Dolphin 3: Dieser Rettungsroboter rast übers Wasser, um Menschen zu retten

Stell dir vor, du bist an einem Badesee und plötzlich gerät weit draußen ein Mensch in Not. Ein Rettungsschwimmer macht sich auf den Weg – doch bis er die Person erreicht, können wertvolle Sekunden vergehen.

Genau hier soll ein ungewöhnlicher Helfer unterstützen: Dolphin 3. Der orangefarbene Rettungsroboter flitzt ferngesteuert über das Wasser und kann Menschen in Not zurück ans Ufer bringen. Im Sommer 2026 wurde er unter anderem von der DLRG Ludwigshafen-Oggersheim getestet.

Ein Roboter, der schwimmen kann?

Wenn du bei einem Roboter an Arme, Beine und einen Kopf denkst, wirst du beim Dolphin 3 überrascht sein. Er sieht eher wie eine Mischung aus einem kleinen Schnellboot und einem großen Rettungsbrett aus. An seinen Seiten befinden sich Haltegriffe. Gerät ein Schwimmer in Schwierigkeiten, kann sich die Person daran festhalten. Eine Rettungskraft steuert den Dolphin anschließend zurück Richtung Ufer.

Und dabei ist der kleine Roboter erstaunlich flott: Laut SWR erreicht er bis zu 30 km/h. Selbst wenn er einen Menschen zieht, schafft er noch etwa zwei Meter pro Sekunde, also gut 7 km/h.

Das kann im Notfall einen entscheidenden Unterschied machen.

Wie wird Dolphin 3 gesteuert?

Noch entscheidet Dolphin 3 nicht selbst, wohin er fährt. Eine Rettungskraft steuert ihn per Fernbedienung vom Ufer oder von einem Boot aus. Dabei hilft eine eingebaute Kamera. Außerdem besitzt der Roboter Lautsprecher. Die Retter können damit sogar mit der Person im Wasser sprechen.

Das könnte zum Beispiel so klingen: „Wir sind von der DLRG. Halte dich an den Griffen fest!“ Gerade für einen Menschen, der erschöpft ist oder Angst hat, kann eine solche Ansage wichtig sein. Bei einem Test der DLRG Oggersheim berichtete eine Teilnehmerin tatsächlich, dass es zunächst etwas beängstigend gewesen sei, als das orange blinkende Gerät auf sie zukam. Dann hörte sie die Stimme der Retter über den Lautsprecher.

Warum schickt man nicht einfach einen Rettungsschwimmer?

Natürlich bleiben ausgebildete Rettungskräfte unverzichtbar. Ein Roboter kann nicht jede Situation lösen.

Aber stell dir einen großen See vor: Eine Person befindet sich mehrere Hundert Meter vom Ufer entfernt. Ein Mensch muss diese Strecke erst schwimmen – und braucht anschließend noch genügend Kraft für die Rettung. Dolphin 3 kann dagegen mit hoher Geschwindigkeit über das Wasser fahren. Außerdem muss sich die Rettungskraft nicht sofort selbst in eine möglicherweise gefährliche Situation begeben.

Die DLRG betont deshalb bei solchen Technologien vor allem die mögliche Unterstützung der Einsatzkräfte. Roboter sollen Rettungsschwimmer und Einsatztaucher nicht einfach ersetzen.

Klein genug für den Einsatzwagen

Auch seine Größe macht Dolphin 3 interessant. Bei einer Vorführung am Aartalsee wurden Abmessungen von ungefähr 100 × 70 × 25 Zentimetern und ein Gewicht von rund 16 Kilogramm genannt. Die Reichweite soll etwa 800 Meter, die Einsatzdauer ungefähr eine Stunde betragen.

Damit lässt sich der Roboter vergleichsweise einfach transportieren und im Ernstfall schnell ins Wasser setzen.

Aber funktioniert das schon perfekt?

Nein – und genau deshalb sind Tests so wichtig.

Beim Versuch der DLRG Ludwigshafen-Oggersheim machte sich der Roboter beispielsweise einmal selbstständig. Die Rettungskräfte sammeln deshalb Erfahrungen und geben Rückmeldungen an die Entwickler weiter, damit solche Probleme behoben werden können.

Das zeigt etwas Wichtiges über Robotik: Ein Roboter muss nicht nur im Labor funktionieren. Er muss auch mit Wellen, Wind, erschöpften Menschen und unerwarteten Situationen klarkommen.

Und gerade bei einem Rettungsroboter muss die Technik besonders zuverlässig sein.

Wird Dolphin irgendwann selbstständig retten?

Das wäre der nächste spannende Schritt. ZDF berichtete bereits 2025, dass Dolphin 3 künftig auch autonom fahren soll. Autonom bedeutet: Der Roboter würde bestimmte Aufgaben selbstständig erledigen, statt für jede Bewegung direkt von einem Menschen gesteuert zu werden.

Denkbar wäre beispielsweise, dass Kameras, Sensoren und Künstliche Intelligenz dabei helfen, eine Person im Wasser zu erkennen und einen geeigneten Weg zu ihr zu finden. Bis ein Rettungsroboter solche Entscheidungen zuverlässig selbst übernehmen kann, sind jedoch umfangreiche Tests nötig. Bei einer echten Rettung darf schließlich möglichst nichts schiefgehen.

Fazit: Ein schneller Helfer für den Notfall

Dolphin 3 zeigt ziemlich eindrucksvoll, wie Robotik Menschen bei gefährlichen Aufgaben unterstützen kann. Der Roboter ist schnell, schwimmt nicht müde und kann eine Rettungskraft in kurzer Zeit zu einer Person in Not bringen.

Er ersetzt aber nicht den Menschen. Noch wird Dolphin von ausgebildeten Rettungskräften gesteuert – und genau diese Kombination könnte besonders interessant sein: Der Mensch entscheidet, die Maschine hilft.

Vielleicht gehören solche Rettungsroboter deshalb in einigen Jahren genauso selbstverständlich zur Ausrüstung an großen Badeseen wie heute Rettungsbojen und Rettungsboote.

FuxFun – Wusstest du, dass …?

…Dolphin 3 trotz seines Namens gar nicht wie ein Delfin schwimmt? Er bewegt sich wie ein kleines ferngesteuertes Wasserfahrzeug über die Oberfläche. Und schnell ist er trotzdem: Mit bis zu 30 km/h wäre er für einen Menschen beim Schwimmen praktisch uneinholbar.

Für Profis

Wer tiefer einsteigen möchte, findet bei der DLRG Baden einen Bericht über die Vorstellung des Dolphin III in Offenburg. Auch der WDR hat den Roboter bei einem Test am Tenderingssee begleitet. Besonders interessant: In der Wasserrettung werden inzwischen nicht nur solche Oberflächenroboter erprobt, sondern auch Drohnen, Sonartechnik und Unterwasserroboter.

Quellen

SWR Aktuell (13.07.2026): „Rettungsroboter ‚Dolphin 3‘ soll Menschen schneller retten“
Zum SWR-Bericht
WDR (22.06.2026): „Dolphin 3 im Testeinsatz“
Zum WDR-Bericht
DLRG Landesverband Baden (29.04.2025): „Können Roboter Wasserrettung?“
Zum Bericht der DLRG
ZDFheute (27.07.2025): „Wie Dolphin 3 Ertrinkende retten kann“
Zum ZDF-Bericht

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Wie funktionieren Roboter eigentlich? Was ist Künstliche Intelligenz – und wo begegnet sie dir schon heute?

