Physical AI wird häufig mit universell einsetzbaren Robotern verbunden, doch kein einzelner Endeffektor eignet sich optimal für jede Aufgabe.

Unterschiedliche Objekte und Anwendungen erfordern unterschiedliche Interaktionsarten:

Wenn Roboter Schwankungen bewältigen, aus Erfahrung lernen oder verschiedene Aufgaben ausführen sollen, wird der Endeffektor Teil der Systemarchitektur. Er bestimmt, was der Roboter greifen, heben, halten, einsetzen, drücken, ziehen, wechseln oder loslassen kann. Außerdem beeinflusst er das Feedback, das der Steuerung oder dem Modell zur Verfügung steht.

Das Portfolio von OnRobot wurde auf Grundlage dieser praktischen Realität entwickelt, noch bevor Physical AI zum Schlagwort wurde. Die elektrischen, flexiblen und feedbackfähigen Werkzeuge erleichtern Herstellern die Inbetriebnahme, Anpassung und Wiederverwendung von Automatisierung in verschiedenen Anwendungen.

Diese Designphilosophie entspricht heute genau den Anforderungen von Physical-AI-Forschern und AI-First-Robotikunternehmen.

Für reale Schwankungen entwickelt

Die nächste Phase von Physical AI wird von leistungsfähigeren Modellen, besseren Daten, verbesserten Simulationen und fortschrittlicheren Roboterplattformen abhängen. Ebenso wichtig ist die physische Interaktionsebene aus Greifern, Sensoren, Werkzeugwechslern und End-of-Arm-Technologien, mit der Modelle zuverlässig in der realen Welt handeln können.

End-of-Arm-Werkzeuge sind nicht länger nur die letzte Komponente, die einem Roboter hinzugefügt wird. Sie sind ein integraler Bestandteil fortschrittlicher Lernsysteme.

Das industriell bewährte Portfolio von OnRobot bietet Forschern, Roboterentwicklern und Herstellern eine flexible Grundlage, um vielversprechende Modelle in zuverlässige Manipulation in der realen Welt zu überführen.