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

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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

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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

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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

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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

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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

Robots, fire, AI and hundreds of makers take over Eindhoven during Maker Days 2026

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EINDHOVEN – An eight-metre-tall AI robot, spectacular robot battles, a giant mechanical sculpture shooting fireballs into the air, a Mars rover, 3D-printed fashion and hundreds of creative projects. On 12 and 13 September 2026, Maker Days Eindhoven will transform Klokgebouw at Strijp-S into a huge playground for technology, creativity and innovation.

For two days, makers, inventors, engineers, artists, designers, students and programmers will show what happens when you stop talking about ideas and actually start building them.

And visitors are invited to join in. Maker Days is not a festival where everything is displayed behind glass. Throughout the venue, visitors can build, program, experiment, play, test and talk directly to the people behind the projects.

Eight metres of AI: meet Re-Bot E1

One of this year’s biggest attractions is impossible to miss. Re-Bot E1 stands an impressive eight metres tall and is an interactive show robot built from recycled materials and reused technical components.

Powered by AI, Re-Bot can listen, have conversations, answer questions and respond to visitors. Movement, voice, light, sound and special effects bring the giant robot to life.

Re-Bot is a perfect example of what Maker Days is all about: combining technology, creativity and craftsmanship to create something unexpected.

Robot battles and a Mars rover

Visitors looking for action can head to the Dutch Robot Games, where self-built robots battle each other in the arena. Behind the spectacle lies some serious engineering, from electronics and drive systems to construction, control and strategy.

Robotics can be found throughout Maker Days. Mars Rover Cydonia, developed by RoboTeam Twente for the European Rover Challenge, can autonomously navigate rough terrain, collect soil samples, manipulate objects with a robotic arm and perform complex tasks.

There are also balancing robots, competition robots, robot animals, droids and many other moving creations.

Seven metres high, twelve metres wide – and it shoots fire

Robots aren’t the only giants coming to Eindhoven.

Garuda is the result of twelve years of sketching, model building, 3D design, structural analysis and an intensive construction process involving welding, pneumatics and hydraulics.

The result is a spectacular mechanical sculpture measuring more than seven metres high and twelve metres wide.

And there’s one more detail: Garuda shoots enormous fireballs into the air.

Hundreds of projects to explore

Beyond the headline acts, Maker Days offers hundreds of projects covering AI, robotics, electronics, 3D printing, games, Fashion Tech, digital art, sustainability, music, open-source hardware and new ways of making.

Visitors can see medical scans transformed into physical 3D models, discover experimental musical instruments, explore 3D-printed fashion, play unusual games, interact with electronics and meet makers who are happy to explain not only what they created, but also how they created it.

Maker Days is about finished projects, but just as much about the process behind them: trying, failing, adapting and building again.

A festival for young makers too

Children and teenagers will find plenty to do. They can build their own wooden race car and test it on the Nerdy Derby track, learn to code, control robots, build marble runs, experiment with electronics and discover technology through games and hands-on activities.

The idea is simple: technology becomes much more exciting when you can touch it, control it and try it yourself.

The Future Parade

On both Saturday and Sunday, Maker Days also takes to the streets of Strijp-S with the Future Parade.

Starting at 13:00 from Ketelhuisplein, this inspiring parade brings together robots, unusual vehicles, moving artworks and spectacular maker creations. The line-up includes Lumi, Dicyclet, Droidbuilders, Professor Bombastix and the enormous Re-Bot E1, among others.

The Future Parade takes place outside the festival venue and can be watched without a Maker Days ticket. Times and routes may be adjusted depending on weather conditions.

Innovation Awards 2026

Maker Days also puts innovative makers in the spotlight with the Innovation Awards 2026. Ten projects have been nominated this year, ranging from metal 3D printing and medical technology to electronics, games, music and 3D-printed fashion.

The nominated projects can be seen during Maker Days, giving visitors the opportunity to meet the makers behind the innovations.

Even bigger in 2026

Maker Days Eindhoven has grown even further this year. In addition to Halls A and B, Hall C of Klokgebouw has now also been added to the festival, providing almost 2,000 square metres of additional space for even more makers and projects.

Three halls will be filled with things that move, light up, make noise, solve problems, raise questions and, above all, show what is possible when people are given the freedom to make.