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Ein Roboter, der schwimmt und fliegt wie ein Tauchvogel

Papageitaucher, Möwen und andere Seevögel bewegen sich in zwei sehr unterschiedlichen Welten: Sie fliegen durch die Luft und schwimmen unter Wasser. Forschende haben nun einen kleinen Roboter gebaut, der das ebenfalls kann. Er nutzt dafür in beiden Umgebungen dieselben Flügel.

Entwickelt wurde der Roboter von einem Forschungsteam des Massachusetts Institute of Technology (MIT), der Schweizer Hochschule EPFL und des Northwest Indian College. Seine Bewegungen orientieren sich an echten Tauchvögeln.

Ein Roboter für Luft und Wasser

Der Roboter heißt Flapping-Wing Aerial-Aquatic Vehicle, abgekürzt FAAV. Übersetzt bedeutet das ungefähr „Luft-Wasser-Fahrzeug mit schlagenden Flügeln“.

Er wiegt weniger als 300 Gramm und besteht aus einem schmalen Rumpf, zwei beweglichen Flügeln und einem steuerbaren Schwanz. Im Inneren befinden sich eine Batterie und ein wasserdichter Elektromotor. Der Motor bewegt die Flügel über eine Kurbel auf und ab.

Das Besondere daran: Der Roboter braucht keinen Propeller zum Fliegen und keine Schiffsschraube zum Schwimmen. Er verwendet für beides seine Flügel.

Warum ist das so schwierig?

Wasser ist ungefähr 1.000-mal dichter als Luft. Deshalb lassen sich die Flügel unter Wasser viel schwerer bewegen. Du kannst das leicht ausprobieren: Bewege deine Hand zuerst durch die Luft und danach durch eine gefüllte Badewanne. Im Wasser spürst du deutlich mehr Widerstand.

Die Flügel des Roboters müssen deshalb zwei Aufgaben erfüllen. Unter Wasser sollen sie etwas nachgeben, damit der Widerstand nicht zu groß wird. In der Luft müssen sie zugleich fest genug sein, um den Roboter zu tragen.

Das Team testete Flügel mit Spannweiten von 60, 80 und 100 Zentimetern. Am zuverlässigsten funktionierte der Roboter mit den 80 Zentimeter breiten Flügeln. Ihre dünnen Membranen sind mit wasserabweisenden Nanopartikeln beschichtet. Dadurch bleibt nach dem Auftauchen weniger Wasser an ihnen hängen.

So kommt der Roboter aus dem Wasser

Besonders schwierig ist der Wechsel vom Schwimmen zum Fliegen. Bei den Versuchen startete der Roboter etwa einen halben Meter unter der Wasseroberfläche. Er schwamm nach oben und richtete seinen Körper in einem Winkel von ungefähr 70 Grad aus.

Dieser steile Winkel verhindert, dass die Flügelspitzen beim Start gegen die Wasseroberfläche schlagen. Ist der Winkel noch größer, kann der Roboter nach hinten zurück ins Wasser kippen.

Viele echte Wasservögel paddeln beim Start zusätzlich mit ihren Füßen. Der Roboter besitzt keine solchen Paddelfüße. Trotzdem gelang es ihm, allein mit seinen Flügeln aus dem Wasser zu starten.

Wie schnell ist er?

Unter Wasser erreichte der Roboter fast einen Meter pro Sekunde. In der Luft flog er ungefähr sechs Meter pro Sekunde. Das entspricht rund 22 Kilometern pro Stunde.

Sowohl beim Schwimmen als auch beim Fliegen schlug er ungefähr fünfmal pro Sekunde mit den Flügeln. Seine Werte liegen damit in einem ähnlichen Bereich wie bei manchen kleinen Tauchvögeln.

Wofür könnte man ihn einsetzen?

Der Roboter ist bisher ein Forschungsmodell. Später könnten ähnliche Geräte bei der Untersuchung von Meeren, Seen und Küsten helfen.

Ein solcher Roboter könnte von einem Boot oder vom Ufer aus starten, zu einer bestimmten Stelle fliegen und dort abtauchen. Unter Wasser könnte er Messwerte sammeln oder Proben nehmen. Danach würde er wieder auftauchen und zurückfliegen.

Denkbare Einsatzorte wären zum Beispiel Eisberge, Häfen oder schwer zugängliche Küstengebiete. Vor einem echten Einsatz müssen die Forschenden den Roboter jedoch noch verbessern. Er soll besser lenken können und auch bei Wind, Wellen und unruhigem Wasser zuverlässig funktionieren.

Fazit

Der FAAV zeigt, wie Forschende Ideen aus der Natur für neue Maschinen nutzen. Seine flexiblen Flügel funktionieren sowohl im Wasser als auch in der Luft. Damit könnte er eines Tages Orte untersuchen, die für Menschen oder größere Fahrzeuge nur schwer erreichbar sind.

Bis dahin sind aber noch weitere Versuche nötig. Vor allem bei schlechtem Wetter und starkem Wellengang muss der kleine Tauchvogel-Roboter erst noch zeigen, was er kann.

FuxFun

Wusstest du, dass kleine Tauchvögel ihre Flügel in der Luft oft ungefähr zehnmal pro Sekunde schlagen, unter Wasser aber nur etwa viermal? Das Forschungsteam wertete Daten verschiedener Vogelarten aus, um passende Bewegungen für den Roboter zu finden.

Für Profis

Die Studie trägt den Titel „Leaping out of the water: aerial-aquatic locomotion with flapping wings“ und wurde im Juli 2026 in der Fachzeitschrift Science veröffentlicht. Auf der MIT-News-Seite sind außerdem Videos und Aufnahmen der Versuche zu sehen.

Quellen

MIT News: „New flapping robot swims and flies like a diving bird“, Jennifer Chu, veröffentlicht am 9. Juli 2026.

Wissenschaftliche Studie: „Leaping out of the water: aerial-aquatic locomotion with flapping wings“, Science, 2026.

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Hinweis: Text und Grafiken wurden mit Unterstützung von KI erstellt

Sphero im Vergleich: Vom einfachen Roboterball zum Lernwerkzeug für MINT

Sphero hat sich seit dem ersten Modell von 2011 deutlich weiterentwickelt. Was als ferngesteuerter Ball begann, ist heute – besonders für Robotik- und Bildungs-Enthusiasten – eine feste Größe im Bereich der programmierbaren Lernroboter geworden. Von der einfachen 1.0-Version über den transparenten SPRK bis hin zum aktuellen BOLT+ hat Sphero schrittweise die Motorik, Sensorik und Programmiermöglichkeiten (Draw, Block, JavaScript + Python) ausgebaut.

Die nachfolgende Übersicht vergleicht die wichtigsten Modelle in ihrer Entwicklung.

Sphero 1.0 & 2.0 – Die Ursprünge des Roboterballs

Der Sphero 1.0 war der erste App-gesteuerte, undurchsichtige Roboterball, der das grundlegende Prinzip einführte: Steuerung per Bluetooth, induktives Laden und Gyroskop sowie Beschleunigungssensor für die Orientierung.
Der Sphero 2.0 brachte dann ein massives Hardware-Upgrade: Er war doppelt so schnell (bis zu 2,13 m/s), durch mehr LEDs dreimal so hell und besaß einen tieferen Schwerpunkt, was die Steuerung deutlich präziser machte. Er etablierte Sphero als agiles Spielzeug und bereitete den Weg für bildungsorientierte Modelle.

