DEVE-Controller: 3D-gedruckte RC-Modelle einfach steuern

Veröffentlicht am von
Antworten

Mehr Freiheit für den 3D-Druck im RC-Modellbau: Mit dem DEVE-Controller soll die Steuerung selbst gebauter und 3D-gedruckter RC-Modelle einfacher, flexibler und individueller werden. Die Hardware wird über einen Web-Konfigurator eingerichtet – ganz ohne Programmierkenntnisse und Lötkolben. Am 27. Oktober 2026 um 15 Uhr startet das Projekt auf Kickstarter.

Eine neue Art, RC-Modelle zu steuern

Wer eigene RC-Modelle konstruiert oder 3D-druckt, kennt die Herausforderung: Neben dem eigentlichen Modell müssen auch die Elektronik und die Steuerung auf die eigenen Anforderungen abgestimmt werden. Gerade bei komplexeren Fahrzeugen kann das schnell aufwendig werden.

Hier setzt der DEVE-Controller an. Das System besteht aus zwei Platinen: Eine wird im Fahrzeug verbaut, die andere befindet sich in der Fernbedienung. Die Konfiguration erfolgt bequem im Browser, sodass keine Programmierung und kein Löten erforderlich sind.

Das Ziel ist, die Steuerung unterschiedlicher RC-Modelle zugänglicher zu machen und gleichzeitig mehr Möglichkeiten für individuelle Funktionen zu bieten.

Vom Fahrmotor bis zum Rauchgenerator: Die Steuerung selbst konfigurieren

Das Herzstück des DEVE-Controllers ist sein Web-Konfigurator. Dort lässt sich festlegen, welche Eingabe an der Fernbedienung welche Funktion am Modell steuert.

Ob Joystick, Schalter oder Taster – die Zuordnung kann individuell eingerichtet werden. Zu den unterstützten Funktionen gehören unter anderem:

  • Fahrmotoren und Fahrtregler: für die Steuerung der Fortbewegung
  • Servos: beispielsweise für Lenkung, Turmbewegung oder andere mechanische Funktionen
  • Beleuchtung: für individuell steuerbare Lichtfunktionen
  • Sound: für zusätzliche akustische Effekte
  • Rauch: für passende Spezialeffekte am Modell
  • Infrarot-Gefechtssystem: für interaktive Gefechte zwischen kompatiblen Modellen

Damit eignet sich das System nicht nur für einfache RC-Autos, sondern auch für aufwendigere Fahrzeuge, bei denen zahlreiche Funktionen zusammenkommen.

Eine Fernbedienung für bis zu acht Fahrzeuge

Ein weiteres Merkmal ist die Möglichkeit, mit einer Fernbedienung zwischen bis zu acht Fahrzeugen zu wechseln. Wer mehrere Modelle besitzt, muss somit nicht zwangsläufig für jedes Fahrzeug eine eigene Fernbedienung vorsehen.

Auch die Konfigurationen sind flexibel nutzbar: Sie werden in der Cloud gespeichert und können als Datei geteilt werden. Das erleichtert es, Einstellungen zu sichern, zwischen Projekten zu übertragen oder mit anderen Modellbauern auszutauschen.

Die Kombination aus browserbasierter Einrichtung und teilbaren Konfigurationen soll insbesondere den Aufbau individueller Modellbauprojekte vereinfachen.

Für 3D-Druck-Projekte und eigene Konstruktionen

Der DEVE-Controller richtet sich an alle, die RC-Modelle selbst bauen oder bestehende Modelle individuell erweitern möchten. Besonders interessant ist das System für den 3D-Druck, bei dem Konstruktion, Mechanik und Elektronik häufig auf ein bestimmtes Projekt abgestimmt werden müssen.

Als Beispiel dient der KF51 Panther im Maßstab 1:16. Das Projekt ist aber nicht auf dieses Fahrzeug beschränkt: Auch eigene Konstruktionen und andere 3D-gedruckte RC-Modelle sind als Einsatzgebiet vorgesehen.

So lässt sich die Elektronik als Bestandteil des eigenen Projekts betrachten, statt die Konstruktion vollständig an eine fest vorgegebene Steuerung anpassen zu müssen.

Web-App und Funktionen bereits in der Praxis erleben

Wer sich vorab ein Bild vom System machen möchte, kann sich die Funktionsweise in den bereitgestellten Videos ansehen.

Ein RC-Auto im Browser einrichten

Hier wird gezeigt, wie die Konfiguration eines RC-Fahrzeugs über den Web-Konfigurator funktioniert:

Video auf YouTube ansehen

Rundgang durch die Web-App

Der zweite Einblick führt durch die Benutzeroberfläche und zeigt die Möglichkeiten der Software:

Web-App auf YouTube entdecken

Auch auf der Kickstarter-Seite ist ein Projekttrailer vorgesehen, der das System und seine Idee vorstellt.

Kickstarter-Kampagne: Vom Prototyp zur Serie

Die Kickstarter-Kampagne läuft vom 27. Oktober bis zum 26. November 2026. Das Finanzierungsziel liegt bei 12.000 Euro. Wie bei einer Alles-oder-nichts-Kampagne üblich, wird das Finanzierungsziel erreicht werden müssen, damit die Kampagne erfolgreich finanziert wird.

Die technische Grundlage ist bereits vorhanden. Die Web-App ist online, und beide Platinen existieren als funktionierende Prototypen. Mit der Kampagne soll nun der nächste Schritt erfolgen: die Überführung vom Prototyp in die Serienfertigung.

Wie es der Projektinitiator formuliert:

„Die Software läuft und ist schon heute online. Beide Platinen gibt es als funktionierende Prototypen. Mit der Kampagne geht es vom Prototyp zur Serie.“

Welche Sets werden angeboten?

Für Unterstützer sind verschiedene Pakete vorgesehen. So können Interessierte je nach Projekt und Bedarf zwischen Komplettsets und einzelnen Komponenten wählen.

PaketPreis
Beginner Setab 219 €
Pro Setab 219 €
Ultimate Setab 219 €
Early Bird: erste 10 Sets je Stufeab 209 €
Electronics Set mit beiden Platinen129 €
Druckdateien für den KF51 Panther29 €

Die Early-Bird-Angebote sind auf die ersten zehn Sets je Stufe begrenzt. Die Verfügbarkeit und die genauen Paketdetails sollten direkt auf der Kickstarter-Seite geprüft werden.

Wann werden die Produkte geliefert?

Die geplanten Liefertermine unterscheiden sich je nach Produkt:

  • Druckdateien für den KF51 Panther: voraussichtlich Januar 2027
  • Hardware: voraussichtlich Mai 2027

Wichtig für die Planung: Akkus sind nicht enthalten und müssen separat beschafft werden.

Wie bei Crowdfunding-Projekten üblich, handelt es sich bei den genannten Terminen um voraussichtliche Zeitpläne. Der weitere Verlauf hängt unter anderem von der erfolgreichen Finanzierung und der Umsetzung der Serienproduktion ab.

Jetzt die Kickstarter-Kampagne entdecken

Mit dem DEVE-Controller entsteht ein Steuerungssystem, das den individuellen RC-Modellbau mit 3D-Druck und einer browserbasierten Konfiguration verbinden soll. Statt sich mit Programmierung und Löten beschäftigen zu müssen, können sich Anwender auf die Zuordnung und Nutzung der gewünschten Modellfunktionen konzentrieren.

