Boston Dynamics prĂŒft 100.000 Atlas-HĂ€nde pro Jahr: Fertigung noch offen
Veröffentlicht am: 07.10.2026 um 11:00 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Nach der Vorstellung des neuen Greifers fĂŒr den humanoiden Roboter Atlas richtet Boston Dynamics den Blick auf eine mögliche Skalierung der Fertigung.
Alberto Rodriguez erklĂ€rte gegenĂŒber dem Fachmagazin IEEE Spectrum, das Team prĂŒfe derzeit die Voraussetzungen, die fĂŒr eine Produktion von 100.000 HĂ€nden pro Jahr erforderlich wĂ€ren. Es handele sich dabei um ein bedingtes Ziel und noch nicht um einen bestĂ€tigten Produktionsplan; konkrete Angaben zu ZeitplĂ€nen, Zulieferern oder Fabrikstandorten liegen bisher nicht vor.
Die vierfingrige Atlas-GR3-Hand war am 1. Oktober 2026 prĂ€sentiert worden. Das Modell verfĂŒgt ĂŒber 13 Freiheitsgrade â zuvor waren es sieben â, von denen vier auf den opponierbaren Daumen entfallen.
Konstruktion ohne Sehnen und Fokus auf Werkzeugeinsatz
Konstruktiv setzt Boston Dynamics auf direkt angetriebene, rĂŒcktreibbare Gelenke, bei denen keine Sehnen oder Kabel ĂŒber die Gelenke gefĂŒhrt werden. Fingerspitzen und HandflĂ€che sind mit Drucksensoren ausgestattet. Den Verzicht auf einen fĂŒnften Finger begrĂŒndete das Unternehmen mit der Einsparung von drei zusĂ€tzlichen Aktuatoren sowie verminderten Kosten und Ausfallrisiken bei zu geringem zusĂ€tzlichem Nutzen.
Die Hand wurde speziell fĂŒr In-Hand-Manipulation, den Umgang mit Werkzeugen wie Bohrern und Drehmomentschraubern sowie fĂŒr Fertigungs- und Serviceaufgaben im gröĂeren MaĂstab entwickelt. Zudem ist das System fĂŒr den Einsatz in Simulationen und fĂŒr Reinforcement Learning ausgelegt. In Demonstrationen zeigte Boston Dynamics unter anderem den Einsatz von Werkzeugen und das voneinander unabhĂ€ngige Drehen zweier GolfbĂ€lle in einer Hand.
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Leistungsdaten wie Griffkraft, Hand-Nutzlast und Preis wurden bisher nicht veröffentlicht. Auch Informationen zu einem Einsatz auĂerhalb von Laborumgebungen sowie zum Grad der Autonomie bei den Werkzeug-Demonstrationen stehen aus. Ebenso ist eine Installation an den Atlas-Robotern, die derzeit im Hyundai-Testzentrum RMAC trainieren, bislang nicht belegt; Erfolgs-, Eingriffs- und Durchsatzraten im industriellen Kontext wurden nicht publiziert.
PlÀne von Hyundai und Produktionsdruck bei Tesla
Im RMAC in Georgia bereitet der Mutterkonzern Hyundai den Atlas-Roboter auf Aufgaben in der Teilesortierung und -sequenzierung vor. Ein Einsatz zur Sequenzierung an der FertigungsstĂ€tte HMGMA ist ab 2028 vorgesehen, gefolgt von Montageaufgaben ab 2030. Hyundai strebt bis 2028 eine jĂ€hrliche RoboterkapazitĂ€t von 30.000 Einheiten an, wĂ€hrend sich Hyundai und Kia zur EinfĂŒhrung von 25.000 Atlas-Einheiten in ihren Werken verpflichtet haben. Bei diesen Werten handelt es sich um Planungsziele.
Der Vorstoà von Boston Dynamics fÀllt in eine Phase intensiven Wettbewerbs um industrielle Humanoide. Wie Berichte Anfang Oktober zeigten, konnte Tesla seinen Optimus-Ausstoà binnen weniger Monate von einigen Dutzend auf einige Hundert Einheiten pro Woche steigern, mit dem Ziel von 1.000 Einheiten wöchentlich bis zum Jahresende.
Allerdings bringt Teslas fĂŒnfadrige, sehnengesteuerte Handkonstruktion HĂŒrden mit sich: Die Gen3-Hand und der Unterarm bestehen aus ĂŒber 100 Teilen, die teils manuell montiert werden.
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Bei schwerer Dauerarbeit mĂŒssen Komponenten laut Branchenvertretern teils alle 5 bis 6 Wochen getauscht werden; die störungsfreie Laufzeit wird laut Lieferkettenberichten auf rund 500 Stunden beziffert, verglichen mit einem industriellen Standard von 2.000 Stunden.
Breites Spektrum an Forschungs- und HardwareansÀtzen
Neben Boston Dynamics treiben auch andere Entwickler die Handgeschicklichkeit voran. Am 6. Oktober 2026 demonstrierte Agilink, ein Spin-off von AgiBot, die OmniHand 3 Ultra beim AusfĂŒhren traditioneller Suzhou-Seidenstickerei, einschlieĂlich des EinfĂ€delns von Nadeln und Spannens von Stoffen.
Das Modell OmniHand 3 Ultra-M wiegt 630 g, erreicht einen stabilen Griff bis 3 kg sowie eine Hebekraft bis 8 kg und verfĂŒgt ĂŒber einen 300-Punkt-Kontaktsensor in der HandflĂ€che.
Weitere AnsĂ€tze setzen auf zugĂ€nglichere Hardware oder verĂ€ndertes Steuerungsverhalten. Ein Bericht ĂŒber die weitgehend 3D-gedruckte âYeah Handâ von Vittorio Lumare beschrieb ein System mit PTFE-BowdenzĂŒgen und bis zu 8 kg Hebekraft.
An der ETH ZĂŒrich trainierten Forscher eine Hand darauf, mittels Reinforcement Learning selbststĂ€ndig auf den Fingern ĂŒber 14 unterschiedliche OberflĂ€chen zu balancieren und zu laufen.
Parallel stellten Forscher um Yucheng Zhang und Sirui Xu Anfang Oktober mit dem Framework InterMimicGen eine Methode vor, um aufgezeichnete Mensch-Objekt-Interaktionen fĂŒr das Training humanoider Systeme in Simulationen nutzbar zu machen.