Practical information

Maker Days Eindhoven 2026
Saturday 12 & Sunday 13 September 2026
11:00 – 18:00
Klokgebouw, Strijp-S, Eindhoven

More information, programme details and tickets are available via Maker Days Eindhoven.

About Maker Days Eindhoven

Maker Days Eindhoven is a festival dedicated to technology, creativity and innovation. For two days, makers, artists, inventors, engineers, students and creative innovators come together at Klokgebouw in Eindhoven. Through demonstrations, workshops, interactive projects, performances and experiments, Maker Days shows what can happen when technology, craftsmanship and imagination come together

Microduck: Diese kleine Roboter-Ente lernt das Laufen

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Eine Ente auf Rollschuhen? Und dann ist sie auch noch ein Roboter? Genau das ist Microduck, ein neuer kleiner Roboter aus Frankreich. Er kann laufen, Gegenstände mit seinem Schnabel greifen, einen Ball treten und sogar selbstständig wieder aufstehen, wenn er umfällt.

Hinter dem niedlichen Aussehen steckt spannende Technik. Microduck wurde von Pollen Robotics entwickelt, einem französischen Robotikunternehmen, das seit 2025 zu Hugging Face gehört. Vorgestellt wurde der Roboter am 27. August 2026.

Was ist Microduck?

Microduck ist ein kleiner zweibeiniger Roboter, der ungefähr 25 Zentimeter groß und weniger als 800 Gramm schwerist.

Sein Aussehen ist ziemlich ungewöhnlich: Microduck erinnert zwar an eine Ente, besitzt aber nur ein großes Kamera-Auge. Arme hat er ebenfalls nicht. Dafür lässt sich sein Schnabel öffnen und schließen und wie ein kleiner Greifer benutzen.

Im Inneren arbeiten 15 Motoren, die Kopf, Hals und Beine bewegen. Dazu kommen eine Kamera, ein kleiner LiDAR-Abstandssensor und zwei Bewegungssensoren, sogenannte IMUs.

Mit diesen Sensoren kann der Roboter Informationen über seine Umgebung und seine eigenen Bewegungen erfassen.

Was kann Microduck?

Direkt nach dem Auspacken bringt Microduck bereits mehrere trainierte Bewegungen mit.

Er kann laufen, sitzen beziehungsweise in die Hocke gehen, Gegenstände mit seinem Schnabel greifen, einen Ball treten und nach einem Sturz wieder aufstehen.

Besonders lustig sieht Microduck mit seinen optionalen Rollen aus. Dann kann die kleine Roboter-Ente tatsächlich über den Boden rollen. Gesteuert werden kann sie unter anderem mit einem Gamecontroller.

Microduck kann außerdem verschiedene eigene Geräusche von sich geben. Einen Sprachassistenten wie Alexa oder ChatGPT sollte man sich darunter aber nicht vorstellen: Sprachverständnis gehört derzeit nicht zu den offiziell angegebenen Standardfunktionen.

Eine Roboter-Ente, die hinfallen darf

Dass Microduck manchmal hinfällt, ist kein Fehler. Genau darin steckt ein wichtiger Teil des Projekts.

Einem Roboter das Laufen beizubringen, ist nämlich ziemlich schwierig. Bei jedem Schritt müssen viele Motoren gleichzeitig richtig bewegt werden. Verlagert der Roboter sein Gewicht nur ein bisschen falsch, landet er auf dem Boden.

Microduck nutzt dafür Bewegungsmodelle, die mit Reinforcement Learning trainiert werden können. Auf Deutsch heißt das „bestärkendes Lernen“.

Du kannst dir das ungefähr so vorstellen: Eine KI probiert sehr viele Bewegungen aus. Gute Lösungen werden belohnt, schlechte bringen sie ihrem Ziel nicht näher. Nach vielen Versuchen entsteht eine Strategie, mit der sich der Roboter bewegen kann.

Erst im Computer, dann im echten Roboter

Natürlich wäre es ziemlich anstrengend, einen echten Microduck hunderttausendmal umfallen zu lassen.

