Auf der IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) in Wien hat AGILINK die OmniHand 3 Ultra-M vorgestellt. Diese neue Roboterhand verfügt über 20 Freiheitsgrade und integrierte visuelle Tastsensoren in jeder Fingerspitze. Ziel ist es, Robotern ein präziseres "Gefühl" für Objekte zu vermitteln und so die Interaktion mit der realen Welt zu verbessern.
Wichtige Erkenntnisse
- Die OmniHand 3 Ultra-M bietet 20 Freiheitsgrade und direkte Antriebstechnik.
- Integrierte visuelle Tastsensoren in den Fingerspitzen erkennen Mikroverformungen und Rutschen.
- AGILINK demonstrierte komplexe Manipulationen, darunter das Formen von Ballonfiguren.
- Das Unternehmen hat kürzlich eine Bewertung von über 1 Milliarde US-Dollar überschritten.
- AGILINK arbeitet an der Offenlegung von Datensätzen zur dexterösen Manipulation.
Revolution der Kontaktwahrnehmung bei Robotern
Die Fähigkeit, einen Ballon zu einer Tierfigur zu formen, mag für Menschen eine einfache Party-Einlage sein. Für die Robotik stellt sie jedoch eine enorme Herausforderung dar. Sie erfordert eine kontinuierliche Anpassung der Kraft, stabilen Mehrpunktkontakt, koordinierte Fingerbewegungen und eine Echtzeit-Anpassung an die Verformung des Ballons. Ein kleiner Fehler kann dazu führen, dass der Ballon platzt oder sich entrollt. AGILINK hat genau solche komplexen Aufgaben als Hintergrund für die Präsentation seiner neuesten Hardware auf der ICRA 2026 genutzt.
Die OmniHand 3 Ultra-M ist das neue Flaggschiff von AGILINK. Sie wurde speziell für die Forschung an dichter Kontaktinteraktion entwickelt. Das Unternehmen zeigte auf der Konferenz eine Reihe von Live-Demonstrationen, die die Fähigkeiten der Hand in den Bereichen taktile Wahrnehmung, visuelles Tracking, In-Hand-Manipulation und Handhabung verformbarer Objekte unterstrichen.
Faktencheck: OmniHand 3 Ultra-M
- Freiheitsgrade: 20 aktive Freiheitsgrade
- Antrieb: Vollständig direkter Antrieb
- Gewicht: Nur 630 Gramm
- Abmessungen: Entspricht weitgehend einer menschlichen Erwachsenenhand
- Tastsensoren: Visuell basierte Tastsensoren in jeder Fingerspitze
Vom Bewegungslernen zur Kontaktintelligenz
Kun Xiong, CTO von AGILINK, erläuterte die Philosophie hinter der Entwicklung der Ultra-M. Er betonte, dass die nächste Grenze der geschickten Robotik nicht in der reinen Bewegungserzeugung liege, sondern in der Stabilität der Interaktion unter sich ständig ändernden Kontaktbedingungen. Dies ist entscheidend, um Roboter aus dem Labor in kommerzielle Umgebungen zu bringen.
Viele Aufgaben im realen Umfeld, wie das Einführen von Kabeln, das Handhaben von Kleidungsstücken oder flexiblen Verpackungen, sind fundamental kontaktintensiv. Diese Aufgaben scheitern oft nicht, weil der Roboter die richtige Position nicht erreichen kann, sondern weil der Kontakt während der Manipulation instabil wird. Die Ultra-M ist darauf ausgelegt, dieses Problem durch eine einzigartige Lernstrategie zu lösen. Statt nur feste Bewegungsbahnen zu lernen, wird das System durch menschliche Demonstrationen trainiert, die sich auf Interaktionsstabilität konzentrieren. Diese Richtlinien werden dann durch Reinforcement Learning in der Simulation verfeinert und an realer Hardware optimiert.
„Für AGILINK ist die Ultra-M ein wichtiger Meilenstein, da sie unser neuestes Verständnis dessen widerspiegelt, was High-End-Systeme für geschickte Manipulation benötigen, um in realen Umgebungen effektiv zu funktionieren“, erklärte Kun Xiong.
Direktantrieb versus Sehnenantrieb: Eine branchenweite Debatte
Die Wahl zwischen Direktantriebs- und Sehnenantriebsarchitekturen ist eine der größten Spaltungen in der Humanoidenrobotik. Unternehmen wie Figure haben sich nach eigenen Angaben komplett vom Sehnenantrieb abgewandt und konzentrieren sich auf die hochpräzise Steuerung von Direktantriebsmotoren. Elon Musk hingegen setzt für die nächste Generation der Optimus-Hand von Tesla auf eine komplexe, anthropomorphe Sehnenarchitektur, die auf Flexibilität im menschlichen Maßstab abzielt.
Hintergrund: Antriebsarchitekturen
Direktantrieb: Motoren sind direkt mit den Gelenken verbunden. Dies bietet präzise Kontrolle, hohe Steifigkeit und gute Rückmeldung. Nachteilig können Gewicht und Baugröße sein.
Sehnenantrieb: Motoren sind oft im Handgelenk oder Arm platziert und übertragen die Kraft über Sehnen auf die Finger. Dies ermöglicht leichtere, schlankere Hände mit hoher Flexibilität, kann aber zu Problemen wie Sehnenkriechen und Wartungsaufwand führen.
