Landshut entwickelt Software für humanoide Robotik

Ende Juli kündigte die BMW Group an, ihre Kompetenzen im Bereich Physical AI weiter auszubauen. Dabei soll das Werk Landshut zentrale Entwicklungsaufgaben für Software im Bereich KI-gestützter Robotik in der Komponentenfertigung übernehmen. "Im Fokus stehen offene Softwareplattformen, das Generieren, Bereitstellen und Aufbereiten von Trainingsdaten, Simulation und Bewegungsplanung sowie das Trainieren von Robotersystemen. Die Aktivitäten ergänzen die bereits laufenden Pilotprojekte zum Einsatz humanoider Robotik in den Werken Leipzig und Spartanburg", hieß es in einer Meldung.

Landshut soll dafür seine Rolle als Kompetenzstandort für die Inhouse-Komponentenfertigung einbringen. "Die hohe Bandbreite an Produkten und Fertigungsverfahren bietet ideale Voraussetzungen, um neue Ansätze der KI-gestützten Robotik unter realen Produktionsbedingungen zu entwickeln und zu bewerten. Im Zentrum der Aktivitäten steht die Frage, welche Aufgaben sich künftig für humanoide Robotersysteme eignen – insbesondere dort, wo Flexibilität, feinmotorische Fähigkeiten und ein Verständnis der Arbeitsumgebung gefragt sind", wird weiter berichtet. Dafür soll im Werk Landshut Software entwickelt werden, mit der Roboter ihre Umgebung erfassen, Situationen bewerten und eigenständig passende Handlungen ableiten können.

Technische Grundlage sind offene Softwareplattformen. BMW kombiniert dabei klassische deterministische Programmierung mit sogenannten Vision-Language-Action-Modellen, kurz VLA. Diese verbinden Bildinformationen, Sprachverständnis und Handlungen des Roboters. Ziel ist ein modulares Robotik-Ökosystem, in dem unterschiedliche Systeme zusammenspielen können.

„Für uns ist entscheidend, die Technologie sehr nah an realen Anforderungen zu entwickeln. Wir prüfen nicht nur, was technisch möglich ist, sondern wo humanoide Robotik in der Komponentenfertigung tatsächlich einen belastbaren Nutzen bringen kann. So entsteht Schritt für Schritt ein klares Bild davon, welche Anwendungen sich für den industriellen Einsatz eignen“, sagt Christoph Jagoda, Projektleiter Physical AI im BMW Group Werk Landshut.

Lernen durch Demonstration und Simulation

Eine wichtige Rolle spielen dabei Daten aus realen Produktionsumgebungen und Testaufbauten. Diese werden in Robotersimulationen integriert, in denen Bewegungsabläufe und Bewegungsplanung virtuell abgebildet werden. Prozesse sollen sich dadurch vorab testen und Lernprozesse beschleunigen lassen. Neue Ansätze werden laut BMW zunächst außerhalb der laufenden Produktion erprobt, anschließend in Pilotprojekten umgesetzt und danach schrittweise skaliert.

Parallel dazu setzt BMW auf demonstrationsbasiertes Lernen. Bewegungsabläufe und Arbeitssequenzen werden zunächst vom Projektteam vorgeführt. Kamerasysteme, Motion-Capture-Anzüge und Datenhandschuhe erfassen die dabei entstehenden Daten. Daraus entstehen generalisierbare Verhaltensmodelle, sogenannte Policies, die auf unterschiedliche Aufgaben und Anwendungsszenarien übertragen werden können.

„Wir prüfen nicht nur, was technisch möglich ist, sondern wo humanoide Robotik in der Komponentenfertigung tatsächlich einen belastbaren Nutzen bringen kann“, sagt Christoph Jagoda, Projektleiter Physical AI im BMW Group Werk Landshut.

Zu den derzeit untersuchten Aufgaben gehören das Erkennen und Einordnen von Umgebungen, das Bestimmen von Position und Zustand, die Planung effizienter Bewegungen sowie das gezielte Greifen und Bewegen von Bauteilen.

Partner aus Wissenschaft und Industrie

Unterstützt wird BMW bei der Entwicklung von Partnern aus Wissenschaft und Industrie. Dazu gehört Athenyx Robotics. Das für diesen Technologiebereich gegründete Start-up ist aus dem Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen hervorgegangen und hat sich in unmittelbarer Nähe des BMW-Werks Landshut angesiedelt. Gemeinsam entwickeln die Partner KI-basierte Software für intelligente Robotersysteme.

Im Mittelpunkt steht dabei ein sogenannter „Intelligence Stack“, der Wahrnehmung, Lernen, Simulation und Entscheidungsfindung miteinander verbindet. "Ziel ist es, humanoide Roboter zu befähigen, komplexe Aufgaben in industriellen Umgebungen eigenständig auszuführen. Dazu sollen die Systeme ihre Umgebung erfassen, Situationen bewerten und auf dieser Grundlage passende Handlungen ableiten können. Durch den plattformbasierten Ansatz können erlernte Fähigkeiten perspektivisch über unterschiedliche Robotersysteme und Anwendungsfälle hinweg genutzt werden", gibt BMW an.

Ergänzend dazu kooperiert das Werk Landshut mit der Hochschule Landshut, etwa bei der Datengenerierung, der Simulation sowie der Entwicklung und Erprobung konkreter Anwendungsfälle.