Deshalb kann das Training zunächst in einer Simulation stattfinden. In dieser virtuellen Welt kann die Software Bewegungen immer wieder ausprobieren. Anschließend lässt sich ein trainiertes Bewegungsmodell auf den echten Microduck übertragen. Dieses Verfahren nennt man Sim-to-Real – also „von der Simulation in die Wirklichkeit“.

Genau das macht Microduck für Entwickler, Studierende und Robotik-Fans interessant. Sie können nicht nur mit dem Roboter spielen, sondern auch versuchen, ihm neue Bewegungen beizubringen.

Was steckt in Microduck?

Als kleiner Computer arbeitet im Roboter ein Rockchip RK3566 mit KI-Beschleuniger. Dazu kommen 1 GB Arbeitsspeicher und 32 GB Speicher.

Microduck besitzt außerdem eine Frontkamera, einen 8×8-ToF-LiDAR, zwei IMUs, Mikrofone, einen Lautsprecher, WLAN, Bluetooth und zwei NFC-Antennen. Der Akku ist herausnehmbar und soll ungefähr eine Stunde Betrieb ermöglichen.

Die Software ist Open Source. Entwickler können also den veröffentlichten Programmcode untersuchen und verändern. Das gilt allerdings nicht für den kompletten Roboter: Die mechanischen und elektronischen Konstruktionsdateien der Hardware sind laut Pollen Robotics nicht Open Source.

Was sagen die ersten Berichte?

Microduck ist brandneu. Deshalb gibt es bisher noch keine aussagekräftigen Langzeittests von normalen Käuferinnen und Käufern.

Die ersten Medienberichte beschäftigen sich vor allem mit dem ungewöhnlichen Konzept. TechCrunch hebt beispielsweise hervor, dass sich Bewegungen in einer Simulation trainieren und anschließend auf den echten Roboter übertragen lassen. The Verge zeigt sich besonders von der Mischung aus niedlichem Design, programmierbarer Software und den Rollschuhen angetan.

Das Interesse scheint groß zu sein. Business Insider berichtete wenige Tage nach der Vorstellung unter Berufung auf Hugging Face von Bestellungen im Wert von mehr als 2,6 Millionen US-Dollar innerhalb der ersten 24 Stunden.

Trotzdem gilt: Ob Microduck im täglichen Einsatz genauso gut funktioniert wie in den Vorführvideos, lässt sich erst beurteilen, wenn mehr Geräte tatsächlich bei ihren Besitzern angekommen sind.

Was kostet Microduck?

Zum Start wurde Microduck für 399 US-Dollar vor Steuern und Versand angekündigt. Im europäischen Shop von Pollen Robotics wird der Roboter derzeit auch in Euro angeboten.

Es gibt vier Farbvarianten: Cream, Graphite, Lavender und Sky.

Die ersten Auslieferungen sind laut Hersteller noch vor Weihnachten 2026 geplant. Microduck ist dabei eher eine Plattform für Robotik, Programmierung und Experimente als ein klassisches Spielzeug. Pollen Robotics empfiehlt seine Entwicklungs- und Experimentierplattformen derzeit für Personen ab 16 Jahren.

Warum Microduck spannend ist

Große Laufroboter sind kompliziert, teuer und bei Experimenten nicht gerade praktisch. Wenn ein 80 Kilogramm schwerer Roboter umfällt, kann schnell etwas kaputtgehen.

Microduck verfolgt einen anderen Ansatz: Der Roboter ist klein, vergleichsweise günstig und ausdrücklich dafür gedacht, neue Bewegungen auszuprobieren.

Damit bringt er moderne Themen wie Physical AI, Reinforcement Learning und Sim-to-Real auf den Schreibtisch.

Und genau darin könnte seine größte Stärke liegen: Microduck ist nicht nur niedlich. Er macht Technologien sichtbar und ausprobierbar, die sonst häufig nur in Forschungslaboren zu sehen sind.

Fazit

Microduck ist eine kleine Roboter-Ente mit überraschend ernsthafter Technik.

15 Motoren, Kamera, LiDAR, Bewegungssensoren und ein Greifschnabel ermöglichen ihm erstaunlich viele Bewegungen. Noch spannender ist aber die offene Software: Eigene Bewegungsmodelle können in einer Simulation trainiert und anschließend auf dem echten Roboter ausprobiert werden.