Ob RC-Auto, aufwendiges Kettenfahrzeug oder eigene Konstruktion: Das System soll eine flexible Grundlage für unterschiedliche Projekte bieten.

Die Kickstarter-Kampagne ist am 27. Oktober 2026 um 15 Uhr gestartet.

Hier geht es direkt zur Projektseite:

DEVE-Controller auf Kickstarter ansehen

Dort findest du den Projekttrailer, die verfügbaren Unterstützerpakete und weitere Informationen zum DEVE-Controller.

Nucleus Robotics und RBTX treiben den skalierbaren Einsatz humanoider Roboter in der Intralogistik voran

Veröffentlicht am von
1

100 humanoide Roboter sollen künftig Kundenaufträge kommissionieren, Lagerplätze auffüllen und Waren für den Versand bereitstellen

Nucleus Robotics und igus treiben gemeinsam die Skalierung humanoider Robotik in der Intralogistik voran. Im Bild: Melvin Schwarz, CEO Nucleus Robotics (links) und Julian Ruwe, Teamleiter Vetriebsinnendienst RBTX (rechts). (Quelle: Nucleus Robotics)

Köln, Oktober 2026 – Pro Schicht viele Kilometer zu Fuß zurücklegen, Artikel aus Regalen entnehmen und in Kisten packen: Viele Logistikunternehmen suchen nach Möglichkeiten, wiederkehrende Arbeitsschritte in der Intralogistik durch Automatisierung effizienter zu gestalten. Humanoide Roboter könnten zukünftig einen Teil dieser Arbeit übernehmen. Doch bislang kommen die menschenähnlichen Helfer meist in Testprojekten zum Einsatz, da die Integration in der Praxis oft teuer und komplex ist. Das könnte sich bald ändern: Der Systemintegrator Nucleus Robotics setzt für den Aufbau einer der bislang größten Humanoiden-Flotten für die Intralogistik auf den Robotik-Marktplatz RBTX von igus. Gemeinsam arbeiten die Unternehmen daran, die Skalierung humanoider Robotik in der Industrie voranzutreiben.

Das Thema humanoide Robotik entwickelt sich derzeit so dynamisch, dass es vielen Unternehmen schwerfällt, den Überblick zu behalten und das passende System für die eigene Anwendung auszuwählen. „Es gibt weltweit Hunderte Hersteller von Humanoiden, sodass viele Entscheider den Wald vor lauter Bäumen nicht mehr sehen“, sagt Alexander Mühlens, Leiter des Geschäftsbereichs Low-Cost-Automation bei igus und Co-Founder von RBTX. Einen Überblick und fachliche Unterstützung bei der Auswahl bietet igus mit RBTX, einem der weltweit größten Marktplätze für humanoide Roboter. Alexander Mühlens: „Über RBTX wollen wir Kunden helfen, sich im wachsenden Angebot zu orientieren und herstellerübergreifend die passende Lösung zu finden. Wir sehen uns als neutraler Wegweiser für den gesamten Weg zur funktionierenden Automatisierung: von der ersten Idee über den Test bis zur Inbetriebnahme. Unsere Erfahrungen aus aktuellen Pilotprojekten mit Kunden und Partnern zeigen, dass sich humanoide Robotik zunehmend vom Demonstrator zur skalierbaren Lösung entwickelt.“

Mit RBTX zur Humanoiden-Flotte

Wie dieser Schritt vom Pilotprojekt zum Flotteneinsatz gelingen kann, zeigt die Zusammenarbeit mit Nucleus Robotics. Das Start-up hat sich für die Beschaffung von bis zu 100 humanoiden Robotern über den RBTX Marktplatz von igus entschieden. Das 2026 gegründete Unternehmen aus Gütersloh hat es sich zum Ziel gesetzt, dass die Roboter in der Intralogistik möglichst schnell in Flotten zum Einsatz kommen. Dafür erstellen die Experten 3D-Modelle von Fabriken, führen Simulationen durch und nehmen die Humanoiden schließlich vor Ort in Betrieb. Eine eigene KI-basierte Software namens Nucleus AI übernimmt dabei das Modelltraining und die Echtzeitüberwachung. So können Roboter für den Menschen körperlich belastende Routineaufgaben in der Intralogistik übernehmen, etwa das Kommissionieren von Bestellungen, den Transport von Waren oder die Versorgung von Verpackungsstationen in E-Commerce-Lagern. Auch im Einzelhandel, etwa in Drogeriemärkten, können sie beispielsweise beim Einräumen von Verkaufsregalen zum Einsatz kommen.

„Um Humanoide wirtschaftlich in Produktions- und Logistikprozessen einzusetzen, benötigen Unternehmen heute nicht nur leistungsfähige Hardware, sondern vor allem eine schnelle und skalierbare Integration in bestehende Abläufe“, Melvin Schwarz, CEO Nucleus Robotics. „Über RBTX haben wir Zugang zu einer großen Bandbreite an humanoiden Systemen und können für unterschiedliche Anwendungen die jeweils passende Lösung auswählen. Wir möchten humanoide Roboter zu einer wirtschaftlich skalierbaren Lösung für den täglichen Einsatz in Lager, Logistik und Handel weiterentwickeln.“ Julian Ruwe, Teamleiter Vetriebsinnendienst RBTX, ergänzt: „Wir bringen über RBTX die passenden Roboter, unsere Integrationskompetenz und unser Robotiknetzwerk in das Projekt ein, während Nucleus Robotics über ein tiefes Verständnis der Abläufe in der Intralogistik verfügt. Die Flotte von Nucleus Robotics ist ein wichtiger Schritt, um Praxiserfahrungen zu sammeln und humanoide Robotik schneller von einzelnen Pilotanwendungen in den industriellen Alltag zu überführen.“

95 humanoide Roboter von 35 Herstellern

Das Ziel von RBTX ist es, insbesondere kleine und mittelständische Unternehmen bei der Auswahl, Erprobung und Integration passender humanoider Systeme zu unterstützen. Die Plattform ist daher nicht nur Marktplatz für inzwischen 95 Modelle von 35 Herstellern, sondern auch ein Servicehub für Beratung und Integration. Interessenten können Roboter vergleichen, live testen und Integrationspartner finden, welche die Lösung in Betrieb nehmen. „Viele Unternehmen starten mit offenen Fragestellungen. Daher ist die Möglichkeit, unterschiedliche humanoide Roboter unter realen Bedingungen zu testen, ein wertvoller Vorteil“, sagt Alexander Mühlens. Da viele Projekte noch am Anfang stehen, setzt igus zudem auf flexible Geschäftsmodelle. Anwender können Roboter klassisch erwerben, bei Bedarf aber auch mieten, um die Systeme über einen längeren Zeitraum zu testen.

Roboter aus dem 3D-Drucker statt Millionen-Projekt: Wie ein Nürnberger Team High-Tech für jedermann baut

Veröffentlicht am von
Antworten

Freie Baupläne statt teurer Systeme: Das Open-Source-Projekt pib macht Robotik weltweit für Bildungseinrichtungen und private Haushalte bezahlbar – jetzt in der 5. Generation.