AGILINK verfolgt einen anderen Ansatz. Das Unternehmen nutzt seine Produktionskapazitäten, um beide Technologien parallel zu entwickeln. Die Ultra-M mit Direktantrieb ergänzt die sehnengetriebene Ultra-T. Kun Xiong betonte, dass beide Architekturen ihre Berechtigung haben und sich gegenseitig vorantreiben werden.
„Direktantriebe sind oft freundlicher in Bezug auf Steuerbarkeit, Sensorik-Transparenz und Ingenieurkonsistenz“, so Xiong. „Gleichzeitig glauben wir, dass sehnengetriebene Systeme sich weiterhin schnell entwickeln werden, wenn Herausforderungen wie Sehnenkriechen und Wartung gelöst werden.“
Die Wahrnehmungslücke schließen: Fühlen durch Berührung
Ein bahnbrechendes Merkmal der Ultra-M ist ihr Wahrnehmungsstapel. Die Hand verfügt über eine großflächige 3D-Tastwahrnehmung in der Handfläche. Die kritischste Sensorik befindet sich jedoch in den Fingerspitzen. Jede Fingerspitze enthält ein kompaktes, visionsbasiertes taktiles Sensormodul. Dieses Modul kann Kontaktgeometrie, Druckverteilung, Mikroverformung und Schlupfdynamik in Echtzeit während der Manipulation erfassen.
- Normalkraftauflösung: bis zu ca. 0,005 N
- Räumliche Auflösung: nahezu 0,04 mm
- Sensordichte: etwa 50.000 Punkte pro cm²
Diese Integration ermöglicht es der Ultra-M, die Entwicklung des Kontakts direkt wahrzunehmen. Traditionelle Teleoperation ist oft ein "blinder" Prozess, bei dem menschliche Bediener auf externe Kameras und Intuition angewiesen sind.
„Was sich mit der OmniHand 3 Ultra-M ändert, ist, dass die Fingerspitzen jetzt direkt erfassen können, wie sich der Kontakt während der Interaktion entwickelt“, erklärte CTO Kun Xiong. „Viele Fehler bei der Manipulation in der realen Welt resultieren nicht aus falscher Bewegungsplanung, sondern aus einem mangelhaften Kontaktverständnis. Mit der visionsbasierten taktilen Sensorik werden diese zuvor verborgenen Dynamiken beobachtbar und lernbar.“
Durch die Erfassung der tatsächlichen Entwicklung des Kontakts – und nicht nur der Bewegungstrajektorie – ermöglicht die Ultra-M einen wesentlich reichhaltigeren Datensatz. Der Roboter kann lernen, warum eine Interaktion stabil blieb, anstatt nur zu wissen, wie sich die Hand bewegt hat. „Die Industrie hat Jahre damit verbracht, die Bewegungssteuerung zu verbessern, aber die Manipulation in der realen Welt ist im Grunde ein Kontaktproblem“, so Xiong. „Um menschliche Geschicklichkeit zu erreichen, müssen Roboter nicht nur präzise bewegen – sie müssen Berührung selbst verstehen.“
Fokus auf Masseneinsatz und Datenoffenheit
Der Bau einer Roboterhand, die sowohl hochgeschickt als auch industriell robust ist, wurde lange durch das sogenannte "unmögliche Dreieck" – Geschicklichkeit, Zuverlässigkeit und Kosten – eingeschränkt. Eine Verbesserung in einem Bereich ging oft auf Kosten der anderen. AGILINK begegnet dieser Herausforderung mit einem Fokus auf Masseneinsatz. Das Unternehmen hat bereits über 8.000 Hände und 10.000 Greifer an Kunden ausgeliefert und nutzt das umfassende Feedback aus der Praxis, um seine Designs zu härten.
Dieser Fokus auf den Einsatz steht im Einklang mit der Erklärung der Muttergesellschaft AGIBOT, 2026 zum "Deployment Year One" zu erklären. Dies signalisiert einen Wandel von Labor-Demonstrationen hin zum praktischen Nutzen. Um diesen Übergang weiter zu beschleunigen, nutzt AGILINK seine jüngste Kapitalzufuhr, um den kritischen Datenengpass der Branche anzugehen. Das Unternehmen entwickelt ein eigenes Dex-UMI-ähnliches Framework zur Erleichterung der Datenerfassung und plant, im vierten Quartal bedeutende Fortschritte bei der Offenlegung von Datensätzen zur dexterösen Manipulation zu teilen.
„Wir glauben, dass verkörperte KI nicht durch isolierte Unternehmen vorankommen kann, die unabhängig hinter verschlossenen Türen arbeiten“, bemerkte Xiong. „Wenn die Qualität und Vielfalt der Manipulationsdaten verbessert werden, verbessert sich die Modellverallgemeinerung. Wenn die Verallgemeinerung verbessert wird, sinken die Einsatzbarrieren. Und wenn der Einsatz skaliert, werden noch mehr reale Daten verfügbar.“ Die wahre Prüfung dieser Ära des Einsatzes wird die physische Interaktion sein. Die ICRA-Präsentation von AGILINK deutet darauf hin, dass die nächste Herausforderung in der Robotik nicht darin bestehen könnte, Robotern beizubringen, sich zu bewegen, sondern wie sie stabilen Kontakt mit einer Welt aufrechterhalten, die sich weigert, stillzustehen.