Sphero SPRK und SPRK+ – Der Fokus auf Bildung

Mit der SPRK-Serie machte Sphero den Schritt in Richtung MINT-Ausbildung. Das markanteste Merkmal ist die transparente Hülle, durch die man die Elektronik, Motoren und Mechanik im Inneren arbeiten sieht.
Der SPRK+ (Tennisballgröße, ca. 181 g) ergänzte dieses Konzept durch eine wasserdichte und kratzfeste Polycarbonat-Hülle sowie Bluetooth LE (bis 30 m Reichweite). Die Sensorik blieb bei Motor-Encoder, Gyroskop und Beschleunigungssensor, was für grundlegende Physik- und Programmieraufgaben vollkommen ausreicht.

Sphero Mini – Der günstige Einstieg

Der Sphero Mini ist deutlich kleiner (Tischtennisballgröße, 46 g) und günstiger als seine großen Geschwister. Er ist nicht wasserdicht, und seine farbige Hülle muss zum Laden (via Micro-USB statt Induktion) geöffnet werden. Die Geschwindigkeit ist auf 1 m/s begrenzt und die Bluetooth-Reichweite auf 10 m. Dennoch ist er vollständig programmierbar und ideal für den Einstieg – oder als kostengünstige Anschaffung in mehrfacher Ausführung (z.B. für kleine Wettbewerbe auf dem Schreibtisch).

Sphero BOLT – Das Profimodell mit Sensoren

Der Sphero BOLT nahm die transparente Hülle des SPRK+ und rüstete sie massiv auf: Das Herzstück ist eine programmierbare 8×8 LED-Matrix im Inneren. Hinzu kamen neue Sensoren, die besonders für fortgeschrittene Robotik-Projekte spannend sind:

  • Lichtsensor: Erlaubt Reaktionen auf Helligkeit.
  • Kompass (Magnetometer): Ermöglicht die Ausrichtung ohne manuelles Kalibrieren („Auto Aim“).
  • Infrarot-Sensoren: Erlauben die direkte Kommunikation (Schwarmverhalten) zwischen mehreren BOLT-Robotern.
    Der BOLT ist ebenfalls wasserdicht, lädt induktiv und bietet eine Laufzeit von über 2 Stunden.

Sphero BOLT+ – Das Upgrade mit Display

Der BOLT+ ist die neueste Iteration und ersetzt die LED-Matrix des BOLT durch ein hochauflösendes 128×128 Pixel LCD-Display. Dies ermöglicht komplexere Animationen, Grafiken und die Anzeige von Live-Sensordaten direkt auf dem Roboter. Angetrieben von einem Dual-Core-SoC-Prozessor und ausgestattet mit „Shake-to-Wake“ (Aufwecken durch Schütteln) sowie verbessertem Qi-Wireless-Laden, bietet er neue Programmierblöcke wie „Roll to Distance“. Er baut auf dem Formfaktor des BOLT auf und ist rückwärtskompatibel zu dessen Lerninhalten.

Vergleichstabelle der Sphero Modelle

Feature / ModellSphero 2.0Sphero MiniSPRK+Sphero BOLTSphero BOLT+
Größe / Gewicht74 mm / 168 g42 mm / 46 g (Tischtennisball)73 mm / 181 g (Tennisball)73 mm / 200 g (Tennisball)73 mm / 200 g (Tennisball)
HülleUndurchsichtigFarbig, zu öffnenTransparent, versiegelt, wasserdichtTransparent, versiegelt, wasserdichtTransparent, versiegelt, wasserdicht
LadungInduktivMicro-USBInduktiv (proprietär)Induktiv (proprietär)Verbessertes Qi-Laden
Display / LichtRGB-LEDsRGB-LEDsRGB-LEDs8×8 LED-Matrix128×128 LCD-Display
Max. Speed2,13 m/s1 m/s2 m/s2 m/s2 m/s
Akkulaufzeit~75 Minuten~45-60 Min.> 1 Stunde2+ StundenGanzer Schultag
VerbindungBluetooth (klassisch)Bluetooth LE (10 m)Bluetooth LE (30 m)Bluetooth LE (30 m)Bluetooth LE (30 m)
SensorenGyroskop, BeschleunigungEncoder, Gyroskop, BeschleunigungEncoder, Gyroskop, BeschleunigungWie SPRK+ plus Infrarot, Kompass, LichtsensorWie BOLT
BesonderheitHistorisches Modell, Meilenstein der SerieGünstigster Einstieg, Laden per KabelRobuste Basis für Bildung, wasserdichtSchwarm-Kommunikation (IR), Auto-AimLCD-Display, Dual-Core-Prozessor, Shake-to-Wake
(Anmerkung: Der Sphero 1.0 wurde in der Tabelle weggelassen, da der 2.0 ihn im identischen Gehäuse direkt abgelöst und deutlich verbessert hat).

Humanoide Roboter beim Basketball: Können Maschinen den perfekten Wurf lernen?

Ein Roboter hebt den Ball, richtet seinen Körper aus, berechnet Winkel und Kraft — und wirft. Der Ball fliegt in einem hohen Bogen Richtung Korb. Was vor einigen Jahren noch nach Science-Fiction klang, ist heute echte Robotik: Humanoide Roboter lernen Basketball.

Besonders bekannt ist der Basketball-Roboter CUE von Toyota. Das Projekt begann 2017 als freiwillige Idee von Toyota-Mitarbeitenden. Schon 2019 gelang CUE ein Guinness-Weltrekord mit 2.020 Freiwürfen in Folge. 2024 traf CUE6 aus 24,55 Metern Entfernung — der weiteste Basketballwurf eines humanoiden Roboters. 

Vom starren Werfer zum Basketball-Roboter

Am Anfang konnten solche Roboter vor allem eines: stehen, zielen und werfen. Das war bereits schwer genug, denn ein Basketballwurf ist eine komplexe Mischung aus Wahrnehmung, Berechnung und Bewegung.

Heute geht die Entwicklung weiter. Mit CUE7 zeigte Toyota 2026 eine neue Generation des Roboters, die nicht nur werfen, sondern auch dribbeln und sich über das Spielfeld bewegen kann. Damit nähert sich der Roboter langsam dem an, was menschliche Basketballspieler tun: sehen, reagieren, laufen, passen und werfen. 

Warum Basketball für Roboter so schwer ist

Für Menschen wirkt ein Wurf fast selbstverständlich. Man schaut zum Korb, beugt die Knie, streckt den Arm und lässt den Ball los. Für einen Roboter ist das eine Kette aus vielen Einzelschritten.

Er muss erkennen, wo der Korb steht. Er muss Entfernung und Höhe berechnen. Dann muss er entscheiden, mit welcher Kraft, welchem Winkel und welcher Rotation der Ball geworfen werden soll. Gleichzeitig müssen Schulter, Ellbogen, Handgelenk und Finger präzise zusammenarbeiten.

Dafür nutzen moderne Roboter Kameras, Sensoren, Motoren und Künstliche Intelligenz. Die KI hilft, aus jedem Wurf zu lernen: War der Ball zu kurz? War der Winkel zu flach? War die Kraft zu groß? Beim nächsten Versuch kann der Roboter seine Bewegung anpassen.

Die Theorie vom perfekten Wurf

Hier wird es besonders spannend, denn Basketball ist nicht nur Sport, sondern auch Physik. Der Ball fliegt auf einer Parabel, also einer bogenförmigen Bahn. Entscheidend sind vor allem der Abwurfwinkel, die Abwurfgeschwindigkeit, die Abwurfhöhe, die Rotation des Balls und der Eintrittswinkel in den Korb.

Der deutsche Basketballtrainer Holger Geschwindner beschäftigte sich intensiv mit dieser Idee. Er war nicht nur Basketballer, sondern auch mathematisch und physikalisch geprägt. Gemeinsam mit Dirk Nowitzki arbeitete er an einem Wurf, der möglichst stabil und wiederholbar ist.