Ob Microduck langfristig hält, was die ersten Videos versprechen, müssen unabhängige Tests nach der Auslieferung zeigen.

Bis dahin steht zumindest eines fest: Beim Thema Laufroboter darf Forschung offenbar auch ein bisschen quaken. 🦆

🦊 FuxFun – Wusstest du, dass …?

… Microduck beim Umfallen nicht unbedingt Hilfe braucht?

Eine seiner mitgelieferten Fähigkeiten ist das selbstständige Aufstehen. Der Roboter besitzt sogar unterschiedliche Bewegungsabläufe dafür, je nachdem, wie er auf dem Boden liegt.

Für einen Roboter kann richtiges Hinfallen also durchaus zum Lernen dazugehören!

🔬 Für Profis

Pollen Robotics veröffentlicht die Software von Microduck auf GitHub. Dort kannst du unter anderem sehen, wie der Roboter gesteuert wird und wie seine Bewegungsmodelle funktionieren.

Besonders interessant sind dabei die Begriffe Reinforcement Learning, MuJoCo, PPO, ONNX und Sim-to-Real.

Transparenzhinweis

Dieser Artikel wurde mit Unterstützung Künstlicher Intelligenz recherchiert und formuliert. Die Angaben wurden vor der Veröffentlichung anhand der unten genannten Herstellerinformationen und Medienquellen redaktionell überprüft.

Quellen

Pollen Robotics: Offizielle Produktseite, technische Daten und Vorstellung von Microduck, Stand August 2026.

Pollen Robotics Press Kit: Technische Daten, Presseinformationen und offizielle Pressefotos.

Pollen Robotics / GitHub: Offizieller Microduck-Quellcode und technische Dokumentation.

heise online: „Microduck: Der Entenroboter aus Frankreich“.

TechCrunch: „Hugging Face is selling a cute $399 open source duck robot, Microduck“, 27. August 2026.

The Verge: Bericht über Microduck vom August 2026.

Business Insider: Bericht zur Nachfrage nach Microduck, August 2026.

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Sphero im Vergleich: Vom einfachen Roboterball zum Lernwerkzeug für MINT

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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).

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

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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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Hinweis: Bilder KI generiert.

United Robotics Group eröffnet Robotik-Trainingszentrum in Gelsenkirchen im Herzen eines ehemaligen Krankenhauses

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Stuhr, 06.08.2026 – Die United Robotics Group (URG), führender Anbieter von KI-gestützten Robotiklösungen im Gesundheits- und Servicebereich, eröffnet einen neuen Standort in Gelsenkirchen. Im Rahmen der bestehenden Technologie-Partnerschaft mit KERN Katholische Einrichtungen Ruhrgebiet Nord GmbH bezieht URG Räumlichkeiten im ehemaligen St. Josef-Hospital Gelsenkirchen, in dem KERN heute das Gesundheitszentrum St. Josef betreibt. Der neue Standort fungiert als Robotik-Trainings- und Entwicklungszentrum und ist damit ein Meilenstein in der strategischen Zusammenarbeit beider Unternehmen.

  • Einzigartiges Trainings- und Entwicklungszentrum für KI-basierte Robotik im Gesundheitswesen auf 400m² großer ehemaliger Intensivstation
  • Zwei Demonstrations- und Trainingsräume für realistische Anwendungsszenarien in Labor-, Krankenhaus- und Pflege-Umgebung
  • Meilenstein in der Technologie-Partnerschaft zwischen URG und KERN

    „Die Eröffnung des Trainingszentrums in Gelsenkirchen ist für uns ein logischer Schritt, um unsere Robotik-Lösungen gezielt auf den Einsatz in Kliniken und Pflegeeinrichtungen vorzubereiten – und das weltweit“, erklärt Wassim Saeidi, Gründer und CEO der United Robotics Group. „Das Gesundheitszentrum St. Josef bietet uns eine ideale Infrastruktur, die dem echten Klinikalltag so nah wie möglich kommt.“

    Vom Intensivbereich zum Innovationszentrum
    Die rund 400m² umfassenden Räumlichkeiten befinden sich in der früheren Notfall- und Intensivmedizin-Station des Klinikums. Nun werden sie zu einem der ungewöhnlichsten Robotik-Trainingszentren Deutschlands umgestaltet, in denen URG-Roboter unter realen klinischen und pflegerischen Bedingungen demonstriert, trainiert und konfiguriert werden können.