Nürnberg, 22. Oktober 2026 – Während Tech-Konzerne Milliarden in humanoide Roboter investieren, die hinter verschlossenen Labortüren bleiben, drucken Schulen, Ausbildungsbetriebe und Maker sie längst selbst aus: Mit dem Open-Source-Projekt „pib“ (printable intelligent bot) hat das Nürnberger IT-Unternehmen isento eine frei zugängliche Plattform geschaffen, die bereits an über 150 Bildungseinrichtungen im Einsatz ist und von einer weltweiten Maker-Community gebaut wird. Ziel des Projekts ist es, Robotik und Künstliche Intelligenz (KI) für jedermann bezahlbar und verständlich zu machen. Jetzt stellt das Team mit pib#5 die fünfte Entwicklungsgeneration des humanoiden Roboters vor.

Was ist pib und was macht ihn besonders?

pib ist ein humanoider Roboter, den man nicht fertig kauft, sondern selbst baut: Alle 3D-Druckdaten, Bauanleitungen und Software-Programme sind quelloffen (Open Source) und stehen jedem kostenlos zur Verfügung. Bauteile, die man nicht drucken kann – wie Motoren, Kameras oder Steuerungsplatinen –, stammen aus dem normalen Elektronikhandel.

Damit senkt pib die Einstiegshürden in eine Zukunftstechnologie, die bisher meist großen Forschungslaboren und Konzernen mit Millionenbudgets vorbehalten war. Statt eines unbezahlbaren „Blackbox-Systems“ bekommen Bildungs- und Ausbildungsstätten sowie Maker einen transparenten Baukasten zum Verstehen, Ausprobieren und Weiterentwickeln.

Die wichtigsten Neuerungen bei pib#5

Die Weiterentwicklung zu Version 5 basiert direkt auf den Erfahrungen und Wünschen der weltweiten Community:

  • Feinfühligere Hände: Finger und Handflächen wurden schlanker und genauer konstruiert. Dadurch kann pib kleinere Gegenstände viel sicherer greifen und die Handbewegungen wirken spürbar natürlicher.
  • Beweglicheres Handgelenk: Das Handgelenk wurde mechanisch komplett neu gedacht. Es bietet mehr Bewegungsfreiheit und hält gleichzeitig mehr Belastung im Alltag aus.
  • Einfaches Stromsystem („Plug & Power“): Das bisherige Kabelgewirr im Inneren wurde durch ein zentrales Stecksystem ersetzt. Das macht den Zusammenbau für Einsteiger und Schulklassen deutlich einfacher.
  • Stärkere Motoren: Neue, robustere Servomotoren sorgen für flüssigere, kraftvollere Bewegungen und halten auch im Dauerbetrieb zuverlässig durch.

Zukunftstechnologien begreifbar machen

pib wird in Bildungs- und Ausbildungsstätten bereits eingesetzt, um theoretisches Wissen in Informatik, Mechanik und KI direkt in der Praxis begreifbar zu machen – von einfachen Programmierübungen mit Blöcken bis hin zu komplexen Anwendungen mit Python oder dem Roboter-Betriebssystem ROS 2.

„Humanoide Robotik und KI werden unseren Alltag in den nächsten Jahren grundlegend verändern. Wir wollen, dass Menschen diese Technologien selbst verstehen, mitgestalten und ausprobieren können, statt nur passive Nutzer zu sein. Mit pib#5 haben wir die Mechanik und Elektronik noch zugänglicher gemacht, damit noch mehr Bildungseinrichtungen, Maker und Entwickler eigene Ideen auf dieser Basis verwirklichen können.“

— Dr. Shota Okujava, Co-Founder des pib-Projekts

Sämtliche 3D-Druckdateien, Schritt-für-Schritt-Anleitungen und Programmierhilfen für pib#5 können ab sofort kostenfrei auf der Projekt-Website www.pib.rocks heruntergeladen werden.

Technische Eckdaten & Spezifikationen für Redaktionen (pib#5)

• Projekt-Typ: Quelloffener, modularer Roboter-Oberkörper (Open-Source-Hardware & -Software)

• Lizenz: Frei zugängliche CAD-Dateien und Software (Open Source)

• Fertigungsverfahren: FDM-3D-Druck (optimiert für gängige Standard-Druckbetten ab 220 × 220 mm)

• Elektronik & Architektur: Raspberry Pi 5, zentrales Stecksystem („Plug & Power“), standardisierte Servos

• Software & Programmierung: Blockly (visuelle Blöcke), Python, Anbindung an ROS 2

• Dateien & Dokumentation: Alle STL-/CAD-Dateien, Schaltpläne und Guides kostenfrei abrufbar unter pib.rocks

Über pib (printable intelligent bot): pib ist ein quelloffenes, 3D-gedrucktes Roboterprojekt, initiiert von der Nürnberger isento GmbH. Die Initiative verbindet Hardware-Entwicklung, 3D-Druck und moderne Software mit dem Ziel, humanoide Robotik und Künstliche Intelligenz zu demokratisieren und für alle Menschen – von Schulen und Ausbildungsbetrieben bis hin zur weltweiten Maker-Community – barrierefrei zugänglich zu machen. Eine stetig wachsende Community arbeitet gemeinsam an der Weiterentwicklung. Website: https://pib.rocks

Mini-Roboter fliegt fast wie ein Insekt: KI-Steuerung ermöglicht Saltos und schnelle Kurven

Veröffentlicht am von
Antworten

Ein Flugroboter mit nur 750 Milligramm Gewicht schafft zehn Überschläge in elf Sekunden. Er kann scharf bremsen, schnell die Richtung wechseln und selbst bei kräftigem Luftstrom auf Kurs bleiben. Möglich wird das durch eine neue Steuerung, bei der auch ein neuronales Netz zum Einsatz kommt.

Entwickelt wurde das System von Forschenden des Massachusetts Institute of Technology (MIT). Die zugrunde liegende Studie erschien bereits im Dezember 2025 im Fachjournal Science Advances.

Vier Zentimeter groß und 750 Milligramm leicht

Der Roboter ist nur etwa vier Zentimeter lang und breit und 0,9 Zentimeter hoch. Er besitzt vier unabhängig voneinander angetriebene Flügelmodule.

Für den Antrieb sorgen sogenannte dielektrische Elastomer-Aktoren. Das sind künstliche Muskeln aus weichem Material, die sich durch elektrische Spannung verformen. Damit bewegen sie die Flügel des Roboters mit einer Frequenz von 330 Schlägen pro Sekunde.

Bei einem so kleinen Fluggerät ist die Steuerung besonders schwierig. Schon geringe Luftbewegungen oder kleine Abweichungen können den Roboter stark beeinflussen. Gleichzeitig muss die Elektronik sehr schnell reagieren, damit er nicht die Kontrolle verliert.

Erst rechnet ein aufwendiger Controller – dann lernt das neuronale Netz

Die Forschenden lösten das Problem mit einer Kombination aus klassischer Regelungstechnik und maschinellem Lernen.

