Das Forschungsteam entwickelt eine modulare, auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierende Plattform, mit der sich mobile Roboter sicher steuern lassen. Da sie auf kleinen Edge-Geräten läuft, speichert sie Daten lokal und kann sie daher innerhalb von Millisekunden verarbeiten und bereitstellen. Die Forschenden trainieren ein Lernmodell, das Bild- und Sprachdaten verknüpft und direkte Handlungsbefehle erzeugen kann. Um das Modell robust zu machen, simulieren sie Szenarien auf Basis von realen Aufnahmen von Menschen in Fabriken. Parallel integrieren sie sichere Steuerungsroutinen, die dafür sorgen, dass die Roboter bei Gefahr sofort anhalten. Den Demonstrator testet das Team an mobilen Robotern, die in einer Bahnwartungsanlage arbeiten. Auf Basis der Ergebnisse optimieren sie das System. Dabei entsteht ein Demonstrator, der es ermöglicht, dass Menschen sicher neben flexiblen, kostengünstigen Roboter arbeiten können. Die Forschenden machen ihre Ergebnisse frei zugänglich, sodass interessierte Unternehmen sie sofort verwenden können.