In diesem Blogbeitrag erfahren Sie:
- Was Robotik-KI ist und warum sie zum heißesten Trend auf dem Markt wird.
- Warum hochwertige Daten und dedizierte SDKs die beiden Säulen der Branche sind.
- Die wichtigsten Aspekte, die beim Vergleich von Robotik-KI-Lösungen zu berücksichtigen sind.
- Die 10 besten Robotik-KI-Bibliotheken, ausgewählt und verglichen nach diesen Kriterien.
Lassen Sie uns eintauchen!
TL;DR: Übersichtstabelle der besten Robotik-KI-Bibliotheken, SDKs und Lösungen
Vergleichen Sie die besten KI-Bibliotheken für Robotik auf einen Blick in der folgenden Übersichtstabelle:
| Robotik-KI-Bibliothek | Anwendungsfälle | Unterstützt durch | Art | Lizenz | Hauptprogrammiersprache | GitHub-Sterne |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA Isaac | AMRs, Manipulatoren, Humanoide, Wahrnehmung, Bewegungsplanung, SLAM, Roboterlernen, Simulation, Einsatz | NVIDIA | Offene Robotikplattform (Open-Source-Komponenten + einige von NVIDIA verwaltete Ressourcen) | Hängt von der jeweiligen Bibliothek ab | Python | Bis zu 6k+ |
| LeRobot | Imitationslernen, bestärkendes Lernen, Vision-Language-Action (VLA), Teleoperation, Datenerfassung, Training, Bereitstellung | Hugging Face | Open-Source | Apache-2.0 | Python | 21,4k |
| Intel Open Edge Robotics KI Suite | Humanoides Imitationslernen, AMRs, stationäre Robotervision und -steuerung, Wahrnehmung, Bewegungsplanung, VLA-Aufgaben | Intel | Open-Source-SDKs und Bibliotheken | Abhängig von der jeweiligen Bibliothek | Python | 84 |
| Bullet Physics SDK | Kollisionserkennung, Multiphysik-Simulation, verstärktes Lernen, Kinematik, VR, Robotik | Erwin Coumans + Community | Open-Source | zlib | C++ (mit Python-Bindungen) | 14,2k |
| MoveIt Pro | Bewegungsplanung, Kollisionsvermeidung, Manipulation, Mehrarmsysteme, bildgesteuerte Robotik | PickNik Robotics | Hybrid (kommerzielle Plattform + Open-Source-SDK) | BSD-3-Klausel | Python | 10 |
| Gymnasium-Robotik | Verstärkendes Lernen, Aufgaben mit mehreren Zielen, Manipulation, Navigation, Multi-Agent-Setups | Farama Foundation | Open-Source | MIT | Python/TypeScript | 18 |
Wichtig: Unabhängig davon, für welche Bibliothek, welches SDK oder welche Lösung Sie sich für die Entwicklung von KI für Robotik entscheiden, benötigen Sie einen vertrauenswürdigen Anbieter von hochwertigen multimodalen Daten. Bright Data unterstützt Sie mit:
- Multimodale KI-Datenpakete: Kuratierte Datensätze für das Training und die Feinabstimmung von KI-Modellen.
- Unbegrenzte Videodaten: Riesige Mengen an Videoinhalten, die für Robotik-KI-Szenarien bereitstehen.
- Annotations- und Beschriftungsdienste: Skalierbare, genaue Beschriftung für Text, Bilder, Video und Audio zur Verbesserung Ihrer Modelle.
Was ist Robotik-KI? Und warum ist sie der nächste große Trend?
Robotik-KI bezieht sich auf die Integration künstlicher Intelligenz in Robotersysteme. Die Idee dahinter ist, Maschinen zu befähigen, in dynamischen Umgebungen autonom wahrzunehmen, sich anzupassen, zu denken und zu handeln, anstatt nur vorprogrammierten Anweisungen zu folgen.
Sie verbindet physische Robotik-Hardware mit kognitiven KI-Aspekten wie maschinellem Lernen, Computer Vision und natürlicher Sprachverarbeitung. Der Bereich Robotik-KI gewinnt zunehmend an Bedeutung, und sowohl etablierte Unternehmen als auch Start-ups drängen auf den Markt. Bekannte Produkte sind unter anderem:
- Optimus (Tesla): KI-gestützter Humanoid für industrielle und häusliche Aufgaben
- NEO (1X): Heimassistent-Roboter mit KI-Autonomie und sicherer Interaktion mit Menschen
- Electric Atlas (Boston Dynamics): Agiler Industrieroboter für Inspektionen, Forschung und dynamische Aufgaben
- Figure 03 (Figure AI): KI-gesteuerter Roboter für industrielle Automatisierung und Logistik
- G1 (Unitree Robotics): Kompakter, effizienter Roboter für die Logistik- und Dienstleistungsbranche
Marktprognosen unterstreichen das Wachstumspotenzial. Goldman Sachs erwartet, dass der Markt für Robotik-KI bis 2035 ein Volumen von 28 Milliarden US-Dollar erreichen wird, während Morgan Stanley bis 2050 einen Markt von 5 Billionen US-Dollar prognostiziert. Diese Trends deuten darauf hin, dass Robotik-KI ein grundlegender Treiber für die nächste Welle industrieller und menschlicher Innovationen ist.