Zunächst berechnet ein sogenannter ein intelligenter Regler (Model Predictive Controller), welche Steuerbewegungen nötig sind. Er berücksichtigt dabei wie sich der Roboter bewegt und welche Störungen möglich sind, sowie die Grenzen der Motoren/Flügel.

Dieser Controller arbeitet sehr genau, benötigt aber vergleichsweise viel Rechenleistung. Deshalb verwendete das Team ihn als eine Art Lehrer für ein neuronales Netz. Beim nachahmenden Lernen (Imitation Learning) lernte das künstliche neuronale Netz, die Entscheidungen des aufwendigeren Controllers nachzuahmen. So lassen sich Steuerbefehle sehr schnell erzeugen. Im Experiment wurde die Steuerung bis zu 1.000-mal pro Sekunde aktualisiert.

Fast zwei Meter pro Sekunde

Mit dieser Steuerung erreichte der Roboter eine maximale Fluggeschwindigkeit von 197 Zentimetern pro Sekunde, also knapp zwei Metern pro Sekunde. Die maximale Beschleunigung lag bei 11,7 Metern pro Sekunde zum Quadrat.

Verglichen mit früheren Ergebnissen bei Flugrobotern dieser Größenklasse entspricht das laut Studie einer Verbesserung der Höchstgeschwindigkeit um 447 Prozent und der Beschleunigung um 255 Prozent. Die Prozentzahlen beziehen sich also auf frühere Versuchsergebnisse – nicht darauf, dass ein beliebiger Roboter durch KI automatisch 447 Prozent schneller wird.

Der kleine Flieger schaffte außerdem zehn aufeinanderfolgende Überschläge in elf Sekunden.

Fliegen wie eine Fliege

Besonders interessant sind sogenannte Sakkaden. Dabei beschleunigt der Roboter stark, kippt seinen Körper, ändert schnell die Flugrichtung und bremst wieder ab.

Ähnliche Manöver gibt es bei fliegenden Insekten. Sie helfen ihnen unter anderem dabei, schnell die Richtung zu ändern und Bewegungsunschärfe beim Sehen zu verringern. Im Test konnte der Roboter solche Manöver sogar bei einer Luftströmung von 160 Zentimetern pro Sekunde durchführen.

Noch kein autonomes Roboter-Insekt

So klein der Roboter ist: Das komplette Flugsystem passt noch nicht in seinen Körper.

Seine Position und Orientierung wurden im Versuch von sechs externen Kameras erfasst. Die Berechnungen liefen auf einem Computer außerhalb des Roboters. Auch der Strom kam von außen über ein Kabel. Dieses Kabel beeinflusste teilweise sogar die Flugbewegungen und verfing sich während einiger Überschläge am Roboter.

Die Forschenden schreiben selbst, dass Sensorik, Rechenleistung und Energieversorgung noch nicht an Bord sind. Für einen wirklich autonomen Mini-Flugroboter müssten diese Systeme stark verkleinert und leichter werden.

Wozu könnten solche Mini-Roboter dienen?

Eine mögliche Anwendung ist die Suche nach Menschen nach Erdbeben oder Gebäudeeinstürzen. Kleine Flugroboter könnten durch Öffnungen gelangen, die für größere Drohnen zu eng sind.

Bis dahin gibt es allerdings noch einiges zu lösen. Ein Roboter, der im Labor mit externen Kameras, Rechner und Stromversorgung fliegt, ist etwas anderes als ein autonomes System, das sich selbst in unbekannter Umgebung orientieren kann.

Fazit

Die eigentliche Neuerung steckt weniger im Körper des Roboters als in seiner Steuerung. Die Forschenden nutzten dasselbe grundlegende Fluggerät wie in früheren Arbeiten, konnten es mit einem neuen Regelungs- und Lernverfahren aber deutlich schneller und wendiger fliegen lassen.

197 Zentimeter pro Sekunde, schnelle Richtungswechsel und zehn Überschläge hintereinander zeigen, was bei Robotern unter einem Gramm inzwischen möglich ist. Der nächste schwierige Schritt ist, einen größeren Teil der bislang externen Technik direkt auf dem Roboter unterzubringen.

🦊 FuxFun – Wusstest du, dass …?

Der Mini-Roboter erreicht ungefähr 50 eigene Körperlängen pro Sekunde. Bei einem zwei Meter langen Fluggerät wären das umgerechnet rund 100 Meter pro Sekunde – etwa 360 Kilometer pro Stunde.

Für Profis

Die Studie trägt den Titel Aerobatic maneuvers in insect-scale flapping-wing aerial robots via deep-learned robust tube model predictive control. Sie wurde von Yi-Hsuan Hsiao und seinem Team verfasst und im Dezember 2025 in Science Advances veröffentlicht. 

Quellen

Hsiao et al., Science Advances (2025): Originalstudie Aerobatic maneuvers in insect-scale flapping-wing aerial robots via deep-learned robust tube model predictive control.

MIT News, 3. Dezember 2025: MIT engineers design an aerial microrobot that can fly as fast as a bumblebee.

ScienceDaily, 22. September 2026: MIT’s tiny flying robot gets 450% faster with AI. Die Meldung basiert auf Material des MIT.

Dryad: Veröffentlichter Forschungsdatensatz mit aufgezeichneten Flug-, Positions- und Steuerungsdaten der Studie.

📚 Buchempfehlung

Wenn du noch mehr über Roboter, Sensoren und Künstliche Intelligenz erfahren möchtest: Im Buch „Roboter & KI“ aus der SchlauFUX-Reihe vom Kosmos Verlag werden viele Grundlagen rund um Robotik und KI leicht verständlich erklärt.

Roboter & KI – SchlauFUX beim Kosmos Verlag

Der Artikel wurde mit KI Unterstützung erstellt

Moldova Robotics Team Wins FIRST Global Challenge 2026

Veröffentlicht am von
Antworten
A team built around students from the rural community of Boșcana helped Moldova secure the tournament title, silver for engineering design and silver for its Ember Mesh wildfire-detection innovation.

CHIȘINĂU, Moldova — October 12, 2026 — FIRST Global Team Moldova has won the FIRST Global Challenge 2026 in Incheon, Republic of Korea, securing one gold and two silver medals at the international robotics competition bringing together national teams from nearly 190 countries. Moldova won gold as part of the tournament’s winning alliance alongside Uzbekistan, Venezuela and El Salvador, while also earning silver for the engineering design of its robot and silver for its Ember Mesh innovation project.

The Moldovan national team was represented by ENIGMA, a team with its roots in the village of Boșcana, Criuleni district. Four of its five student members — Uliana Vîntu, Gabriel Josan, Valeria Untila and Augustin Leșan — study at the “Mihai Stratulat” Theoretical High School in Boșcana, making a rural school the backbone of Moldova’s national team. Daniel Țanga, from the “Boris Dinga” Theoretical High School in Criuleni, completed the student team. They were mentored by Elena Frunza, from the Boșcana school, and Veronica Eșanu, Coordinator of the National Educational Robotics Program and mentor with the Innovate Moldova Programme. ENIGMA was selected to represent Moldova following its performance at the 2026 FIRST Tech Challenge Moldova National Championship.

