Kleiyn: Der Roboterhund, der Wände erklimmt

16.07.2025 | Allgemein, KI

Ein innovativer Roboterhund aus Tokio beeindruckt mit seiner Klettertechnik.

In Kürze

  • Kleiyn erklimmt Wände 50-mal schneller als Vorgänger
  • Technik basiert auf „Chimney Climbing“
  • Entwicklungen zur Verbesserung der Kletterfähigkeiten geplant

Ein beeindruckender Roboterhund: Kleiyn

Ein Team der University of Tokyo hat einen beeindruckenden Roboterhund namens Kleiyn entwickelt, der die Schwerkraft herausfordert – und das auf eine ganz neue Art. Kleiyn kann senkrechte Wände erklimmen und das ganze 50-mal schneller als seine Vorgänger. Die Technik, die hinter diesem kleinen Kletterprofi steckt, nennt sich „Chimney Climbing“. Dabei nutzt der Roboter seine Beine, um sich zwischen zwei Wänden abzustützen und Schritt für Schritt nach oben zu bewegen. Ein spezielles Gelenk im Rücken sorgt dafür, dass er ohne krallenartige Füße auskommt, die das Laufen erschweren würden.

Technische Details von Kleiyn

Mit einer Länge von 76 cm und einem Gewicht von 18 kg bringt Kleiyn 13 Gelenke mit, die ihm die nötige Flexibilität verleihen. Seine Klettergeschwindigkeit liegt zwischen 0,15 und 0,17 Metern pro Sekunde, was ihn zum schnellsten Kletterroboter seiner Art macht. Allerdings gibt es eine kleine Einschränkung: Der Abstand zwischen den Wänden darf nicht mehr als einen Meter betragen, da sonst die Motoren an ihre Drehmomentgrenzen stoßen.

Maschinelles Lernen und Herausforderungen

Kleiyn hat das Klettern durch Reinforcement Learning erlernt, eine Form des maschinellen Lernens, die ihn in einer Simulation auf die reale Anwendung vorbereitet hat. Trotz seiner beeindruckenden Fähigkeiten gibt es noch einige Herausforderungen zu meistern. So neigt Kleiyn dazu, beim Klettern zu stark seitwärts zu schwenken, und die Motoren überhitzen bei längeren Einsätzen. Um diese Probleme anzugehen, sind Verbesserungen wie leistungsfähigere Sensoren in Planung.

Zukunft der Robotik

Kleiyn zeigt eindrucksvoll, wie weit die Robotik bereits fortgeschritten ist und welche Möglichkeiten in der Zukunft noch auf uns warten.

Quellen

  • Quelle: University of Tokyo
  • Der ursprüngliche Artikel wurde hier veröffentlicht
  • Dieser Artikel wurde im Podcast KI-Briefing-Daily behandelt. Die Folge kannst du hier anhören.

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