Wichtig ist: Es gibt nicht für jeden Spieler exakt denselben perfekten Winkel. Ein guter Richtwert liegt oft bei etwa 47 Grad. Je nach Körpergröße, Abwurfhöhe und Distanz kann der optimale Abwurfwinkel aber höher liegen — beim Freiwurf werden in Studien häufig Werte um 50 bis 52 Grad genannt. 

Warum Größe und Abwurfhöhe wichtig sind

Ein großer Spieler wie Dirk Nowitzki lässt den Ball weiter oben los als ein kleinerer Spieler. Dadurch verändert sich die optimale Flugbahn. Der Ball muss nicht ganz so steil steigen, um trotzdem sauber in den Korb zu fallen.

Deshalb ist der perfekte Wurf keine einzige magische Zahl. Entscheidend ist eine Bewegung, die kleine Fehler verzeiht. Wenn der Ball ein wenig zu stark, zu schwach oder leicht seitlich geworfen wird, soll er trotzdem noch eine gute Chance haben, in den Korb zu fallen.

Genau das ist die Kernidee: Der perfekte Wurf ist nicht einfach der schönste Wurf, sondern ein fehlertoleranter Wurf.

Holger Geschwindner und Dirk Nowitzki

Holger Geschwindner entwickelte mit Dirk Nowitzki eine besondere Art zu trainieren. Es ging nicht nur um Wiederholung, sondern auch um Verständnis: Wie bewegt sich der Ball? Wie arbeitet der Körper? Wie entsteht ein stabiler, weicher Wurf?

Dirk Nowitzkis berühmter Wurf war deshalb eine Verbindung aus Technik, Physik, Rhythmus und jahrelangem Training. Der SWR-Beitrag „Dirk Nowitzki – Der perfekte Wurf im Basketball“ zeigt genau diese Verbindung zwischen Nowitzki, Geschwindner und der Idee eines physikalisch durchdachten Wurfs. 

NBA-Wurfquoten im Vergleich mit Dirk Nowitzki

SaisonNBA FeldwurfquoteNBA DreierquoteNBA eFG%Dirk Nowitzki Vergleich
2005/0645,4 %35,8 %49,0 %Dirk: 48,0 % FG, 40,6 % 3P, 90,1 % FT — eine seiner stärksten Wurfsaisons.
2009/10ca. 46,1 %ca. 35,5 %ca. 50,1 %Dirk lag auch hier klar über dem Ligaschnitt: 48,1 % FG und sehr starke Freiwurfquote.
2014/1544,9 %35,0 %ca. 49,6 %Dirk war schon 36 Jahre alt, blieb aber als Stretch-Big weiter ein gefährlicher Werfer.
2019/2046,0 %35,8 %52,9 %Dirk war bereits zurückgetreten. 
2024/2546,7 %36,0 %54,5 %Moderne NBA: höhere eFG%, weil viel mehr Dreier geworfen werden. Dirk war ein früher Wegbereiter dieses Trends.

Dirk Nowitzkis Karrierewerte liegen bei 47,1 % Feldwurfquote, 38,0 % Dreierquote, 87,9 % Freiwurfquote und 51,2 % effektiver Feldwurfquote. Damit war er für einen 2,13-Meter-Spieler außergewöhnlich effizient — besonders, weil viele seiner Würfe aus der Mitteldistanz, aus dem Fadeaway oder von der Dreierlinie kamen. https://www.basketball-reference.com/players/n/nowitdi01.html

Was Roboter von Nowitzki lernen können

Roboter sind stark im Rechnen. Sie können Winkel, Kraft und Flugbahn in Sekundenbruchteilen bestimmen. Aber Basketball ist mehr als eine Formel. Ein echter Wurf entsteht aus Bewegung, Timing und Anpassung.

Ein Roboter wie CUE kann unter kontrollierten Bedingungen extrem präzise sein. Doch ein Basketballspiel ist chaotisch: Spieler bewegen sich, der Ball springt, Gegner stören, der Körper ist nicht immer perfekt ausgerichtet. Genau dort liegt die nächste große Herausforderung.

Die Roboter der Zukunft müssen nicht nur werfen können. Sie müssen Spielsituationen verstehen, Entscheidungen treffen und ihren Körper flexibel einsetzen.

Fazit

Humanoide Basketball-Roboter zeigen eindrucksvoll, wie weit Robotik und KI bereits gekommen sind. Sie können Körbe treffen, Rekorde aufstellen und immer menschlichere Bewegungen ausführen.

Trotzdem bleibt der perfekte Basketballwurf etwas Besonderes. Bei Menschen verbindet er Physik, Training, Körpergefühl und Kreativität. Bei Robotern zeigt er, wie Maschinen lernen, komplexe Bewegungen zu kontrollieren.

Vielleicht spielt eines Tages ein humanoider Roboter in einem echten Basketballspiel mit. Bis dahin zeigt uns die Technik vor allem eines: Der perfekte Wurf ist nicht nur Sport — er ist angewandte Physik.

FuxFun

Wusstest du, dass Toyotas Basketball-Roboter CUE nicht als großes Firmenprojekt begann, sondern 2017 als freiwillige Idee von Mitarbeitenden? Aus einem Experiment wurde ein Guinness-Weltrekord-Roboter. 

Für Profis

Spannend ist der Unterschied zwischen Abwurfwinkel und Eintrittswinkel. Der Abwurfwinkel beschreibt, in welchem Winkel der Ball die Hand verlässt. Der Eintrittswinkel beschreibt, wie steil der Ball am Korb ankommt. Für erfolgreiche Würfe ist nicht nur der Start wichtig, sondern auch, wie der Ball am Ring eintrifft. Studien betonen außerdem, dass der optimale Wurf individuell ist und von Körpergröße, Abwurfhöhe, Entfernung und Konstanz abhängt.

Quellen

Toyota Global: Entwicklung und Guinness-Rekord von CUE.
Guinness World Records: Farthest basketball shot by a humanoid robot.
Toyota Times: Vorstellung von CUE7.
SWR Sport: „Dirk Nowitzki – Der perfekte Wurf im Basketball“.
Studien zur Physik und Biomechanik des Basketballwurfs.

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Osnabrück wieder Weltmeister in Feldrobotik

Gemeinsames Team der beiden Osnabrücker Hochschulen setzt sich beim Internationalen Feldroboter-Wettbewerb 2026 durch und holt den zweiten Weltmeistertitel in Folge.

Der Feldroboter Acorn made in Osnabrück hat eine besonders schmale Fahrspur und kann sowohl kranke Pflanzen als auch Insekten zuverlässig erkennen. Copyright: DLG

Im Maisfeld genau navigieren, den Boden gezielt behandeln sowie Tierarten und kranke Pflanzen auf dem Feld richtig erkennen – diesen Aufgaben stellten sich autonome Feldroboter beim diesjährigen Field-Robot-Event. Das Team Acorn des Osnabrücker Robotervereins Osnabotics hat dabei den Gesamtsieg geholt.

Weltmeister aus Osnabrück – zum zweiten Mal in Folge

Dem Siegerteam gehören 22 Studierende und Promovierende der Hochschule Osnabrück und der Universität Osnabrück an. Sie gewannen vier der fünf Disziplinen und verteidigten damit ihren Weltmeistertitel aus dem Vorjahr. Den zweiten Platz belegte das Team Robatic Bullseye der Universität Wageningen (Niederlande), Rang drei ging an das Team FREDT der TU Braunschweig.