To solve contest’s challenge, the team brought their technology concept to the global stage. Ember Mesh is a network of autonomous sensor capsules designed to detect forest fires early beneath the tree canopy, where conventional aerial monitoring can be less effective. The capsules transmit environmental data to a monitoring platform and can be deployed by drones or helicopters in remote and difficult-to-access areas. Designed as an affordable solution that could be deployed by communities internationally, Ember Mesh advanced to the final round of the FIRST Global New Technology Experience and received the silver FIRST Global Innovator Award, finishing among the competition’s leading innovation projects.

The result further strengthens Moldova’s exceptional record at FIRST Global. Moldova entered the 2026 competition at the top of FIRST Global’s all-time gold-medal ranking with eight gold medals; the victory in Incheon brings the country’s tally to nine gold medals. Since joining FIRST Global in 2017, Moldova has won bronze in Mexico in 2018; three gold medals in Dubai in 2019; gold in Geneva in 2022; gold and silver in Singapore in 2023; two gold medals in Athens in 2024; and gold and an honorable mention in Panama in 2025. The 2026 edition adds another gold and two silver medals — the Zhang Heng Award for Engineering Design and the FIRST Global Innovator Award — to that record.

Moldova’s international performance is rooted in more than a decade of investment in educational robotics. Launched in 2014 as the RoboClub pilot, the National Educational Robotics Program has expanded from a handful of participating schools into a nationwide network of more than 270 robotics clubs in schools and libraries, engaging more than 60,000 students in practical STEM learning. The programme gives students hands-on experience in programming, engineering, design, teamwork and problem-solving, creating a pathway from introductory school robotics to advanced national and international competition. The preparation and participation of FIRST Global Team Moldova were supported by the Ministry of Education and Research and the National Agency for Curriculum and Evaluation; the Innovate Moldova Programme, funded by Sweden and the United Kingdom and implemented by the Foundation for Development of the Republic of Moldova; Premier Energy Distribution; the Technical University of Moldova and FabLab Chișinău; and Ozonteh.

Petoi Quaddle: A Do-It-All Mini Robot Dog for Physical AI

Veröffentlicht am von
Antworten

Your ticket to an open-source playground of real-world robotics & AI — for fun, learning & experiments — made accessible with OpenCat

Quaddle is the next robot to democratize access to robotics and physical AI — a palm-sized quadruped that:

  • assembles with only 4 screws in under 20 minutes
  • walks, flips, skates, and reacts
  • lets you teach it a new trick in seconds with no code
  • is a companion in learning robotics, coding & physical AI

Starting at $109, it’s the most accessible legged physical AI kit available — nothing else in this category comes close. It’s also a versatile robot that moves like something alive, not something mechanical or just on wheels.

A real answer to physical AI’s accessibility problem, no matter who wins the „GPT moment“ race. The industry is debating which frontier AI model or world model will produce robotics‘ „GPT moment.“ Quaddle doesn’t claim to answer that. What it addresses is a narrower, separate problem: almost nobody can actually touch a real robot outside a toy aisle.

  • Quaddle closes that gap directly: an affordable, playful robot you can actually own, not just watch
  • Once it’s on your desk, Petoi’s own APIs let anyone vibe-code new robot behaviors — no embedded-systems background, no touching firmware internals required
  • AI-assisted „vibe coding“ can even reach into the open firmware itself for those who want to go deeper — it took as little as 15 minutes for Quaddle’s own mood-expression feature

There’s already something on a desk people can pick up and try for themselves today.

Goal: $50,000 — achieved in the first two days. Delivery: targeting early December 2026 — in time for Christmas. Current funding progress: see the live Kickstarter page.

Who Quaddle is for

Primarily an educational robotics & physical AI platform, built around students, makers, educators, and researchers who want to build on it and customize it, not just watch it.

AudienceWhy Quaddle fits
Students (8+) & young buildersBlock-to-Python-to-C++ coding path grows with them; Learn & Replay gives an instant, no-code first win
Makers & hobbyistsOpen OpenCat platform, LEGO-compatible mounting, feedback servos you can read and reprogram — not a sealed toy
K-12 & university educatorsClassroom-ready without depending on Wi-Fi; a two-level path from AI-assisted prompts to hands-on robotics
Researchers & developersURDF (the robot’s 3D description file, used to load it into a simulator) is published and portable to standard simulators (Gazebo, PyBullet, Isaac Sim) for sim-to-real and reinforcement-learning work
Gift buyersPrice and Deskpet/companion appeal make it approachable even without a robotics background

Quaddle is already in production and shipping on the stated timeline — no months-long wait.

Petoi also invites the community to help design the robot itself: anyone can create a custom color scheme at qd.petoi.com and submit it for community voting. Designs with strong support that pass production review may become an official Quaddle colorway, with the designer credited. More on the campaign.

Key features

FeatureDetail
90+ Lifelike movementsActive balancing, self-righting, forward flips, backflip, skating (slides ~½m), crab walk, three-leg gait
Learn & Replay Your Trick (Buddy/Scout)See „Moments that define Quaddle“ above
Voice + AI (Buddy/Scout)Natural language → motion; cloud LLM, typical <1s latency; locomotion stays local
Deskpet mode (Buddy/Scout)On-desk AI companion: chats, reacts with movements and mood, keeps you company
Offline capableMobile app, gamepad controller, back touch buttons trigger all signature moves without Wi-Fi
Build time~15 minutes, snap-fit, swappable battery, Type-C charging
Open platformFull Petoi toolchain (OpenCat, Petoi’s open-source robotics framework), ROS (Robot Operating System, the standard robotics software framework) via Raspberry Pi; compatible with Arduino modules and sensors
CustomizableMood expression, 3D-printable shells, mounts, and accessories (official STL files — load-bearing joints stay injection-molded for durability); LEGO-compatible mounting points for sensors and add-ons
Privacy switchHardware slide switch fully cuts power to AI module — classroom-safe

About Petoi

Founder Dr. Rongzhong Li built a robot cat as a personal project in 2016 while a physics lecturer at Wake Forest University, publishing the designs as OpenCat; he founded Petoi LLC in 2017 to commercialize it. Nybble (2018, Indiegogo) and Bittle (2020, Kickstarter — 11x its funding goal) followed. Quaddle is the next generation: more interaction surfaces, richer AI, and roughly half the price of prior flagship tiers.

Kassow Robots erweitert 7-Achs-Cobot-Portfolio

Veröffentlicht am von
Antworten

Zwei neue Modelle vergrößern das Traglast- und Reichweitenspektrum für kompakte und effiziente Automatisierungslösungen – inklusive AMR- und AGV-Anwendungen

Neues Portfolio mit sieben 7-Achs-Cobots (Bildquelle: Kassow Robots)

Kopenhagen, 29. September 2026: Kassow Robots ApS, ein Teil der Bosch Rexroth AG, hat sein Portfolio auf insgesamt sieben 7-Achs-Cobots ausgeweitet. Mit den neu verfügbaren Modellen KR1240 und KR1824 lassen sich zahlreiche Automatisierungsaufgaben mit Traglasten bis zu 40 kg oder Reichweiten bis zu 1.800 mm platzsparend und einfach umsetzen. Die jeweiligen EDGE-Editionen mit integriertem Controller und direktem DC-Anschluss ermöglichen neben hochkompakten Installationen auch mobile Anwendungen mit zwei Cobot-Armen.

