Jetzt kann jeder Robotern beibringen, Dinge zu greifen

Wichtige Punkte

• Grabette, veröffentlicht von Pollen Robotics 2025, ist ein Handgreifer, der Roboter-Manipulationsdaten aufzeichnet, ohne dass ein echtes Robotersystem erforderlich ist.
• Das Gerät kostet etwa 490 Euro zum Zusammenbau aus standardmäßigen, handelsüblichen Teilen.
• Aufgezeichnete Demonstrationen laden sich automatisch zum Hugging Face Hub hoch, eine öffentliche Plattform zum Teilen von KI-Tools und Datensätzen.
• Ein begleitender Robotergreifer namens Gripette kostet etwa 120 Euro zum Bauen, wird an einem Roboterarm befestigt und führt aus, was Grabette aufgezeichnet hat.
• Alle Hardware-Designs, Software und Daten sind vollständig Open Source.

Das größte Hindernis beim Trainieren von Robotern, um Objekte zu handhaben, ist nicht die KI selbst. Es ist die völlige Mangel an Trainingsdaten: echte Beispiele von Händen, die Dinge greifen, Schubladen öffnen, Tassen abstellen.

Die Sammlung dieser Daten erfordert normalerweise den Besitz eines Roboters, den Betrieb teurer Teleoperations-Anlagen (Systeme, in denen ein Mensch die Bewegungen eines Roboters ferngesteuert steuert), und das Festhalten von Stunden mühsamer Laborarbeit. Die meisten Forschungsteams können sich dies im großen Maßstab nicht leisten.

Pollen Robotics, ein französisches Roboter-Unternehmen, denkt, dass die Antwort darin besteht, den Roboter ganz zu überspringen.

Ihr neues Gerät, Grabette, ist ein Handgreifer, den Sie in Ihrer eigenen Hand halten. Sie nehmen ihn auf, führen eine Aufgabe aus und drücken einen Knopf. Zwei Kameras zeichnen auf, was Sie getan haben. Eine Weitwinkel-Fischaugen-Kamera erfasst die Szene rund um die Hand. Eine Tiefenkamera verfolgt die genaue Position und Rotation des Greifers im Raum, eine Messung namens 6-DoF (sechs Freiheitsgrade, was jede Richtung und jeden Bewegungswinkel bedeutet). Ein kleiner Computer namens Raspberry Pi speichert alles lokal.

Dann öffnen Sie ein Dashboard in Ihrem Webbrowser, wählen die Aufzeichnungen aus, die Sie möchten, und klicken einmal. Das System lädt die Daten hoch, überprüft, dass das Motion Tracking nicht abgestürzt ist, konvertiert alles in ein Standard-Format namens LeRobot-Datensatz und schiebt es zum Hugging Face Hub, ursprünglich von Hugging Face als Verteilungsplattform berichtet. Keine Software zum Installieren. Keine Befehlszeile.

Grabette orientiert sich direkt an Stanfords Universal Manipulation Interface, einem Forschungsprojekt, das bewies, dass tragbare Demonstrationsgeräte echte Roboter-Richtlinien trainieren können. Pollens Ziel war es, jede verbleibende Barriere zu beseitigen.

Die aufgezeichneten Daten bleiben nicht untätig. Pollen demonstrierte die gesamte Kette anhand von 200 Demonstrationen zum Trainieren einer Diffusionsrichtlinie, eine Art KI-Modell, das lernt, Bewegungsmuster zu kopieren und auf einer einzelnen Consumer-Grafikkarte läuft. Dieses trainierte Modell trieb dann einen echten Roboterarm an, der mit Gripette ausgestattet war, ein motorisierter Greifer-Zwilling, der etwa 120 Euro zum Bauen kostet und die gleiche Design-DNA wie Grabette teilt.

Nichts im System bindet Sie an eine Robotermarke oder eine KI-Methode. Das Datenformat ist Standard, sodass die gleichen Aufzeichnungen verschiedene Roboter trainieren können.

Was bedeutet das für Menschen außerhalb von Robotik-Laboren?

Es bedeutet, dass das Erstellen gemeinsamer Roboter-Trainingsdatensätze keinen Universitätshaushalt oder ein Lagerhaus voller Hardware mehr erfordert. Ein Lehrer, der zeigen möchte, wie man Recycling sortiert, ein Physiotherapeut, der eine Rehabilitationsübung erfassen möchte, ein kleiner Hersteller, der einen Roboter benötigt, um ein bestimmtes Teil zu handhaben: jeder von ihnen könnte Demonstrationen an einem Werktisch aufzeichnen und zu einem wachsenden öffentlichen Datensatz beitragen.

Pollen fordert die Gemeinschaft ausdrücklich auf, genau das zu tun. Jede neue Aufzeichnung macht den gemeinsamen Datensatz breiter und weniger verzerrt zu Aufgaben, an die nur gut finanzierte Laboren denken.

Ein Kopfkamera-Gerät namens Casquette, das eine Ich-Perspektive erfassen soll, ist bereits in der Entwicklung als begleitendes Tool.

Alle Hardware-Designs, Code und Datensätze sind öffentlich auf GitHub und dem Hugging Face Hub verfügbar.