Robotics 2.0 | KI-Training
Projekt: KI-gestütztes Training für humanoide Roboter & Robodogs
„Intelligenz in Bewegung – wenn Maschinen lernen, Menschen zu verstehen.“
Gemeinsam mit einem Pionier für humanoide Robotik in Deutschland entwickelte KI-Mind eine Trainingsplattform, die Robodogs und humanoide Roboter mit praxisnahen, KI-basierten Fähigkeiten ausstattet. Das Ergebnis: smartere Interaktionen, höhere Effizienz im industriellen Einsatz und echte Alltagstauglichkeit. Robotics 2.0 (ROS).
Herausforderung
Unser Partner, ein führender Roboter-Importeur und Entwickler humanoider Systeme, stand vor einer komplexen Aufgabe: Die gelieferten Roboter verfügten über beeindruckende Hardware, aber ihre Software war in Funktion und Anpassungsfähigkeit begrenzt. Ziel war es, ihnen praxisnahe, sinnvolle Fähigkeiten zu vermitteln – für Fertigung, Service und Schulungseinsatz.
Humanoide Roboter sollten Sprache, Gestik und Aufgaben im industriellen Umfeld verstehen und darauf reagieren können.- Robodogs sollten selbstständig Gelände, Hindernisse und Objekte erkennen und Entscheidungen in Echtzeit treffen.
- Fehlendes domänenspezifisches Training machte den praktischen Einsatz bislang unzuverlässig.
- Es fehlte eine modulare KI-Plattform, um Fähigkeiten einfach nachzuladen, zu testen und zu verbessern.
Unsere Lösung
KI-Mind entwickelte eine Trainings- und Entwicklungsplattform auf Basis von ROS (Robot Operating System), kombiniert mit KI-Modellen für Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und natürliche Interaktion. Die Lösung ermöglichte es, Roboter modular zu trainieren, zu evaluieren und gezielt neue Fähigkeiten zu vermitteln:
- Visuelle Erkennung: Integration neuronaler Netze für Objekterkennung, Navigation, Gesten- und Personenerkennung.
- Sprachverständnis: KI-basierte Spracherkennung (Speech-to-Intent) für Befehle, Kontexte und situatives Lernen.
- Bewegungskoordination: KI-gestützte Bewegungspfade für Greifarme, Laufbewegungen und Balance in komplexer Umgebung.
- Entscheidungslogik: Reinforcement Learning für autonome Entscheidungsfindung unter realen Bedingungen.
- Simulation & Testing: Digitale Zwillinge zum sicheren Testen neuer Fähigkeiten, bevor sie auf echte Geräte übertragen werden.
Analyse & Konzept-Erstellung
Gemeinsam mit den Robotik-Ingenieuren des Partners analysierten wir Hardware, Sensorik und bestehende ROS-Architektur. Wir definierten Trainingsziele und priorisierten Einsatzszenarien – vom industriellen Pick-&-Place-Prozess bis zum kundennahen Assistenzverhalten. Daraus entstand eine skalierbare Trainingsarchitektur, die Hardware, Software und KI-Modelle optimal verbindet.
KI-Training & die Pilotphase
In mehreren Trainingszyklen wurden Roboter mit unterschiedlichen KI-Modulen angelernt – z. B. Objekterkennung, Navigationsverhalten, Sprachbefehle. Über ROS-Schnittstellen erfolgte Steuerung und Monitoring in Echtzeit. In der Pilotphase testeten Ingenieure u. KI-Mind-Experten die Systeme unter realen Bedingungen. Ergebnis: Roboter, die zuverlässig auf Reize reagieren u. eigenständig Entscheidungen treffen.
Integration & Skalierung
Nach erfolgreicher Validierung wurden die trainierten Modelle in die Produktionsserie der Roboter integriert. KI-Mind implementierte zusätzlich ein Update-System, mit dem neue Fähigkeiten per Cloud bereitgestellt werden können. Parallel erfolgten Schulungen für das Technikteam, um selbstständig Modelle zu trainieren und KI-Daten zu verwalten. So wurde eine nachhaltige Weiterentwicklung der Roboterintelligenz gewährleistet.
Ergebnis & Auswirkungen
Vorteile & Nutzen
| Nutzen | Beschreibung |
|---|---|
| Praxisnahe Intelligenz | Roboter lernten, reale Situationen zu bewältigen – statt nur auf vordefinierte Kommandos zu reagieren. |
| Autonome Entscheidungen | KI ermöglichte situatives Handeln, vorausschauende Bewegung und adaptive Entscheidungslogik. |
| Flexibilität & Erweiterbarkeit | Neue Fähigkeiten konnten modular hinzugefügt und über Cloud-Updates verteilt werden. |
| Effizienzsteigerung | Produktions- und Serviceprozesse wurden beschleunigt, menschliche Aufsicht reduziert. |
| Wissensaufbau im Team | Das Entwicklerteam konnte KI-Modelle eigenständig weitertrainieren und verbessern. |
Ergebnis
Durch die Zusammenarbeit mit KI-Mind wurden die humanoiden Roboter und Robodogs von unserem Roboter-Partner von Demonstrationsgeräten zu praxisfähigen, lernenden Einheiten weiterentwickelt. Die Systeme agierten sicherer, interaktiver und effizienter – ob in Produktionshallen, auf Messen oder im Forschungsumfeld. Die KI-Plattform ermöglichte eine nachhaltige Weiterentwicklung und verkürzte Trainingszyklen um über 60 %.Blick nach vorn
- Adaptive Kollaboration: Weiterentwicklung der Interaktion zwischen Mensch & Roboter im industriellen Umfeld.
- Erweiterte KI-Sensorik: Integration von Emotionserkennung und multimodaler Wahrnehmung (Ton, Bewegung, Kontext).
- Remote-Learning: Cloud-Trainingsplattformen für verteilte Roboterflotten.
- Industrie-Integration: Einbindung in MES- und ERP-Systeme für autonome Produktionsassistenz.
„Wenn Roboter lernen, Situationen zu verstehen, wird Technologie zu einem Partner – nicht nur zu einem Werkzeug. Genau das haben wir mit KI-Mind erreicht.“ – Robotics Project Lead, PartnerunternehmenKI-Mind – Wir bringen Robotern das Denken bei.