Mit den besonders leistungsstarken Modellen KR1240 und KR1824 schließt Kassow Robots die Lücke zwischen kollaborativen und industriellen Anwendungen. Im Vergleich zum bisherigen Portfolio liegen die Gelenkdrehmomente um 50 % höher. Die Handgelenkgeschwindigkeit konnte um mehr als 20 % und die mechanische Steifigkeit um 40 % gesteigert werden. 

Der KR1824 ist mit einer maximalen Reichweite von 1.800 mm für große Arbeitsbereiche mit schweren Lasten bis 24 kg ausgelegt. Mit diesen Eigenschaften überzeugt der Cobot nicht nur beim Palettieren mit hoher Stapelhöhe, sondern auch in der Verpackung, Logistik oder End-of-Line-Automatisierung.

Mit dem für schwere Handhabungsaufgaben entwickelten KR1240 lassen sich zahlreiche Prozesse automatisieren, die bislang jenseits der Möglichkeiten eines Cobots lagen. Die Kombination aus bis zu 40 kg Traglast und 1.200 mm Reichweite prädestiniert den KR1240 für die Maschinenbestückung, schweres Pick-and-Place oder das Handling von Metallteilen und Baugruppen in anspruchsvollen Industrieumgebungen.

Die neuen High-Performance-Modelle KR1240 (rechts) und KR1824 von Kassow Robots (Bildquelle: Kassow Robots)

Hochperformante mobile Roboterlösungen

Die EDGE-Editionen der neuen Modelle integrieren einen Controller und einen DC-Anschluss in einem kleinen Standfuß von nur 194 × 229 mm. Mit dieser modellübergreifend erhältlichen Option ermöglicht Kassow Robots hochkompakte und mobile Automatisierungen ohne externe Steuerung bis hin zur zweiarmigen Manipulation mit zwei hochflexiblen 7-Achs-Cobots und einem AMR oder AGV als Basis.

Mit der zeitgleichen Veröffentlichung der Kassow Robots Connector App für ctrlX AUTOMATION von Bosch Rexroth treffen drei Entwicklungen zusammen: die gesteigerte mechanische Leistung der neuen Modelle, kompakte EDGE-Versionen mit integriertem Controller und die offene Anbindung an Geräte mit ctrlX OS und das damit verbundene Ökosystem. Diese einzigartige Kombination ermöglicht nun hochperformante mobile Roboterlösungen für schwere Lasten und große Reichweiten, die sich nahtlos und effizient in die übergeordnete Fabrikautomation einbinden lassen.

In allen KR-Modellen ermöglicht der zusätzliche Freiheitsgrad eine Veränderung der Position des Ellenbogens (J7) bei gleicher Werkzeugpose. Dadurch können die Cobots nahe an der Basis arbeiten, um Hindernisse herumgreifen und komplexe Bewegungsabläufe auf engem Raum ausführen. Davon profitieren insbesondere kleine und mittlere Unternehmen, die manuelle Prozesse nachträglich automatisieren möchten.

Mobiler Zwei-Arm-Cobot für anspruchsvolle Anwendungen in Produktion und Logistik (Bildquelle: © Ippi Studio)

„Dank unserer Neuerungen bei Hardware und Software war es für unsere Kunden noch nie so einfach, die Flexibilität, Skalierbarkeit und Effizienz in Produktion und Logistik zu verbessern und neue Cobot-Anwendungen in ihre Automationsumgebung zu integrieren“, sagt Kristian Kassow, CEO von Kassow Robots. „Insbesondere die neuen EDGE-Editionen eröffnen mit ihrer hohen Traglast und großen Reichweite völlig neue Möglichkeiten für mobile Zweiarm-Anwendungen bis hin zu einer neuen Klasse von Industrial Humanoids.“

Kristian Kassow, CEO von Kassow Robots (Bildquelle: Kassow Robots)

Weitere Informationen unter: https://www.kassowrobots.com/de/produkte/new-models

Vention eröffnet Physical AI Lab für Industrierobotik

Veröffentlicht am von
Antworten

MONTREAL und BERLIN, Sept. 29, 2026 /PRNewswire/ — Vention, ein führender Plattform-Anbieter für industrielle Automatisierung, gibt die Eröffnung seines Physical AI-Labors in Montreal bekannt. Der Forschungsschwerpunkt des Labors liegt auf KI-basierter Robotik für die Fertigungsindustrie. Das Ziel ist, neue Physical AI-Fähigkeiten hinsichtlich der Anforderungen realer Produktionslinien zu validieren und zu skalieren.

Das Forschungsprogramm des Labors vereint industrielle Datenerfassung und Robotersteuerung mit KI-Anwendungen und zielt auf komplexe und unstrukturierte Fertigungsaufgaben ab. Da die Technologie von Vention weltweit bei Tausenden von Herstellern zum Einsatz kommt, darunter 90 der Fortune-500-Unternehmen, erhalten die Forschenden direkten Zugang zu realen Fertigungsumgebungen und einem kontinuierlichen Strom industrieller Manipulationsdaten für das Training von Physical AI-Modellen. Diese Kombination aus akademischer Forschung und einer aktiven industriellen Basis hebt das Labor von anderen Akteuren der Branche ab. Die Modellentwicklung wird durch Benchmarks als auch durch Kundenfeedback geprägt.

Dr. Jimmy Li, Leiter des Bereichs Physical AI im neuen Labor von Vention in Montreal. (Copyright Vention)

„Was dieses Labor auszeichnet, ist der Kreislauf, den wir geschaffen haben: Die akademische Forschung fließt direkt in reale Produktionsprobleme ein, und das Feedback aus der Produktion fließt wiederum zurück in die Forschung“, sagte Dr. Jimmy Li, Leiter Physical AI bei Vention. „Unsere Kunden warten nicht auf ein fertiges Produkt, das sie testen können; sie sind von Anfang an dabei, während wir es entwickeln. Das ist in diesem Bereich einzigartig und ermöglicht es uns, schneller von einem Forschungsergebnis zu einer Lösung zu gelangen, die tatsächlich in der Fabrikhalle zum Einsatz kommt.“

„Physical AI wird die Möglichkeiten der Hersteller zur Automatisierung grundlegend erweitern, doch die Herausforderung besteht nicht mehr nur darin, zu beweisen, dass ein Roboter eine Aufgabe im Labor ausführen kann“, sagte Etienne Lacroix, Gründer und CEO von Vention. „Die eigentliche Chance besteht darin, diese Fähigkeiten zuverlässig, wirtschaftlich und in Tausenden von Fabriken einsetzbar zu machen. Durch die Kombination von Kanadas erstklassigem KI-Ökosystem mit Ventions fundiertem Robotik-Know-how, den Industriedaten und der Full-Stack-Automatisierungsplattform verfügen wir über eine einzigartige Grundlage, um diese Lücke zu schließen.“

„Send us your parts“-Option für deutsche Unternehmen

Auch deutsche Unternehmen können das Labor nutzen und von den Entwicklungsfortschritten profitieren. „Deutschland ist neben Nordamerika einer der wichtigsten Märkte für uns“, sagt Dr. Li. „Mit ihrem hohen Automatisierungsgrad und ihrem Praxiswissen bringen deutsche Hersteller beste Voraussetzungen für die Anwendung von Physical AI mit. Diese Kompetenz wollen wir einbeziehen und deutschen Unternehmen ermöglichen, an unserer Forschung teilzuhaben.“