    „Unsere Roboter sollen den Alltag von Menschen im Gesundheitswesen erleichtern. Deshalb hinterfragen wir unsere vorhandenen Lösungen konsequent und entwickeln sie bedarfsgerecht weiter. Genau dafür schaffen wir diesen Ort“, sagt Kerstin Wagner, Co-CEO und COO der United Robotics Group.

    Zwei spezialisierte Trainingsräume für realistische Anwendungsszenarien
    Das Herzstück des neuen Standorts bilden zwei Demonstrations- und Trainingsräume für den Robotik-Einsatz in realistischen Umgebungen aus Labor, Klinik, Pflege und Versorgung:
  • Demo-Umgebung Klinik & Labor: Ein Raum, der eine klinische Labor- und Krankenhausumgebung authentisch abbildet. Hier können URG-Roboter unter realistischen Bedingungen demonstriert, getestet und weiterentwickelt werden – von der Probenlogistik bis zur Unterstützung klinischer Prozesse.
  • Demo-Umgebung Pflege & Versorgung: Ein flexibel konfigurierbarer Raum, der sowohl als Krankenzimmer mit Krankenhausbett als auch als Pflege- bzw. Wohnumgebung genutzt werden kann – ausgestattet mit Bett, Sessel, Tisch und weiterer praxisnaher Ausstattung. Dieser Raum ermöglicht es, unterschiedliche Anwendungsszenarien im Gesundheits- und Pflegebereich realitätsnah zu simulieren und Robotik-Lösungen für beide Settings zu erproben.
Vier Robotik-Systeme werden im URG-Robotik-Trainingszentrum für den Einsatz in Klinik, Labor und Pflege vorbereitet: uLab Mobile, uMe, uServe und uLog (v.l.n.r.) © United Robotics Group

Ein besonderes Merkmal des Standorts: Im Flur des ehemaligen Klinikgebäudes bleibt eine elektrische Krankenhaus-Flügeltür erhalten. Sie ermöglicht die Demonstration typischer Anwendungsfälle wie das autonome Passieren von Türen durch Roboter sowie den automatisierten Bettentransport, die im Klinikalltag täglich relevant sind.

Vier Robotik-Systeme im Training
Am neuen Standort Gelsenkirchen werden vier URG-Robotik-Systeme trainiert und weiterentwickelt:

  • uMe – der humanoide Assistenz- und Kommunikationsroboter von URG, konzipiert für menschenzentrierte Umgebungen in Pflege, Klinik und Betreuung. uMe setzt auf sprachbasierte Interaktion, sensorbasierte Wahrnehmung und vorprogrammierte Bewegungsabläufe, um Pflegekräfte zu entlasten und pflegebedürftige Menschen im Alltag zu begleiten.
  • uLab Mobile – der mobile, autonome Service-Rober für unterstützende Tätigkeiten in klinischen Laboren, wo er u.a. Probenhandling, Gerätebeladung und Transportaufgaben rund um die Uhr übernimmt – und jetzt für weitere Tätigkeiten in klinischen Umgebungen weiterentwickelt und trainiert werden soll.
  • uLog – das autonome Logistiksystem für wiederkehrende Transportaufgaben in Kliniken und Pflegeeinrichtungen, wo es Fachpersonal vom zeitintensiven innerbetrieblichen Transport von Versorgungsmaterialien, Wäsche und weiteren Gütern entlasten kann.
  • uServe – ein vielseitiger Serviceroboter, der für menschenzentrierte Umgebungen wie das Gesundheitswesen entwickelt wurde. Er ist mit fortschrittlichen Navigations- und Interaktionssystemen ausgestattet, die eine autonome Bewältigung von Aufgaben wie die Auslieferung von medizinischem Material, die Führung von Besuchern und die Bereitstellung wichtiger Informationen ermöglichen.

Alle URG-Robotik-Systeme sind in die KI-basierte Softwareplattform uGo+ integriert, die gemeinsam mit dem Fraunhofer-Institut entwickelt wurde und das intelligente Flottenmanagement sowie die Workflow-Orchestrierung der URG-Roboter ermöglicht.