Kinisi Robotics, ein Start-up aus Bristol und New York, hat einen bedeutenden Schritt in der Robotik vollzogen: Das Unternehmen hat seinen ersten mobilen Manipulationsroboter, den Kinisi 01 (KR1), erfolgreich in einer kommerziellen Glasrecyclinganlage in Großbritannien eingesetzt. Dies markiert den Übergang von der Laborforschung zur praktischen Anwendung in der industriellen Produktion. Der Roboter ist nun aktiv an der Sortierung von Glasflaschen für die Wiederverwendung beteiligt.
Wichtige Erkenntnisse
- Kinisi Robotics setzt erstmals humanoiden Roboter KR1 in kommerzieller Glasrecyclinganlage ein.
- Der Roboter sortiert Glasflaschen autonom basierend auf Form, Größe und Material mittels Computer Vision und KI.
- Die Technologie ist robust für industrielle Umgebungen konzipiert, mit IP65-zertifizierten Aktuatoren.
- Aktuell ist die Sortiergeschwindigkeit noch geringer als die menschliche Leistung, soll aber in den nächsten Monaten übertroffen werden.
- Kinisi verfolgt eine Strategie der frühen Praxiserprobung, um die Systeme schnell zu verbessern.
- Ein Pilotprojekt mit einem großen Automobilhersteller im Bereich Intralogistik ist ebenfalls gestartet.
Der KR1: Ein Rad-Humanoid für die Industrie
Der Kinisi 01, kurz KR1, ist ein Rad-Humanoid, der speziell für Effizienz und Durchsatz in Logistik und Fertigung entwickelt wurde. Diese Konstruktionsentscheidung ermöglicht eine höhere Geschwindigkeit von bis zu 2,4 Metern pro Sekunde und eine dynamische Nutzlastkapazität von 25 Kilogramm. Statisch kann der Roboter sogar 40 Kilogramm tragen. Kinisi betont, dass die Radbasis im Gegensatz zu zweibeinigen Robotern die Komplexität reduziert und eine schnellere Implementierung in industriellen Anwendungen ermöglicht.
Hintergrund: Humanoiden-Trend
Der Einsatz von Rad-Humanoiden wie dem KR1 spiegelt einen breiteren Trend im Humanoiden-Sektor wider. Unternehmen konzentrieren sich zunehmend auf mobile Plattformen, die eine Brücke zwischen stationären Roboterarmen und komplexen zweibeinigen Robotern schlagen. Dies ermöglicht einen schnelleren Return on Investment (ROI) bei Aufgaben wie Logistik und Sortierung, auch wenn die Roboter noch keine Treppen steigen können.
Herausforderungen der Glassortierung
Die Sortierung von Glas stellt besondere technische Anforderungen. Flaschen kommen zufällig ausgerichtet an, was erfordert, dass der Roboter Greifpunkte autonom basierend auf Geometrie und Stabilität bestimmt. Zudem muss das System eine Balance zwischen Sortiergeschwindigkeit und dem vorsichtigen Umgang finden, um Glasbruch zu vermeiden. Die Umgebung einer Glasrecyclinganlage ist oft staubig und enthält abrasive Partikel, was die Haltbarkeit komplexer Maschinen auf die Probe stellt.
„Der Prozess ist in dieser Phase noch langsamer als ein menschlicher Bediener“, sagte Aaron Colfer, Head of Product bei Kinisi, in einer Erklärung. „Unser Plan ist es nun, die Geschwindigkeit schrittweise zu erhöhen, mit dem Ziel, den menschlichen Durchsatz in den nächsten Monaten zu übertreffen.“
Intelligenz und Robustheit im Detail
Der KR1 verlässt sich auf Stereotiefenkameras und eine integrierte KI, um seine Umgebung wahrzunehmen. In seiner neuen Rolle in der Recyclinganlage nutzt das System diese Wahrnehmung, um Flaschen nach Form, Größe und Material zu klassifizieren. Die Datenverarbeitung erfolgt lokal auf einer NVIDIA Jetson-Plattform, was schnellere Reaktionszeiten und Zuverlässigkeit in Umgebungen mit instabilen Internetverbindungen gewährleisten soll. Ein 180-Grad-LiDAR-Array mit SLAM-Integration sorgt für räumliches Bewusstsein.
Faktencheck: Industrielle Härtung
Die Aktuatoren des KR1 sind IP65-zertifiziert, was bedeutet, dass sie staubdicht und gegen Strahlwasser geschützt sind. Kinisi hat zudem Polyurethanbänder an den Gelenken angebracht, um das Eindringen von Partikeln zu reduzieren. Das Fahrgestell ist so konzipiert, dass es die Staubansammlung minimiert, mit keinen äußeren Spalten, die 0,5 mm überschreiten.
Strategie der frühen Praxiserprobung
Kinisi verfolgt eine „Flywheel“-Strategie: Roboter werden frühzeitig im Feld eingesetzt, anstatt sie im Labor zu perfektionieren. Dieser Ansatz soll die Robustheit der Systeme durch die Exposition gegenüber realen Variablen verbessern. Die so gesammelten Daten aktualisieren und verfeinern kontinuierlich die neuronalen Netze der Roboterflotte, was zu einem sich selbst verstärkenden Lernprozess führt. Dies ermöglicht eine schnellere Entwicklung und Anpassung an die tatsächlichen Anforderungen der Industrie.
Die Entscheidung, den Roboter im Sortierbereich und nicht in der Nähe von Zerkleinerungsmaschinen zu positionieren, schützt die empfindlichere Hardware. Dennoch ist die Konstruktion des KR1 auf die rauen Bedingungen industrieller Umgebungen ausgelegt. Das „organische“ Design ist laut Unternehmen eher funktional als rein ästhetisch motiviert, um beispielsweise Staubansammlungen zu minimieren.
Zukünftige Ambitionen und Automobil-Pilotprojekt
Neben dem Einsatz in der Glasrecyclinganlage hat Kinisi Robotics bereits einen Pilotvertrag mit einem „großen globalen Automobilhersteller“ unterzeichnet. Obwohl Details des Partners vertraulich bleiben, konzentriert sich dieser Pilot nicht auf komplexe Montageaufgaben, sondern auf Intralogistik. Der KR1 soll dabei Aufgaben wie das Bewegen von Behältern, das Handhaben von Teilen und das Entladen von Komponenten übernehmen. Dies zeigt die Vielseitigkeit des Roboters und das Potenzial für breitere industrielle Anwendungen.
Gründer und Standort
Kinisi Robotics wird von Bren Pierce geleitet, der zuvor bei Robotize und Bear Robotics tätig war. Das Unternehmen ist in zwei Standorte aufgeteilt: Der Hauptsitz befindet sich in New York City, während das Ingenieurzentrum in Bristol, Großbritannien, angesiedelt ist.
Der Erfolg des KR1 in der Glasrecyclinganlage wird ein entscheidender Test für die Leistungsfähigkeit des Roboters unter realen Bedingungen sein. Die Fähigkeit, den menschlichen Durchsatz zu erreichen oder sogar zu übertreffen, wird bestimmen, wie schnell sich diese Art von humanoiden Systemen in der Industrie etablieren kann. Die ersten Schritte sind gemacht, und die Technologie beweist ihre Praxistauglichkeit.