Dafür hat Vention eine sogenannte „Send us your parts“-Option eingerichtet. Dr. Li erklärt: „Als deutscher Hersteller schicken Sie uns ein physisches Bauteil nach Montreal, und wir testen es mit unserer Software in einer Live-Zelle mit Robotern von Universal Robots oder Fanuc. Wir liefern Ihnen Informationen zur Greiferfolgsrate, zur Zykluszeit und zu Fehlermodi, gemessen an Ihrem eigenen Bauteil. So können wir gemeinsam echte Probleme in der Produktion lösen – nicht nur virtuell in Simulationen, sondern ganz konkret in der Praxis.“  

Darüber hinaus bietet das Physical AI-Labor deutschen Entwicklerteams KI-basierten Zugriff auf Szenendigitalisierung, Segmentierung, Posenschätzung, Greiferauswahl und kollisionsfreie Bewegungsplanung. Diese Option ist insbesondere für Systemintegratoren und Maschinenbauer interessant, die Automatisierungslösungen selbst erweitern, anstatt sie fertig einzukaufen.

Weltklasse-KI-Expertise für die Industrierobotik

Das Physical AI-Labor von Vention wird von Dr. Jimmy Li geleitet, einem Forscher im Bereich Robotik und maschinelles Lernen von der McGill University, der über mehr als ein Jahrzehnt Erfahrung in der peer-reviewten Forschung sowie fundiertes Fachwissen in den Bereichen Computer Vision, Roboterwahrnehmung, autonome Systeme und KI-gestützte Robotermanipulation mitbringt. In den vergangenen zwei Jahren hat er die Physical AI-Strategie von Vention vorangetrieben und die technische Zusammenarbeit mit NVIDIA geleitet, um Fortschritte in der KI-Forschung in kommerzielle Roboteranwendungen umzusetzen, die in Fabrikhallen zum Einsatz kommen.

Dr. Joelle Pineau, Chief AI Officer bei Cohere, wird Dr. Li als externe technische Beraterin zur Seite stehen. Ihre Beiträge werden sich auf Entscheidungen zur Modellarchitektur, die Festlegung von Forschungsschwerpunkten und den Aufbau von Kontakten zur breiteren KI-Community konzentrieren.

Das Labor hat bereits neues geistiges Eigentum geschaffen, darunter die modulare Physical AI Pipeline GRIIP, die im Februar 2026 auf den Markt gebracht wurde. Als Fortsetzung des Entwicklungsprozesses wird Vention ein öffentliches GRIIP-Software Development Kit (SDK) veröffentlichen, das es Ingenieurteams ermöglicht, die Pipeline entsprechend ihren individuellen Anforderungen weiterzuentwickeln.

CircuitMess Launches MAKERphone 2.0 on Kickstarter — a Real 4G Phone You Build Yourself and Code with AI

Veröffentlicht am von
Antworten

Eight years after 2,154 backers soldered together the original DIY phone, CircuitMess returns with a sequel anyone can assemble in about two hours — and program in plain English, Python, or C++.

Middletown, Delaware, USA — September 10th, 2026 — CircuitMess today launched its Kickstarter campaign for MAKERphone 2.0, a fully functional 4G mobile phone that arrives in pieces. Builders assemble it themselves in about two hours — no soldering and no experience required — insert a nano-SIM, and it makes real calls and sends real texts on live cellular networks. Then comes the part no other phone offers: its owner programs it, starting by describing ideas in plain English in VibeBoy, CircuitMess’s AI-assisted coding studio, and progressing to real Python and C++.

From Seven Hours of Soldering to a Two-Hour Build

The original MAKERphone, launched on Kickstarter in 2018, asked backers to spend roughly seven hours with a soldering iron — and 2,154 of them did. Eight years and feedback from more than 6,000 MAKERphone users later, MAKERphone 2.0 keeps the build-it-yourself soul and removes the barriers: every component clicks, screws, or plugs into place, guided by a LEGO-style illustrated manual and video guides. Along the way, builders learn what a phone actually is from the inside out — the processor, the modem, the display, the battery.

A Phone With No Locked Doors

Assembled, MAKERphone 2.0 is a complete classic phone: calls, texting, contacts, ringtones, alarms, a music player, and more than 10 built-in retro games on a 1.77-inch color display — 104 grams of open, hackable hardware built around the Arduino-compatible ESP32-S3. Its UMAX expansion port takes six snap-on modules — Camera, Big Speaker, Flashlight, Environment, Infrared, and a DIY Perf Board for custom circuits — each auto-detected the moment it is plugged in. An optional companion, the buildable MAKERband smartwatch, pairs with the MAKERphone as well as iOS and Android, with 15 watchfaces, five mini-games, and phone notifications.

For parents, it is a first phone that calls and texts the people a child needs — with no social media, no app store, and no infinite feed. When a kid wants a new app, they build it.

Coding That Starts in Plain English

MAKERphone 2.0 is programmed through VibeBoy, CircuitMess’s AI-assisted coding studio: describe an idea in plain English — „make me a game where a taco dodges falling pickles“ — watch AI write the code, and send it to the phone in one click. Then open that code, learn to read it, fix it, and make it your own: a four-level learning ladder takes builders from Pixel Rookie (ages 9+) to Vibe Coder, writing their own Python and C++ from a blank file. VibeBoy is not autocomplete — it teaches users how to think with AI: how to describe problems, read generated code, and correct it when it is wrong. Every MAKERphone 2.0 comes with three months of unlimited AI usage and a free VibeBoy tier for life.

The philosophy behind the product: MAKERphone 2.0 doesn’t fight screen time — it turns it into create time.

„The original MAKERphone taught thousands of kids that a phone isn’t magic — it’s parts and code, and both can be mastered,“ says Albert Gajšak, founder and CEO of CircuitMess. „MAKERphone 2.0 takes away everything that used to stand in the way. You build it in an afternoon, and with VibeBoy you can make it do things no phone in any store can do — even if you have never written a line of code.“

Ready for Manufacturing, Not a Prototype

MAKERphone 2.0’s hardware design is complete and final production hardware exists; the software is feature-complete and in final testing. The Kickstarter campaign funds manufacturing at scale, not R&D, and deliveries to backers are expected in Q3 2027. The campaign offers backers exclusive early-bird pricing and limited launch rewards.

To back the project, visit the MAKERphone 2.0 Kickstarter page, or explore CircuitMess’s other kits at circuitmess.com.