Wieder Weltmeister: Das Team Acorn des Osnabrücker Robotervereins Osnabotics hat beim diesjährigen Field-Robot-Event nach seinem Erfolg 2025 erneut den Gesamtsieg geholt. Copyright: DLG

16 Teams aus zehn Ländern

Beim internationalen Field-Robot-Event treten Hochschulteams mit ihren selbstentwickelten Robotern gegeneinander an. Der diesjährige Wettbewerb brachte während der DLG-Feldtage 16 Teams auf dem Internationalen DLG-Pflanzenbauzentrum in Bernburg (Sachsen-Anhalt) zusammen. 135 Teilnehmende aus China, Deutschland, Großbritannien, Italien, den Niederlanden, Norwegen, Polen, Portugal, Slowenien und der Türkei stellten ihr technisches Können, Teamgeist und Kreativität unter Beweis. Bei meist sonnigem Wetter mit angenehmen 25 Grad standen vier Tage lang unterschiedliche Disziplinen auf dem Programm, übernachtet haben die Teams auf dem Messe-Zeltplatz in der Nähe. In den wenigen freien Stunden konnten sich die Teilnehmenden auf der Messe ihren persönlichen Interessen widmen.

Zwei Sieger-Roboter made in Osnabrück

Die Osnabrücker haben sich seit März auf den Wettbewerb im Juni vorbereitet. Dafür haben Andreas Klaas, Arthur Schreiber, Fabian Buitkamp, Frederik Hartmann, Isaak Ihorst, Jan Carstens, Jannik Jose, Julian Kronenberg, Justus Braun, Justus Klingner, Lena Schötker, Luca Otto, Malte Klöpping, Natalie Puls, Nico Thiessen, Philipp Gehricke, Philipp Schein, Philipp Schlinge, Simon Balzer und Marco Tassemeier eigenständig zwei Roboter entwickelt, gebaut, programmiert und getestet. Im Fokus standen vor allem Stabilisierungen der Navigation und die erste Integration eines vollständig autonomen Roboterarms auf einer fahrenden Plattform – ein großer Schritt in der Komplexität des Roboters.

„Acorn hat eine besonders schmale Fahrspur und einen 3D‑Laserscanner, der die freie Fahrspur von den Pflanzen unterscheidet. Zudem kann er mit zwei seitlich angebrachten Tiefenkameras sowohl kranke Pflanzen als auch Insekten zuverlässig erkennen“, erzählt der studentische Teamkapitän Fabian Buitkamp, der im Informatik-Master an der Universität studiert.

Der zweite Osnabrücker Feldroboter, Bcorn, ist speziell für die Bodenbehandlung ausgerüstet: Er trägt einen präzisen Roboterarm mit einem Bohrer. Eine Tiefenkamera am Arm sorgt für die exakte Positionierung des Bohrers, während die Rundumsicht der 270‑Grad‑Kamera ein rasches Auffinden der Markierungen gewährleistet.

Teambetreuer: „Vielversprechende Zukunft der Feldrobotik in Osnabrück“

„Besonders auffällig war für mich dieses Jahr unser Engagement für den Wettbewerb“, erzählt Christopher Sieh. Der Promovend und wissenschaftlicher Mitarbeiter der Universität Osnabrück hat zusammen mit seinem Hochschul-Kollegen Eduard Gode das Siegerteam betreut: „Während andere Teams Probleme bei der Suche nach Teilnehmenden hatten, wuchs unser Team weiter an, was eine vielversprechende Zukunft der Feldrobotik in Osnabrück und Umgebung erwarten lässt.“ Gerade diese Kombination aus Routiniers und neuen Studierenden habe es dem Team ermöglicht, in kürzester Zeit komplexe Systeme zu bauen, während stets neue Ideen eingeflossen sind. Deshalb freue es Christopher Sieh sehr, dass alle Teilnehmenden ihren Teil zum Sieg beitragen und dadurch ihr gelerntes Wissen aus dem Studium deutlich vertiefen konnten: „Gerade in der Robotik ist Erfahrung ein sehr wichtiger Teil, der über Vorlesungen oder Übungen kaum vermittelt werden kann.“

Studierende: „Eingespieltes Team, funktionierender Roboter und wertvoller Austausch“

Das bestätigen auch Studierende: „Es hat Spaß gemacht, mit spontanen Problemen konfrontiert zu werden und sie in einem begrenzten Zeithorizont mit anderen Menschen zu lösen“, sagt Justus Klingner, Masterstudent der Wirtschaftsinformatik an der Universität: „Für eine erfolgreiche Teilnahme wird weitaus mehr benötigt, als einen funktionierenden Roboter zu haben. Ein eingespieltes Team und Vertrauen ineinander sind Voraussetzungen für den Erfolg.“

Der Osnabrücker Roboter Bcorn ist speziell für die Bodenbehandlung ausgerüstet und trägt einen Roboterarm, der auch während der Fahrt präzise arbeitet. Copyright DLG

Ähnlich sieht es Natalie Puls, Bachelorstudentin der Agrarsystemtechnologien an der Hochschule: „Ich war das erste Mal dabei und habe gelernt, wie wichtig es ist, den Spaß – besonders unter Zeitdruck – nicht aus den Augen zu verlieren. Das Mitfiebern während der einzelnen Aufgaben beim Wettkampf, die Spannung, ob alles klappt, aber natürlich auch der Austausch mit den anderen Teams – das hat mir am meisten Spaß gemacht.“

Engagierter Verein betreut das erfolgreiche Team

Bereits im Vorjahr, nach dem Sieg beim Wettbewerb in Mailand, hat das Weltmeisterteam angekündigt, einen eigenen Verein ins Leben zu rufen. Inzwischen ist es Realität geworden: Im Herbst 2025 wurde Osnabotics e. V. gegründet, der seither die Betreuung des Teams übernimmt. Dem Verein gehören Studierende, Alumni, Forschende und Praxispartner*innen im Bereich Robotik an. Ziel des Vereins ist es, gemeinsame Entwicklungsprojekte zu organisieren, die Teilnahme an Wettbewerben zu koordinieren und den fachlichen Austausch in der Region dauerhaft zu strukturieren.

Im Verein sind Studierende der beiden Hochschulen aus allen Fachrichtungen willkommen. Das reine Interesse für Robotik reicht zum Start aus. „Wir haben auch Themen abseits von Ingenieurstudiengängen – etwa Medienarbeit oder Projektplanung“, sagt Christopher Sieh. Interessierte können sich über die Mailadresse [email protected] beim Verein melden.

Dank an die Unterstützer

Das Osnabrücker Team dankt herzlich den AMAZONEN-WERKEN H. DREYER SE & Co. KG, Allied Vision Technologies GmbH, Nature Robots GmbH, iotech GmbH und weiteren Spendern für ihre Unterstützung. Nur dank ihrem Engagement war die Finanzierung der Fahrt und der Teilnahmegebühren möglich.

RoboCup 2050: Werden Roboter einmal Fußball-Weltmeister?

Letzte Woche, am 11. Juni 2026, ist die Fußball-WM gestartet: Mexiko eröffnete das Turnier im Azteca-Stadion in Mexiko-Stadt gegen Südafrika und gewann 2:0. Die WM 2026 findet erstmals in drei Ländern statt: Mexiko, USA und Kanada. 

Während die besten Fußballer der Welt um den Pokal kämpfen, verfolgt der RoboCup ein eigenes Ziel: Bis 2050 soll ein Team aus humanoiden Robotern gegen den amtierenden menschlichen Fußball-Weltmeister antreten – und gewinnen.

Klingt wie Science-Fiction? Genau deshalb ist es so spannend.

Wie hat alles begonnen?

Der RoboCup wurde 1997 gegründet. Seine große Vision: Roboter sollen nicht nur ferngesteuert herumrollen, sondern selbstständig sehen, denken, laufen, passen und Tore schießen.

