LONDON (IT BOLTWISE) – Fraunhofer treibt die KI- und Sicherheitssoftware für kollaborative Roboter voran, damit sie ohne trennende Schutzzaun-Lösungen direkt neben Werkern arbeiten können. Der Ansatz kombiniert engmaschige Umgebungswahrnehmung, Kollisionsvermeidung und eine vorausschauende Pfadplanung. Zusätzlich fließen Tastsensoren sowie Systeme der industriellen Bildverarbeitung in die Steuerung ein. Erste Einsatzfelder werden vor allem im Automobilbau, in der Elektronikmontage und in der Medizintechnik gesehen.
In vielen Fabriken ist der Schritt hin zu kollaborativen Robotern (Cobots) weniger eine Frage der Motorleistung als der Abstimmung: Ein Cobot muss erkennen, was ein Mensch gleich tun wird, und daraus eine sichere Bahn ableiten. Genau an diesem Punkt setzt die Fraunhofer-Forschung an. Wie in einem Bericht vom 29. Oktober 2026 beschrieben wird, haben Forschende die Genauigkeit von Kognitions- und Sicherheitssoftware für Cobots maßgeblich gesteigert. Statt sich allein auf starre Sicherheitszonen zu verlassen, zielt das System auf eine kontinuierliche Lageerfassung und eine Bewegungssteuerung, die potenzielle Berührungspunkte im gemeinsamen Arbeitsraum frühzeitig erkennt.
Technisch betrachtet verbindet der Ansatz mehrere Sensorik- und Algorithmusbausteine zu einem Verbund. Engmaschige Umgebungswahrnehmung liefert die Datengrundlage, Kollisionsvermeidungsalgorithmen setzen darauf auf, und KI-Komponenten sollen menschliche Arbeitsabsichten im Vorfeld antizipieren. Ergänzend kommen integrierte Tastsensoren zum Einsatz, die sich besonders dann auszahlen, wenn optische Signale allein unzuverlässig sind – etwa bei filigranen Bauteilen, verdeckten Kanten oder wechselnden Lichtbedingungen in der Montage. Hochauflösende Systeme zur industriellen Bildverarbeitung liefern dazu eine zweite, visuelle Perspektive, die sich mit taktilen Signalen zu einem robusteren Lagebild verdichten lässt.
Der zentrale Zielpunkt lautet dabei: Industrieroboter sollen vollständig ohne trennende Schutzumzäunungen direkt an der Seite von Werkern agieren. Damit verschiebt sich die Sicherheitslogik weg von der simplen Frage „Ist die Person im Bereich?“ hin zur Frage „Wie wahrscheinlich ist, dass sich aus der nächsten Bewegung eine kritische Annäherung ergibt?“ Die Software soll dafür kontinuierlich die Positionen der Beteiligten erfassen und die Pfade vorausschauend planen. So kann der Cobot seine Bewegungsbahnen dynamisch anpassen, ohne dass der Arbeitsfluss im Idealfall ständig unterbrochen wird – ein entscheidender Unterschied zu klassischen Absperrkonzepten, die in der Praxis oft zu Taktverlusten führen, weil Personal und Maschine nicht gleichzeitig arbeiten.
Für die Wirtschaftlichkeit ist diese Art von „gleichzeitiger“ Produktivität besonders interessant, weil sie in Prozesse hineinwirkt, in denen Menschen und Maschinen ohnehin nur schwer sauber voneinander zu trennen sind. Als konkrete Einsatzgebiete werden unter anderem der Automobilbau, die Elektronikmontage und die Medizintechnik genannt. Dort verlangen filigrane Montageschritte häufig ein direktes Ineinandergreifen von manuellen Handgriffen und automatisierter Teilezuführung. Genau in solchen Szenarien können Cobots als flexible Ergänzung wirken: Sie übernehmen gleichbleibende Teilaufgaben, während Fachkräfte Feinjustagen, Prüfschritte oder Tätigkeiten mit wechselnder Geometrie übernehmen. Parallel treibt laut Bericht auch der Fachkräftemangel – unter anderem als Folge des demografischen Wandels – die Nachfrage nach solchen kollaborativen Systemen, besonders in Industrienationen wie Deutschland und Südkorea.