About CircuitMess

CircuitMess is a team of engineers and designers based in Karlovac, Croatia, founded in 2017 by Albert Gajšak after a successful Kickstarter campaign for MAKERbuino. Its mission is turning kids — and kids at heart — from tech consumers into tech creators. CircuitMess has shipped more than 300,000 kits to customers in over 100 countries, developed 37 products, and raised over $2.2M across 6 Kickstarter campaigns, every single one delivered. Its kits have been featured in Forbes, TechCrunch, Wired, BBC, The Verge, The New York Times, Popular Science, Tom’s Hardware, and GameSpot. Find out more at www.circuitmess.com.

eXperiBot Explorer: Ein Lernroboter, der Lernende zum Verstehen anregt, statt zum Raten

Veröffentlicht am von
Antworten

Wer schon einmal einen Linienfolger programmiert hat, kennt das Prinzip: Man gibt einen Schwellenwert ins Programm ein, lässt den Roboter starten, beobachtet, wie er über die Linie fährt, verändert die Zahl und lässt ihn erneut starten. Nach einiger Zeit passt das Ergebnis. Warum es schließlich passt, weiß am Ende jedoch oft niemand so genau.

Genau hier setzt der eXperiBot Explorer an: Er macht sichtbar, was sonst im Verborgenen bleibt, und macht so aus dem Ausprobieren ein Verstehen.

eXperibot 1er-Set © 2026 Cornelsen Experimenta GmbH

Der eXperiBot Explorer von Cornelsen Experimenta richtet sich an Schülerinnen und Schüler ab Klasse 5. Der Lernroboter ist modular aufgebaut und besteht aus wenigen Modulen: Powerbrain, Motor, Multisensoren und Cube. Im Handumdrehen lassen sich die Module miteinander verbinden und flexibel kombinieren.

Explosionszeichnung eXperibot © 2026 Cornelsen Experimenta GmbH

Programmiert wird mit der eXperiBot Blockly App. Diese ist kostenlos für Windows, macOS, iOS und Android verfügbar. Ist eine Installation auf den verwendeten Geräten nicht möglich, arbeitet man stattdessen im Browser mit der Web-App – und ist dabei nicht dauerhaft auf eine Verbindung angewiesen: Die Lerneinheiten werden heruntergeladen und lassen sich anschließend auch offline bearbeiten. Für die Arbeit mit der App ist keine Anmeldung notwendig. Es werden weder persönliche Konten noch Benutzerprofile angelegt.

eXperiBot und die eXperiBot Blockly App © 2026 Cornelsen Experimenta GmbH

Ablesen statt raten

Die App zeigt Sensorwerte in Echtzeit an, auch wenn kein Programm ausgeführt wird. Das Powerbrain sowie jedes angeschlossene Modul liefern eigene Messwerte – von der Beschleunigung über den Winkel eines Pivot-Moduls bis hin zur Farbe, die der Multisensor gerade erkennt.

eXperiBot-Live-Datenin der eXperiBot Blockly App © 2026 Cornelsen Experimenta GmbH

Dies kehrt die übliche Reihenfolge der Arbeitsschritte um. Der Roboter wird über den Untergrund geschoben, die Werte werden beobachtet und anschließend wird programmiert. So wird sichtbar, was der Sensor tatsächlich misst, noch bevor daraus ein Programm entsteht. 

Das Nachrichtenprotokoll verfolgt denselben Ansatz. Über den Block „Text – gib aus“ lassen sich Statusmeldungen und Variablenwerte zur Laufzeit ausgeben. Wenn etwas schiefgeht, erscheint eine Fehlermeldung mit dem Python-Fehlertyp, einer Beschreibung und der Zeilennummer – bezogen auf den Code, den die Blöcke erzeugen. So ist sofort ersichtlich, an welcher Stelle die Suche beginnen muss.

Den Python-Code kann man sich neben der Blockansicht anzeigen lassen, gedacht als Übergang in den Informatikunterricht höherer Klassen. 

Stecksystem ohne Werkzeug

Die Bauteile werden ohne Werkzeug zusammengesteckt, und fast jede Würfelseite lässt sich andocken.

Verbinden der Module © 2026 Cornelsen Experimenta GmbH

Je nach Aufbau wandert der Multisensor an den eXperiBot: Beim Linienfolger nach unten, beim Ausweichen nach vorn. Er liefert Licht-, Farb-, Abstands- und Gyro-Werte. Mit den Zusatzmodulen Pivot, Twister und Grabber wird aus dem Fahrzeug ein greifender oder schwenkender Aufbau. Die Verbindung zur App erfolgt über Bluetooth, kabellos und ohne zusätzliche Einrichtung.

Blockly ohne Maus

Das jüngste Update bringt eine Neuerung im Bereich der Barrierefreiheit: Der Block-Editor lässt sich nun vollständig über die Tastatur bedienen. Dadurch können auch Schülerinnen und Schüler mitarbeiten, für die die Bedienung per Maus keine Option ist – eine Funktion, die Drag-and-drop-Oberflächen bislang selten bieten. Ebenfalls neu: Inhaltsupdates für Lerneinheiten erfolgen automatisch, sobald eine Verbindung besteht. So bleibt der Offline-Bestand ohne weiteres Zutun aktuell.

Jeder in seinem Tempo

Die Programmieraufgaben stehen in der App als Lerneinheiten zur Verfügung und führen Schritt für Schritt durch die Aufgaben. An den Stellen, an denen erfahrungsgemäß Schwierigkeiten auftreten, gibt es Tipps und Hinweise. Wer schnell vorankommt, arbeitet weiter; wer mehr Zeit benötigt, erhält die nächste Hilfestellung, ohne auf die Klasse oder die Lehrkraft warten zu müssen.

Lerneinheiten in der eXperiBot Blockly App © 2026 Cornelsen Experimenta GmbH
Lerneinheit „Quadrat fahren“ in der eXperiBot Blockly App © 2026 Cornelsen Experimenta GmbH

Für den Unterricht verändert sich die Rolle der Lehrkraft deutlich. Statt jeden Zwischenschritt für alle gleichzeitig anzusagen, geht die Lehrkraft durch die Gruppen und unterstützt dort, wo wirklich jemand nicht weiterkommt.

Unterstützt wird dies durch die drei aufeinander aufbauenden Lernstufen, die steuern, wie viele und wie komplex die Blöcke überhaupt sichtbar sind. Seit dem Update lässt sich die Lernstufe auch direkt bei einer einzelnen Aufgabe wählen. Differenzierung bedeutet hier also nicht, drei Arbeitsblätter vorzubereiten.

Was dazugehört

Neben den geführten Lerneinheiten gibt es Einheiten zum selbstständigen Arbeiten sowie einen freien Modus zum eigenen Programmieren. Für Lehrkräfte steht ein Unterrichtsplaner zur Verfügung, der Lernziele, Vorkenntnisse, Lehrplanbezüge, Differenzierungshinweise und praktische Tipps enthält.

Die App ist derzeit in drei Sprachen verfügbar: Deutsch, Englisch und Ukrainisch.

Der Explorer wird in einem Koffer mit Schaumstoffeinlage geliefert, in der jedes Modul seinen festen Platz hat. Dadurch ist vor und nach der Stunde auf einen Blick erkennbar, ob alles vollständig ist. Wer über den Einzelroboter hinausgehen möchte, findet im eXperiBot Smart Team vier kooperierende Roboter in den Szenarien Smart Factory, Smart Recycling und Smart Farming, bei denen ohne Absprache in der Gruppe nichts funktioniert.

Smart Farming © 2026 Cornelsen Experimenta GmbH

Mehr erfahren? Weitere Informationen findet man hier: eXperiBot – Der Lernroboter von Cornelsen