Gütesiegel für Robotik

Wenn autonome Roboter mit Menschen interagieren und selbstständig Aufgaben erledigen sollen, ist das Feingefühl von Robotern entscheidend. Denn das macht sie sicher und flexibel. Doch gibt es bisher kein standardisiertes Verfahren, diese Feinfühligkeit und damit die Eignung für physische Interaktionen einzelner Roboter zu bestimmen. Forschende des Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI) der Technischen Universität München (TUM) haben nun ein Bewertungsschema entwickelt, mit dem sich Industrieroboter und künftig auch weitere Systeme wie mobile sowie humanoide Roboter oder auch robotische Hände miteinander vergleichen lassen.

Der stellvertretende MIRMI-Direktor und Professor für die Perzeption von intelligenten Systemen, Achim Lilienthal, ist überzeugt: Die TUM MIRMI-Testmethodik hat das Potenzial, sich als industrieller Prüfstandard zu etablieren. Damit seien die Voraussetzungen dafür geschaffen, ein Gütesiegel für den sehr dynamischen Markt der Robotik zu etablieren. Zu wissen, welche Leistungsfähigkeit ein Robotersystem besitzt, ist eine enorme Unterstützung für die Industrie, die robotische Systeme möglichst zielgerichtet einsetzen will. TUM MIRMI Executive Director Prof. Lorenzo Masia betont: Ausgehend von der ursprünglichen Idee bin ich mir sicher, dass sich das AI Robot Safety & Performance Center des TUM MIRMI zu einem unabhängigen nationalen Testzentrum für Robotik entwickeln wird.

Einarmige Roboter als Start

Als ersten Schritt haben die Forschenden einarmige Roboter gängiger Hersteller, die in der Industrie und Forschung eingesetzt werden, untersucht und kategorisiert. Viele Roboterarme sehen zwar ähnlich aus, haben aber ihre individuellen Stärken und Schwächen. Die Sensoren, die Motoren sowie das eigentliche Gehirn der intelligenten Maschinen, die Steuerungseinheit, unterscheiden sich. Dadurch entstehen Systeme, die in ihren Grundfähigkeiten sehr verschieden sind. Die einen sind kraftvoll und präzise in ihrer Bewegung, während die anderen sanft, flexibel und gefühlvoll im Umgang mit ihrer Umwelt sind.

Um diese Unterschiede und den kontinuierlichen Fortschritt der Robotik sichtbar zu machen, haben Forschende aus dem AI Robot Safety & Performance Center von TUM MIRMI den so genannten Tree of Robots entwickelt. In Anlehnung an den Baum des Lebens von Charles Darwin stellt er die fundamental unterschiedliche Anpassung verschiedener Spezies an ihren „Lebensraum“ dar, in dem Fall nicht von Lebewesen, sondern von Robotern. Dafür schauen wir uns die Grundfähigkeiten eines Roboters an, die in Prozessen benötigt werden, etwa, wie gut er einem vorgegebenen Weg folgt, eine Position einnimmt, wie sanft er Kontakt mit Oberflächen herstellen kann und auch wie sicher er im Umgang mit Kollisionen zwischen Roboter und Mensch ist, erläutert die Leiterin des Labors Robin Kirschner.

25 Messwerte dafür, wie gefühlvoll ein Roboter ist

Allein für die so genannte Taktilität gibt es 25 Messwerte, die insgesamt beschreiben, wie gefühlvoll der Roboter im physischen Kontakt mit seiner Umgebung ist. Hier geht es unter anderem darum, herauszufinden, ob die Kraft, die etwa auf eine Oberfläche aufgebracht werden soll, nicht in Wirklichkeit höher ist als beabsichtigt oder ob ein Roboter Verletzungen beim Menschen verursachen kann. Aus dem Muster, das sich auf Basis der 25 Messwerte auf einem Spinnendiagramm abzeichnet, können selbst Laien auf einen Blick erkennen, wie gefühlvoll der Roboter ist.

Klarheit über Stärken und Schwächen eines robotischen Systems

Je nach den Leistungen der einzelnen Systeme unterteilen die Forschenden die Roboter in die Klassen Industrial Robots, Cobots, Softrobots sowie Tactile Robots. Geht es um einen Roboter für die Chirurgie, ist für den Roboterarm vor allem Präzision gefragt, beim Einsatz im Lager oder in der Produktion eher Kraft und Belastbarkeit, also die Fähigkeit, bestimmte Bewegungen viele Male hintereinander ausführen zu können. Wir kombinieren schon bestehende Bewegungsmetriken mit unseren neuen taktilen Metriken und geben so erstmals einen Überblick über die Gesamtheit der Grundfähigkeiten für physische Interaktion eines robotischen Systems, so Kirschner.

Originalpublikation: Robin Jeanne Kirschner, Kübra Karacan, Alessandro Melone and Sami Haddadin; Categorizing robots by performance fitness into the tree of robots; Nature Machine Intelligence, 24.3.2025; https://www.nature.com/articles/s42256-025-00995-y

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