Xiaomi: Humanoider Roboter arbeitet drei Stunden autonom an Automobilmontagelinie

Ein humanoider Roboter wurde dabei gezeigt, wie er drei Stunden hintereinander autonom an einer laufenden Automobilmontagelinie arbeitete.

Diese anhaltende Leistung bringt menschenähnliche Maschinen in die engen Takt- und Präzisionsvorgaben der modernen Fahrzeugfertigung.

Im Automobilwerk

In Xiaomis Fabrik für Elektrofahrzeuge übernahm der Roboter in der Druckgusswerkstatt eine Station zur Montage selbstschneidender Muttern, in der für Timing und Ausrichtung kaum Spielraum besteht.

Xiaomi hielt den Einsatz in einem Unternehmensbeitrag fest und gab an, dass der Roboter bei einem Zyklus von 76 Sekunden ohne menschliches Eingreifen eine Erfolgsquote von 90.2% erreichte.

Damit hielt die Maschine den schnellsten vorgegebenen Takt der Linie ein und montierte Befestigungselemente auf beiden Seiten der Vorrichtung.

Doch selbst die erforderliche Geschwindigkeit und grundlegende Genauigkeit zu erreichen, ist nur die erste Hürde; die technische Belastung bei jeder einzelnen Platzierung muss weiterhin genauer betrachtet werden.

Befestigungselemente unter Druck

In jedem Zyklus musste der Roboter eine Mutter aus einem automatischen Zuführsystem aufnehmen und auf einem Positionierwerkzeug platzieren.

Anschließend brachte der Schiebeförderer der Station die Teile in Position, während der Roboter Befestigungselemente an einem großen Bodenabschnitt festzog.

Anders als bei einer vorbereiteten Vorführung musste der Arbeitsplatz den Roboter dazu zwingen, den Linientakt einzuhalten und zugleich Werkzeuge sowie Bauteile korrekt auszurichten.

Wer diesen Rhythmus verfehlt, verliert nicht nur Zeit: Die nächste Karosserie trifft ein, unabhängig davon, ob der Roboter seine Aufgabe beendet hat.

Wo Fehler entstehen

Ausrichtungsprobleme häuften sich, wenn der Roboter jede Mutter auf einen Stift setzen sollte, ohne das Gewinde zu verkanten.

Die verzahnte Nut im Inneren der Mutter musste sauber greifen, doch jeder Griff veränderte den Anstellwinkel.

Auch die magnetische Anziehung benachbarter Metallteile zog während des Kontakts an der Mutter, wodurch kleinste Bewegungen entscheidend wurden.

Selbst leistungsfähige Software kann nicht verhindern, dass ein schwer zu greifendes Teil aus einem kleinen Fehler eine Blockade macht, die den Arbeitsablauf stoppt.

KI statt programmierter Bewegungsabläufe

Um den Anteil manuell programmierter Regeln zu verringern, stützte Xiaomi seinen Ansatz auf verkörperte Intelligenz – künstliche Intelligenz, die Wahrnehmung, Denken und Bewegung miteinander verbindet.

Statt jede einzelne Bewegung vorzugeben, lernte das System anhand aufgezeichneter Roboteraktionen und setzte dieses Wissen anschließend an der Station erneut ein.

Im Mittelpunkt des Projekts steht ein Vision-Language-Action-Modell mit 4.7 Milliarden Parametern – Software, die Bilder und Wörter in Handlungen übersetzt.

Reale Metallteile verhalten sich jedoch nicht wie saubere Benchmarks, weshalb der Roboter für einen zuverlässigen Betrieb mehr als Kameras benötigte.

Sensorik über Kameras hinaus

Beim Befestigen ist haptisches Feedback wichtig, denn allein anhand von Bildern lässt sich nicht bestätigen, ob eine Mutter bündig am Metall anliegt.

Kraftsensoren ermöglichten es dem Roboter, den Kontaktdruck zu erfassen, und verringerten dadurch blindes Anziehen, das Gewinde beschädigen oder Teile verklemmen kann.