Die Humanoid League, also der Wettbewerb für menschenähnliche Roboter, kam später dazu. Ihr erster Wettbewerb fand 2002 in Fukuoka, Japan statt. Damals war das Ziel noch extrem mutig: Einen Roboter zu bauen, der auf zwei Beinen laufen und Fußball spielen kann. In den ersten Jahren gab es eher Aufgaben wie Balancieren, Elfmeterschießen oder kurze Demonstrationen. Richtige 2-gegen-2-Spiele in der KidSize-Klasse wurden ab 2005 eingeführt. 

Fußball ist für Roboter nämlich ein perfekter Härtetest: Sie müssen den Ball erkennen, ihren Platz auf dem Feld verstehen, mit anderen Robotern zusammenarbeiten, dabei nicht umfallen und sich an geltende Regeln halten.

Wo stehen wir 2026?

Humanoiden Roboterfußball gibt es schon seit über 20 Jahren. Seit 2026 gibt es die neue Humanoid Soccer League, kurz HSL.

Diese HSL entsteht durch die Zusammenlegung der früheren Humanoid League und der Standard Platform League. Sie findet beim RoboCup 2026 erstmals in dieser neuen Form statt. In der HSL spielen vollständig autonome humanoide Roboter Fußball und treten zusätzlich in technischen Herausforderungen an. 

„Autonom“ bedeutet: Während des Spiels steuert kein Mensch den Roboter. Der Roboter entscheidet selbst, wohin er läuft, wann er schießt und wem er ausweicht.

Ein großer Erfolg aus dem Vorjahr: Beim RoboCup 2025 in Salvador, Brasilien, gewann Boosted HTWK von der HTWK Leipzig die Humanoid League Kid Size. Das Finale gegen TH-MOS endete laut heise deutlich mit 11:0. In der Adult Size gewann Tsinghua Hephaestus

Tabelle: Sieger der Humanoid League in den letzten Jahren

JahrKidSize-SiegerAdultSize-Sieger
2025Boosted HTWKTsinghua Hephaestus
2024CIT BrainsRoMeLa UCLA
2023Rhoban FCNimbRo AdultSize
2022CIT BrainsNimbRo AdultSize
2021StarkitSweaty

Quellen: offizielle Ergebnislisten der RoboCup Humanoid League. https://humanoid.robocup.org/robocup-2025/schedule-and-results-rc-hl-2025/

Die größten Herausforderungen

Die erste große Aufgabe ist das Laufen. Menschen rennen, stoppen und drehen sich fast automatisch. Für einen Roboter ist jeder Schritt eine Rechenaufgabe. Der Boden kann rutschen, ein Gegner kann stoßen, und schon liegt der Roboter auf dem Rücken.

Die zweite Aufgabe ist das Sehen. Ein Roboter bekommt Kamerabilder und muss daraus erkennen: Wo ist der Ball? Wo ist das Tor? Wer ist Mitspieler, wer Gegner? Für dich ist das selbstverständlich. Für eine Maschine ist es knifflig.

Die dritte Aufgabe ist Teamarbeit. Ein guter Fußballer erkennt Räume, täuscht Gegner und spielt im richtigen Moment ab. Roboter müssen solche Entscheidungen mit Sensoren, Algorithmen und Funkverbindungen treffen.

Und dann kommt noch die vierte Aufgabe: Tempo. Profifußballer reagieren blitzschnell. Roboter sind zwar besser geworden, aber oft noch langsamer, vorsichtiger und weniger kreativ.

Wie wahrscheinlich ist das Spiel 2050?

Ein Showspiel gegen den amtierenden Weltmeister im Jahr 2050 halte ich für gut möglich. Dass ein humanoides Roboterteam dann wirklich gewinnt, ist schon viel schwieriger. Bis 2050 sind es noch 24 Jahre. In dieser Zeit werden Motoren, Batterien, Kameras und Künstliche Intelligenz viel besser werden. Trotzdem ist Fußball nicht nur Rechnen. Es geht um Körpergefühl, Überraschung, Mut und blitzschnelle Ideen.

Meine Einschätzung: Ein offizielles Spiel 2050 ist realistisch. Ein Sieg der Roboter ist möglich, aber nicht sicher – vielleicht eher eine Außenseiterchance.

Fazit

Der RoboCup ist mehr als Roboterfußball. Er ist ein riesiges Forschungslabor für die Zukunft. Was dort gelernt wird, kann später Rettungsrobotern, Assistenzrobotern oder Robotern im Alltag helfen.

Vielleicht schlagen Roboter 2050 noch nicht den Weltmeister. Aber sie werden bis dahin sehr viel besser darin sein, unsere Welt zu sehen, zu verstehen und sich darin zu bewegen.

FuxFun

Wusstest du, dass 2025 ein deutsches Team Roboter-Fußballweltmeister wurde? Boosted HTWK aus Leipzig gewann die humanoide KidSize-Klasse – und im Finale fielen ganze 11 Tore für die Leipziger Roboter.

Quellenverweis

Quellen: FIFA, Reuters, RoboCup Federation, RoboCup Humanoid League, Humanoid Soccer League und heise. Besonders wichtig sind die offiziellen RoboCup-Ergebnislisten und die HSL-Erklärung zur Zusammenlegung der bisherigen Ligen. 

Buchempfehlung

Noch mehr über Roboter und Künstliche Intelligenz erfährst du im Buch „Roboter & KI“ aus der SchlauFUX-Reihe vom Kosmos Verlag – für junge Entdeckerinnen und Entdecker ab 8 Jahren. 
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SpikerBot by Backyard Brains Lets Kids Build Brain-Controlled Robots with Neural Networks

Backyard Brains launched SpikerBot on Kickstarter, a desktop robot whose behavior is controlled by spiking neural networks that kids build themselves. Instead of typing code or prompting a chatbot, students drag biologically inspired neurons into a no-code app, connect them to sensors and motors, and watch the robot move, react, speak, and change behavior in real time.

SpikerBot is designed to feel like a creature, not a robot. Wire visual neurons to the motors and it can chase a red ball. Change the connection and it can avoid that same object. Add sensors, sounds, inhibition, circuits that can hold short-lived internal states, or a second robot, and the behavior starts to feel less scripted and more alive. The point is not to memorize neuroscience vocabulary. The point is to test an idea, see what happens, and rebuild the brain until the creature behaves the way the child imagined.

That makes SpikerBot an educational robot with a concrete outcome: kids practice prediction, debugging, iteration, and critical thinking while learning how neurons and circuits shape behavior. It is built for families, classrooms, maker spaces, and curious adults who want a hands-on alternative to passive screen time and black-box AI tools.

SpikerBot grew out of years of NIH-supported research by Backyard Brains, the Ann Arbor company known for making neuroscience accessible outside the laboratory. In earlier classroom workshops using the neurorobotics platform, 295 high-school students built and tested robot brains over a one-week unit. The peer-reviewed study, published in Frontiers in Neurorobotics (doi.org/10.3389/fnbot.2020.00006), found significant gains in students‘ understanding of key neuroscience concepts and confidence in neuroscience.

„Kids do not need another device that gives them answers,“ said Greg Gage, co-founder and CEO of Backyard Brains. „They need something they can question, change, break, and fix with their own hands. SpikerBot makes the brain visible. You change a synapse, and the creature changes.“

The robot includes a camera, microphone, speaker, distance sensors, drive wheels, RGB LEDs, a customizable body shell, and a free SpikerBot app with pre-built brain examples. Learners can start with simple predator, explorer, reflex, or shy-creature circuits, then take them apart and build their own. Advanced users can hack the open-source platform and connect external sensors, game controllers, or Backyard Brains SpikerBit Brain-Machine Interface product.

