Glossar

Fachbegriffe verständlich erklärt.

Aktuator: Das „Muskel"-Element, das ein Robotergelenk bewegt — meist elektrisch.
Autonomiegrade: Von Teleoperation bis Vollautonomie — wer steuert den Roboter wirklich?
Bipedale Fortbewegung: Zweibeiniges Gehen und Laufen — die Königsdisziplin der Humanoid-Robotik.
Brownfield-Integration: Roboter in bestehende Fabriken integrieren — ohne Umbau der Anlage.
Cobot (kollaborativer Roboter): Roboter, der ohne Schutzzaun direkt neben Menschen arbeiten darf.
Cross-Embodiment: Ein KI-Modell steuert verschiedene Roboterkörper — Daten werden übertragbar.
Embodied AI: KI, die über einen physischen Körper lernt und mit der realen Welt interagiert.
Encoder (Gelenksensor): Misst die exakte Stellung jedes Gelenks — Grundlage jeder Regelung.
End-Effektor: Das „Werkzeug" am Ende des Roboterarms — Hand, Greifer oder Spezialwerkzeug.
Figure Helix: Das hauseigene Vision-Language-Action-Modell von Figure AI mit „System 1 / System 2"-Architektur.
Foundation-Model-Landschaft 2026: Wer baut welche Robotik-Foundation-Models — der aktuelle Stand der wichtigsten VLAs und World Models (Mitte 2026).
Freiheitsgrade (DOF): Anzahl unabhängiger Bewegungsachsen eines Roboters — je mehr, desto geschickter.
Ganzkörper-Steuerung (Whole-Body Control): Koordiniert alle Gelenke gleichzeitig — Balance, Greifen und Gehen als ein Optimierungsproblem.
Gemini Robotics: Googles Familie von Robotik-Foundation-Models — ein VLA plus ein „denkendes" Embodied-Reasoning-Modell.
Geschicklichkeit (Dexterity): Fähigkeit zur feinen Manipulation von Objekten — entscheidend für Haushalt & Montage.
Harmonic Drive (Wellgetriebe): Spielfreies, kompaktes Getriebe — Standardbauteil in Robotergelenken.
Humanoider Roboter: Roboter mit menschenähnlichem Körperbau — zwei Beine, zwei Arme, für menschengemachte Umgebungen.
Imitation Learning: Roboter lernen aus menschlichen Demonstrationen — etwa per Teleoperation aufgezeichnet.
IMU (Inertialsensor): Misst Beschleunigung und Drehrate — der „Gleichgewichtssinn" des Roboters.
ISO 10218: Die zentrale Sicherheitsnorm für Industrieroboter — Voraussetzung für CE-Kennzeichnung.
ISO 13482: Sicherheitsnorm für Service- und Assistenzroboter im Umfeld von Menschen.
LeRobot & SmolVLA (Hugging Face): Hugging Faces offenes Ökosystem für Roboterlernen — inklusive eines VLAs, das auf Consumer-Hardware läuft.
LiDAR: Laserbasierter Abstandssensor für 3D-Wahrnehmung und Navigation.
MPC (Model Predictive Control): Regelungsverfahren, das Bewegungen über einen kurzen Zeithorizont vorausplant.
Nutzlast (Payload): Maximales Gewicht, das ein Roboter sicher tragen/handhaben kann.
NVIDIA Cosmos: NVIDIAs offene World Foundation Models — gelernte „Welt-Simulatoren" zur Generierung synthetischer Trainingsdaten.
NVIDIA Isaac GR00T: NVIDIAs offene Foundation-Model-Familie speziell für humanoide Roboter.
Open X-Embodiment & RT-X: Gemeinsamer Datensatz und Modelle von 30+ Laboren — der Beweis, dass ein Modell viele Roboterkörper steuern kann.
Physical AI: Sammelbegriff für KI, die in der physischen Welt handelt — geprägt v. a. von NVIDIA.
Physical Intelligence (π-Modelle): Die π-Modellfamilie des Startups Physical Intelligence — generalistische, teils offene VLAs als „Gehirn" für viele Roboter.
RaaS (Robots as a Service): Roboter mieten statt kaufen — Abrechnung pro Monat oder Arbeitsstunde.
Regeln für humanoide Roboter-Wettkämpfe: Kampf, Fußball, Rennen und Robotersport: Der große Regelvergleich für URKL, World Humanoid Robot Games, RoboCup, FIRA HuroCup, ROBO-ONE und humanoide Laufwettbewerbe.
Reifegrad (Technology Readiness): Wie marktnah ein Roboter wirklich ist — vom Konzept bis zur Serienproduktion.
Reinforcement Learning (RL): Lernen durch Versuch, Irrtum und Belohnung — Standard für Roboter-Lokomotion.
Roboterkämpfe und Ethik: Dürfen humanoide Roboter gegeneinander kämpfen?: Roboter fühlen keinen Schmerz. Trotzdem berühren Kämpfe mit menschenähnlichen Maschinen Fragen zu Gewaltbildern, Sicherheit, Verantwortung und militärischer Doppelnutzung.
Robotik-Foundation-Model: Ein großes, breit vortrainiertes Basismodell für viele Roboter und Aufgaben — das „GPT für Robotik".
ROS (Robot Operating System): Das Open-Source-Software-Framework, auf dem ein Großteil der Robotik-Entwicklung aufbaut.
Sim2Real: Transfer von in Simulation gelernten Fähigkeiten auf den realen Roboter.
Skild Brain: Das „omni-bodied" Foundation-Model des Startups Skild AI — ein Gehirn für beliebige Roboterkörper.
SLAM: Simultaneous Localization and Mapping — gleichzeitiges Kartieren und Selbstlokalisieren.
Taktile Sensorik: Tastsinn für Roboterhände — Druck-, Kraft- und Rutscherkennung in den Fingern.
TCO (Total Cost of Ownership): Gesamtkosten eines Roboters über die Lebensdauer — weit mehr als der Kaufpreis.
Teleoperation: Fernsteuerung eines Roboters durch einen Menschen — oft zur Datensammlung für KI.
TOPS (KI-Rechenleistung): Tera Operations Per Second — Maß für die On-Board-KI-Rechenleistung eines Roboters.
Vision-Language-Action-Modell (VLA): KI-Modell, das Bild + Sprache direkt in Roboteraktionen übersetzt.
Wechselakku (Hot Swap): Tauschbare Akkupacks für unterbrechungsfreien Mehrschicht-Betrieb.
World Model: Internes, lernendes Modell der Welt, mit dem ein Roboter Handlungsfolgen vorhersagt.
ZMP (Zero Moment Point): Klassisches Stabilitätskriterium für zweibeiniges Gehen.