Signale aus der Gelenkpropriozeption, also der Wahrnehmung von Position und Bewegung der Gliedmaßen, sorgten dafür, dass die Handgelenke stabil blieben, wenn Werkzeuge seitlich Druck ausübten.

Bessere Sensorik kann die Gleichmäßigkeit erhöhen, bringt jedoch zusätzliche Hardware und Kalibrierungsaufwand mit sich, die Hitze, Staub und Vibrationen standhalten müssen.

Koordination von Armen und Beinen

Beim Hineingreifen in einen Arbeitsplatz musste der Humanoide das Gleichgewicht halten, während seine Arme arbeiteten, statt lediglich eine Position einzunehmen.

Anstatt Beine und Arme getrennt zu steuern, koordinierte eine Ganzkörperregelung die Gelenke, damit der Rumpf während des Kontakts stabil blieb.

Kleine Rutschbewegungen an den Füßen können sich zu Fehlern an den Händen verstärken, insbesondere wenn der Roboter nahe schwerer beweglicher Anlagen arbeiten muss.

Stabile Bewegungen ermöglichten schwierigere Stationen, doch jeder zusätzliche Freiheitsgrad erschwert die Vorhersage möglicher Ausfälle.

Reibungslosere Robotermontage

Auch die Geschwindigkeit einer Linie hängt von flüssigen Bewegungen ab, da Pausen dazu führen können, dass Werkzeuge ihr Zeitfenster verpassen.

Um Stop-and-go-Bewegungen zu vermeiden, nutzte das Modell eine asynchrone Ausführung und plante die nächsten Schritte, während der Roboter weiterarbeitete.

Kurze Befehlsblöcke erlaubten dem Roboter, eine Bewegungsfolge abzuschließen, während die Software bereits die nächste vorbereitete, wodurch ruckartige Übergänge vermieden wurden.

Kontinuierliche Bewegung spart Zeit, funktioniert aber nur, wenn Sensoren, Rechenleistung und Motoren unter den Störeinflüssen einer Fabrik synchron bleiben.

Skalierung auf weitere Arbeitsstationen

Eine erfolgreich bewältigte Station macht einen Roboter noch nicht einsatzbereit für die gesamte Fabrik, weshalb Xiaomi weitere routinemäßige Montageaufgaben erprobt.

Neben dem Anziehen von Muttern gehörten dazu das Greifen aus Behältern und die Montage vorderer Embleme – Aufgaben, die sorgfältiges Greifen mit schnellem Platzieren verbinden.

Um die vorgegebenen Zykluszeiten einzuhalten, darf der Roboter nicht anhalten, um nachzudenken; das Training muss daher viele seltene Sonderfälle abdecken.

Eine hohe Ausbeute bleibt entscheidend, da Fabriken einwandfreie Teile pro Stunde messen und nicht eindrucksvolle Vorführungen, die häufig zurückgesetzt werden müssen.

Wettbewerber beschleunigen

Der Wettbewerb verschärft sich, weil Automobilhersteller und Technologieunternehmen humanoide Roboter von inszenierten Abläufen in Produktionsumgebungen überführen.

„Wir haben einige Tesla-Optimus-Roboter, die einfache Aufgaben in der Fabrik erledigen“, sagte Elon Musk, Vorstandsvorsitzender von Tesla.

Wenn Xiaomi die Beständigkeit über die ersten Erprobungen hinaus steigern kann, könnten Fabriken humanoide Roboter künftig ähnlich einkaufen wie Industrieroboterarme.

Was Fabriken gewinnen

Der praktische Fabrikeinsatz hängt nun von wiederholbaren Bewegungen ab, die mit Daten, Sensoren und Steuerung verknüpft sind, und nicht von einmaligen Demonstrationsabläufen.

Die nächsten Schritte werden prüfen, ob diese Systeme vollständige Arbeitstage durchlaufen, ungewöhnliche Teile handhaben und sicher ausfallen können.