Backyard Brains‘ SpikerBot development was supported by the National Institutes of Health through NINDS SBIR Phase II grant 2R44NS108850-03A1. „Public science funding helped us turn a research idea into something students can hold, test, and understand,“ Gage said. „Kickstarter is the path to move it from final development into the hands of families and teachers.“

SpikerBot is available on Kickstarter beginning May 12, 2026. Early-bird pledges begin at $199, with standard Kickstarter pledges at $239 and a planned retail price of $300. Units are expected to ship in September 2026. The recommended age range is 10 to 99.

ABOUT BACKYARD BRAINS

Backyard Brains was founded in 2009 in Ann Arbor, Michigan, to make neuroscience
accessible. The company builds hands-on tools that let students, teachers, families,
and curious citizens investigate the nervous system directly. Its products and
curricula are used in classrooms, labs, makerspaces, and homes around the world,
supported by grants from the NIH, NSF, and the Department of Defense, and have been
featured in The New York Times, BBC, WIRED, TED, Netflix, NPR, Science Friday, Good
Morning America, and Last Week Tonight.

Mensch gegen Roboter: Wer sortiert Pakete schneller?

Stell dir vor, du stehst zehn Stunden lang an einem Förderband. Immer wieder kommt ein kleines Paket vorbei. Du musst es greifen, drehen und so auf das Band legen, dass der Barcode richtig liegt. Klingt einfach? Nach ein paar Stunden brennen wahrscheinlich deine Arme.

Genau so einen Wettbewerb hat das Robotik-Unternehmen Figure AI gezeigt: Ein Mensch trat gegen humanoide Roboter der Reihe Figure 03, kurz F.03, an. Das Ergebnis war überraschend knapp – und zeigt, wie nah moderne Roboter bei einfachen Lageraufgaben schon an Menschen herankommen.

Was war die Aufgabe?

Die Aufgabe war klar und gut messbar: Pakete aufnehmen, den Barcode erkennen und das Paket passend auf ein Förderband legen. Der Wettbewerb lief über 10 Stunden Bruttozeit. Das bedeutet: Die Uhr lief durch, auch wenn der Mensch zwischendurch Pausen machte.

Der menschliche Teilnehmer hieß Aimé Gérard. Er gewann knapp: Aimé sortierte 12.924 Pakete, die Roboterseite 12.732 Pakete. Das sind nur 192 Pakete Unterschied. Umgerechnet brauchte Aimé im Durchschnitt 2,79 Sekunden pro Paket, F.03 2,83 Sekunden pro Paket. Figure-Chef Brett Adcock schrieb danach sinngemäß, dies sei wohl das letzte Mal gewesen, dass ein Mensch so einen Wettbewerb gegen einen Roboter gewinnt. 

Wichtig: Es war nicht einfach „ein Mensch gegen einen Roboter“

Hier muss man sehr genau sein. Aimé war ein Mensch und musste sich an normale Arbeitsregeln halten. Laut Business Insider hatte er Pausen, zum Beispiel für Essen, Toilette und kurze Erholung. Ungefähr nach fünf Stunden ging er zur Toilette – und genau da konnte der Roboter kurz in Führung gehen. 

Die Roboterseite hatte einen anderen Vorteil: Sie konnte als durchgehender Robotereinsatz organisiert werden. Bei Figures Livestream sortierte ein Roboter, während andere Roboter auf Ladeplätzen standen und einspringen konnten, wenn der arbeitende Roboter Energie brauchte. Das heißt: Fair beschrieben war es eher ein Mensch mit Pausen gegen eine Roboterschicht mit Wechselmöglichkeit – nicht einfach ein einzelner Roboter, der zehn Stunden ohne jede Unterbrechung durchhielt. 

Figure selbst schreibt, dass Figure 03 per induktivem Laden Energie bekommen kann. Die Ladespulen sitzen in den Füßen; der Roboter kann auf eine Ladestation treten. Für kommerzielle Einsätze beschreibt Figure sogar „near-continuous operation“, also nahezu durchgehenden Betrieb, wenn der Roboter zwischendurch auf eine Ladematte gehen kann. 

Was ist Figure 03?

Figure 03 ist ein humanoider Roboter. „Humanoid“ bedeutet: Er ist ungefähr wie ein Mensch aufgebaut – mit Armen, Händen, Beinen und einem Körper. Das ist praktisch, weil viele Orte, Werkzeuge und Arbeitsplätze für Menschen gemacht sind.

Figure 03 nutzt laut Figure eine KI namens Helix. Du kannst dir Helix wie ein digitales Gehirn vorstellen, das Bilder, Sprache und Bewegungen zusammenbringt. Der Roboter soll also nicht nur „sehen“, sondern daraus auch passende Handlungen machen. Figure beschreibt außerdem bessere Kameras, Sensoren in den Fingern und Hände, die Dinge stabiler greifen sollen. Die Fingersensoren sollen sogar sehr kleine Kräfte erkennen können – etwa das Gewicht einer Büroklammer. 

Warum ist der Test spannend?

Roboter in Fabriken gibt es schon lange. Viele davon sind aber fest montierte Roboterarme, die immer dieselbe Bewegung machen. Humanoide Roboter sind schwieriger: Sie sollen sich in einer Umgebung bewegen, die eigentlich für Menschen gebaut wurde.

Genau deshalb ist der Pakete-Test interessant. Er zeigt nicht alles, aber er zeigt eine wichtige Sache: Ein humanoider Roboter kann eine einfache, wiederholte Aufgabe über lange Zeit ziemlich schnell erledigen. Und wenn mehrere Roboter als Team eingesetzt werden, können sie Pausen, Laden und Wechsel besser organisieren als ein einzelner Mensch.

Was zeigt der Wettbewerb nicht?

Der Test bedeutet nicht, dass Roboter morgen alle Lagerjobs übernehmen. Ein echtes Lager ist viel komplizierter. Pakete können zerknittert, schwer, rutschig oder falsch beschriftet sein. Menschen laufen herum. Förderbänder stoppen. Manchmal muss man improvisieren.

Business Insider zitiert die Robotik-Expertin Ayanna Howard mit der Einschätzung, dass voll autonome humanoide Roboter in echten Logistikzentren noch ein weiter Weg sind. Als Probleme nennt der Bericht zum Beispiel falsch herum abgelegte Pakete oder Pakete, die vom Band gestoßen wurden. 

Fazit

Der Mensch hat gewonnen – aber nur knapp. Aimé Gérard war schneller, obwohl er Pausen machen musste. Die Roboterseite konnte dagegen fast durchgehend arbeiten, weil Roboter beim Laden wechseln konnten. Genau das macht den Wettbewerb so spannend: Menschen sind bei einfachen Greifaufgaben noch erstaunlich stark. Aber Roboter holen auf – nicht unbedingt als einzelner Super-Roboter, sondern als gut organisiertes Team.

Die Zukunft wird deshalb wahrscheinlich nicht nur „Mensch gegen Maschine“ heißen. Viel wichtiger wird die Frage: Welche Aufgaben erledigen Roboter besser, welche Menschen – und wie arbeiten beide sicher zusammen?

FuxFun

Wusstest du, dass Zuschauer den Figure-Robotern im Livestream Spitznamen wie Bob, Frank und Gary gegeben haben? Aus einem Techniktest wurde dadurch fast eine kleine Roboter-Serie. 

Für Profis

Mehr Details findest du in Figures offizieller Vorstellung von Figure 03 sowie im Bericht von Business Insider zum 10-Stunden-Wettbewerb. Besonders spannend sind die technischen Punkte zu Helix, den Fingersensoren und dem induktiven Laden. 

