Autonome Baumaschinen: Singapur testet KI-gesteuerte Bagger und Verdichter
Veröffentlicht am: 20.09.2026 um 02:48 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Die präzise Führung schwerer autonomer Roboter auf unwegsamem und wechselndem Untergrund zählt zu den anspruchsvollsten Aufgaben der modernen Automatisierungstechnik. Insbesondere vierradgelenkte und vierradgetriebene Plattformen, in der Fachsprache als 4WISD-Systeme (Four-Wheel Independent Steering and Driving) bezeichnet, verlangen eine hochgradig synchronisierte Ansteuerung der einzelnen Räder.
In Fachveröffentlichungen, unter anderem in der Fachzeitschrift Acta Automatica Sinica, rücken dabei End-to-End-Konzepte auf Basis von Deep Reinforcement Learning (DRL) in den Fokus. Mithilfe von Algorithmen wie Proximal Policy Optimization (PPO) wird das Fahrverhalten hierbei direkt aus Sensordaten in Steuerbefehle überführt, ohne auf klassische mehrstufige Regelungskaskaden angewiesen zu sein.
Effizienzsprünge durch Deep Reinforcement Learning und Simulation
Konventionelle Regelungssysteme für Schwerlastroboter stützen sich überwiegend auf getrennte Module wie PID-Regler oder modellprädiktive Steuerungen (MPC). Unter schwierigen Geländebedingungen stoßen diese Ansätze jedoch an Grenzen, wenn unerwartete Reibungsverluste oder Bodenwellen auftreten.
Simulationsstudien in Umgebungen wie Isaac Sim verdeutlichen, dass End-to-End-DRL-Modelle extrem niedrige Einzelschritt-Latenzen im Submillisekundenbereich erzielen und flexibler auf abrupte Geländeveränderungen reagieren können als herkömmliche Algorithmen.
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Auch bei praktischen Erprobungen auf festem Boden über Schnittstellen wie dem Robot Operating System in Kombination mit speicherprogrammierbaren Steuerungen (ROS-PLC) erweisen sich diese Modelle als einsatzfähig. Sie ermöglichen stabile Inferenzzeiten im Millisekundenbereich und halten Abweichungen bei Fahrgeschwindigkeit sowie Drehraten gering.
Autonome Schwermaschinen im industriellen Praxiseinsatz
Die theoretischen Fortschritte spiegeln sich zunehmend in praktischen Projekten des Bausektors wider. In Singapur testen JTC und das Bauunternehmen Kajima im Bulim Autonomous Yard des Jurong Innovation District einen groß angelegten Pilotversuch mit autonomen schweren Baumaschinen.
Eingesetzt werden Bagger und Verdichter, die mit Technologie von Gravis Robotics und dem Kajima-System A4CSEL nachgerüstet wurden. Die Fernüberwachung erlaubt es einer einzigen Person, zwei Maschinen parallel zu steuern, was den Bedarf an spezialisierten Fachkräften halbiert. Eine Ausweitung der autonomen Nachrüstung auf Planierraupen und Muldenkipper ist bis 2027 geplant.
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Weltmodelle und Benchmarks treiben die Physical AI
Parallel zur Steuerungstechnik gewinnt die Verknüpfung von Reinforcement Learning und physikalischem Umgebungsverständnis an Bedeutung. Auf dem Gasgoo AI-Defined Vehicle Forum betonte Qian Xiangjun, Vizepräsident von QCraft, dass Weltmodelle in Kombination mit Reinforcement Learning den zentralen Entwicklungspfad für physische KI darstellen.
Eine zweigeteilte Architektur aus einem Cloud-Weltmodell und einem fahrzeugeigenen Verhaltensmodell schaffe die Grundlage für robuste Reaktionen in komplexen Einsatzumgebungen.
Um die Leistungsfähigkeit künftiger Steuerungssysteme objektiv messbar zu machen, haben Forscher der Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences (Harvard SEAS) und des Georgia Institute of Technology den Benchmark RLE-Bench entwickelt.
Die Plattform unter Leitung von Na Li von Harvard und Bo Dai von Georgia Tech umfasst 48 Aufgaben und testet, inwieweit KI-Agenten physische Roboter unter Berücksichtigung von Beschränkungen wie Masse, Drehmoment und Geometrie konstruieren und steuern können.
Die vier Testfelder – interaktive Steuerung, Regelungsstrategien, Wahrnehmung sowie mechanisches Design – liefern wichtige Standards für künftige End-to-End-Systeme in anspruchsvollen Arbeitsfeldern.