Während die eine Spur die Sicherheits- und Kognitionssoftware adressiert, läuft an Fraunhofer-Einrichtungen auch eine zweite Entwicklungslinie: an „dexterösen“ Roboterhänden, taktiler Sensorik und Teleoperation. Ein genanntes Vorhaben startet gemeinsam mit Shadow Robot und dem Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung (IFF) und untersucht, ob Hände mit mehreren unabhängig gesteuerten Fingern Bauteile greifen können, die sich mit klassischen Industriegreifern schwer automatisieren lassen. Für die Praxis ist das relevant, weil Greifen und Positionieren nicht nur Präzision, sondern auch Material- und Kraftverhalten brauchen. Der Bericht verweist darauf, dass selbst auf hochgradig automatisierten Fertigungslinien noch immer ein relevanter Anteil der Aufgaben manuell geprägt sei; als Erklärung werden technologische Barrieren genannt. Als Teil des Projekts soll ein einsatzbereites System zur Teleoperation einer Fünf-Finger-Hand die Arbeiten unmittelbar unterstützen, damit sich Lern- und Validierungszyklen schneller in reale Handhabungsprobleme übersetzen lassen.
Auf übergeordneter Ebene rückt zusätzlich die Interoperabilität von Robotiksystemen in den Fokus. Ein Impulspapier der Plattform „Lernende Systeme“ nennt, dass große KI-Modelle künftig den Datenaustausch auf technischer, syntaktischer, semantischer und pragmatischer Ebene unterstützen könnten. Genau an dieser Stelle wird der Weg von einer „funktionierenden Maschine im Labor“ zur „vernetzbaren Anlage“ sichtbar: Wenn Systeme ihre Signale semantisch konsistent austauschen, lässt sich eher vermeiden, dass jede neue Kombination aus Roboter, Sensor und Software erneut manuell integriert werden muss. Gleichzeitig mahnt der Bericht Begrenzungen an, die in der Praxis auftreten können – etwa durch fehlende Domänendaten, logische Fehleinschätzungen oder unzureichende physikalische Abbildungen. Damit bleibt die Frage nach belastbarer Validierung und robustem Verhalten in realen Umgebungen zentral.
Parallel nehmen Sicherheitsanforderungen und Prüfverfahren stark an Bedeutung zu. Bei Sicherheitsprüfungen für die Zertifizierung industrieller Roboter wird im Bericht ein Konzept vorgestellt, das digitale Zwillinge und KI-Agenten nutzt und die Inbetriebnahmephase laut Angaben der Prforganisation um bis zu 30 Prozent verkürzen könnte. Auch IT-seitige Sicherheitstests werden adressiert: Neue Steuerungsarchitekturen müssen laut Bericht gegen manipulierte Eingaben und unerwünschte Signalübertragungen abgesichert werden, damit Fehlbewegungen unter allen Betriebsbedingungen ausgeschlossen bleiben. Für den regulatorischen Rahmen wird zudem auf Normen und Regelwerke verwiesen, darunter die ab Januar 2027 geltende EU-Maschinenverordnung. Für Unternehmen bedeutet das: Der Wettbewerb verlagert sich nicht nur auf bessere Kinematik oder schnellere Taktzeiten, sondern auf nachweisbare Sicherheit, auditierbare Testketten und Software-Architekturen, die auch bei unerwarteten Situationen kontrolliert reagieren.
Auch die weitere Entwicklung Richtung KI-gestützter Systemkommunikation und sicherheitsorientierter Simulation passt in diese Linie. Digitale Zwillinge können helfen, Verhaltensgrenzen und Sicherheitsmechanismen früh zu testen, bevor sie im Feld die Kosten von Iterationen tragen müssen. Dennoch bleibt die Umsetzung eine Engineering-Aufgabe: Sensorfusion, Pfadplanung, Testautomatisierung und Sicherheitsanalyse müssen zusammenwirken, sonst bleibt die „zaunlose“ Zusammenarbeit eine Versprechenformel. Die Fraunhofer-Ansätze zeigen dagegen einen pragmatischen Weg: mehr Wahrnehmungstiefe durch visuelle und taktile Daten, mehr Voraussicht durch KI-gestützte Antizipation und mehr Prüfbarkeit durch Simulation und strukturierte Sicherheitsprüfungen. Genau dieses Zusammenspiel dürfte die Hürde für industrielle Adoption senken – vor allem dort, wo Flexibilität und Taktstabilität gleichzeitig gefragt sind.
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