Quellenverweis

Quellen: Figure AI: „Introducing Figure 03“; Business Insider: „Figure AI had one of its robots race an intern to sort packages. See who lost“; ursprünglicher Anlass: WinFuture-Bericht zum Figure-Wettbewerb. 

Buchempfehlung

Mehr über Roboter und Künstliche Intelligenz erfährst du im Buch „Roboter & KI“ aus der SchlauFUX-Reihe vom Kosmos Verlag. Das Buch richtet sich an junge Entdeckerinnen und Entdecker und erklärt Robotik und KI kindgerecht.

https://www.kosmos.de/de/kosmos-schlaufux-roboter-und-ki_1182437_9783440182437

Kosmos Gecko-Bot Testbericht

Der Kosmos Gecko-Bot ist ein Experimentierkasten für Kinder ab acht Jahren, bei dem ein kleiner, geckoähnlicher Kletterroboter aus rund 50 Teilen zusammengebaut wird. Das Set verbindet einen spielerischen Aufbau mit einfachen technischen und physikalischen Grundlagen und richtet sich an Kinder, die gern konstruieren und Funktionsweisen nachvollziehen.

Beim Aufbau zeigt sich, dass der Bausatz die Verbindung von Mechanik und Bionik anschaulich macht. Der Roboter wird so konstruiert, dass er mithilfe seiner Saugnapf-Füße an glatten Flächen klettern kann, etwa an Fenstern oder gefliesten Wänden. Das beiliegende Experimentierheft führt Schritt für Schritt durch den Zusammenbau und erklärt außerdem die Grundlagen von Adhäsion und der Funktionsweise von Saugnäpfen.

Zu den sichtbaren Merkmalen des Sets gehören die großen Knopfaugen, die bunten Bauteile und die Bewegung des Roboters beim Klettern. Diese Gestaltung sorgt dafür, dass der Gecko-Bot klar als Spiel- und Lernobjekt erkennbar ist. Die Zielsetzung des Kastens liegt weniger in komplexer Technik als in einem einfachen, gut nachvollziehbaren Lernmodell für mechanische Abläufe.

Im Praxiseindruck wird deutlich, dass der Erfolg des Modells von einem sorgfältigen Aufbau abhängt. Die Kletterfunktion funktioniert nur auf geeigneten glatten Oberflächen, und die Saugnäpfe müssen korrekt sitzen, damit der Roboter zuverlässig in Bewegung bleibt. Damit eignet sich das Set vor allem für Kinder, die ruhig und genau arbeiten, sowie für Erwachsene, die ein erklärendes Bastelprojekt suchen.

Insgesamt ist der Kosmos Gecko-Bot ein sachlich aufgebauter Experimentierkasten mit klar umrissenen Funktionen: Zusammenbauen, Bewegung beobachten und grundlegende Physik verstehen. Das Set enthält den Roboterbausatz mit Motor und Schalter, Saugnäpfe, Roboterbauteile, Zahnräder, Schrauben sowie eine farbig illustrierte Anleitung, die den Aufbau und die Funktionsweise erklärt. Ich habe für den Aufbau etwa eine Stunde benötigt und hatte keine größeren Probleme dabei.

Coming Soon: senseBox:basic – Digitale Bildung ab der Grundschule

Kinder wachsen heute mit digitaler Technik auf. Tablets, Apps und vernetzte Geräte gehören zum Alltag. Aber wie funktioniert diese Technik eigentlich? 🤔

Mit der neuen senseBox:basic kommt bald ein Bausatz, der genau hier ansetzt: Digitale Bildung und informatische Grundbildung schon ab der Grundschule.

Bildrechte: Reedu GmbH & Co. KG

Informatische Grundbildung zum Anfassen


Die senseBox:basic wurde speziell für den niedrigschwelligen Einstieg in Programmierung und Sensorik entwickelt. Kinder lernen spielerisch und praxisorientiert, wie Sensoren funktionieren, wie Programme aufgebaut sind und wie Umweltdaten gemessen sowie ausgewertet werden. So wird aus dem reinen Nutzen digitaler Technologien ein fundiertes Verständnis für deren Funktionsweise.

Als vereinfachte Variante der bewährten senseBox:edu legt die senseBox:basic den Fokus auf einfache Bedienung, grundlegende Sensorprojekte und einen kostengünstigen Einstieg.

Damit eignet sie sich besonders gut für:

  • Grundschulen
  • erste Programmierprojekte
  • AGs und Workshops
  • informatische Grundbildung

Programmieren ohne Vorkenntnisse mit senseBox-Blockly

Damit der Einstieg leicht gelingt, wird mit senseBox-Blockly programmiert. Die Software steht als App kostenlos zur Verfügung. Hierbei werden Programme intuitiv aus visuellen Bausteinen zusammengesetzt – ganz ohne komplizierten Code. Kinder können zum Beispiel:

  • Sensorwerte auslesen
  • einfache Abläufe programmieren
  • eigene kleine Experimente entwickeln

So entstehen schnell erste eigene Projekte.

Bildrechte: Reedu GmbH & Co. KG

Welche Sensoren sind dabei?

Die senseBox:basic ermöglicht es, Umweltphänomene selbst zu erforschen:

BME680 Umweltsensor – Dieser Sensor misst gleich mehrere Dinge:Temperatur, Luftfeuchtigkeitund Luftqualität.

Lichtsensor – Der Lichtsensor misst die Helligkeit der Umgebung. Perfekt für Projekte wie, automatische Lichtreaktionen, Experimente zu Licht und Schatten sowie Messungen der Tageshelligkeit

Beschleunigungssensor – Der Sensor erkennt Bewegungen und Erschütterungen. Damit können Kinder zum Beispiel Bewegungsprojekte programmieren, Lage im Raum bestimmen oder einfache Reaktionssysteme bauen.

Mit einem Bluetooth-Bee und einem OLED-Display können die Messwerte ganz einfach übertragen und live visualisiert werden.

Kostenloses Lehr- und Lernmaterial

Zur senseBox:basic als Hardware wird es auch kostenlose Unterrichtsmaterialien geben.

Diese stehen als Open Educational Resources (OER) zur Verfügung und enthalten:

  • Projekte zum Nachbauen
  • Unterrichtsideen
  • Materialien für den Einstieg in Programmierung

Die Sammlung wird kontinuierlich erweitert.

Bildrechte: Reedu GmbH & Co. KG

Online-Meetup zur senseBox:basic

Wer mehr über die neue senseBox erfahren möchte ist herzlich zum kostenlosen Online-Meetup eingeladen. Dort stellt das Team von re:edu die senseBox:basic vor und beantwortet Fragen. Das senseBox-Meetup findet bis zum Sommer jeden zweiten Dienstag im Monat von 15–16 Uhr via Zoom statt. Der erste Termin ist am 14. April.

Weitere Informationen zur senseBox:basic:https://sensebox.de/de/products-basic

Fazit – Digitale Bildung zum Anfassen

Mit der senseBox:basic wird der Einstieg in Programmierung, Sensorik und digitale Technologien bereits ab dem Grundschulalter möglich – einfach, praxisnah und mit viel Raum zum Experimentieren. Damit leistet sie einen wichtigen Beitrag zur frühzeitigen Förderung digitaler Kompetenzen. Nachdem das Produkt auf der Didacta 2026 erstmals im Rahmen einer Preview präsentiert wurde, ist es nun bereits im Shop erhältlich und die Auslieferung erfolgt in Kürze: https://sensebox.kaufen/products/sensebox-basic