Daten und SDKs: Die beiden Grundpfeiler erfolgreicher Robotik-KI-Projekte
Das Trainieren von KI-Modellen– oder deren Feinabstimmung für bestimmte Aufgaben– ist nie einfach. Wenn diese Modelle Roboter steuern oder mit der physischen Welt interagieren müssen, steigt die Komplexität exponentiell. Um dies zu bewältigen, benötigen Sie Zugriff auf:
- Robotik-KI-Bibliotheken und SDKs, die speziell für das Training und den Einsatz von KI für Roboteranwendungen entwickelt wurden, einschließlich Wahrnehmung, Navigation und Manipulation.
- Multimodale Daten (Bilder, Videos, Audio), die optimiert sind, um das Training von KI-Modellen für die Robotik zu rationalisieren und die Leistung und Interaktivität in der realen Welt zu verbessern.
Entdecken Sie diese beiden Säulen als Grundlage für effektive Robotik-KI-Systeme!
Der Bedarf an speziellen Robotik-KI-Bibliotheken
Robotik-KI-Bibliotheken sind spezialisierte Frameworks, die für die Entwicklung intelligenter Systeme entwickelt wurden, die Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und Bewegungssteuerung in Echtzeit synchronisieren.
Im Gegensatz zu allgemeinen KI- oder ML-Bibliotheken kombinieren sie Physiksimulation, Sensormodelle, Kinematik, Bewegungsplanung und roboter-spezifische Lernabläufe zu einem einheitlichen Toolkit. KI-Tools für die Robotik schließen die Lücke zwischen sensorischen Eingaben und physischer Ausführung und helfen Robotern dabei, sich dynamisch in ihrer Umgebung zu bewegen und mit ihr zu interagieren.
Sie sind unverzichtbar, da Robotik in der physischen Welt eingesetzt wird, wo Fehler kostspielig und Einschränkungen nicht verhandelbar sind. Durch die Standardisierung von Pipelines und die enge Integration mit Hardware und Simulatoren reduzieren sie die Entwicklungszeit drastisch und machen es möglich, fortschrittliche Robotik-KI in großem Maßstab zu entwickeln, zu testen und einzusetzen.
Bright Data: Der beste Datenanbieter für Robotik-KI
Unabhängig davon, wie leistungsfähig eine KI-Bibliothek oder ein Toolkit für Robotik ist, hängen die Modellleistung und die Systemzuverlässigkeit letztendlich von der Qualität der Daten ab, die für das Training und die Grundierung verwendet werden. Roboter arbeiten in der physischen Welt, wo Wahrnehmungsfehler, unvollständiger Kontext oder verzerrte Trainingsdaten direkt zu Fehlfunktionen, Sicherheitsrisiken oder instabilem Verhalten führen können.
Moderne künstliche Intelligenzsysteme für die Robotik sind auf aktuelle, vielfältige multimodale Daten angewiesen, um Vision-Sprache-Aktions-Modelle in realen Umgebungen, Randfällen und Long-Tail-Szenarien zu trainieren. Ohne diese Grundlage werden selbst die fortschrittlichsten Simulations-, Planungs- oder Steuerungsstacks bei der Bereitstellung in der realen Welt eine unterdurchschnittliche Leistung erbringen.
Hier wird Bright Data zu einem entscheidenden Wegbereiter für Robotik-KI!
Bright Data bietet unternehmensgerechte Dienste für die Ermittlung, Extraktion und Bereitstellung großer Mengen hochwertiger multimodaler Webdaten in großem Umfang. Zu den wichtigsten Diensten gehören:
- Multimodale KI-Datenpakete: Greifen Sie auf Hunderte von kuratierten Datensätzen zu oder richten Sie Echtzeit-Extraktionspipelines ein, um die Entwicklung und den Einsatz von KI voranzutreiben.
- Unbegrenzte Videodaten: Über 2,3 Milliarden extrahierte Videos stehen für KI-Trainingszwecke zur Verfügung, darunter auch Robotik-Szenarien.
- Annotations- und Beschriftungsdienste: Skalierbare, genaue Datenannotation für Text, Bilder, Video und Audio – über automatisierte, hybride oder von Menschen überwachte Workflows.
Alle Lösungen von Bright Data werden durch eine Infrastruktur der Enterprise-Klasse mit einer Verfügbarkeit von 99,99 %, einem 24/7-Support durch Experten und unbegrenzter Skalierbarkeit unterstützt, wodurch ein kontinuierlicher Zugriff auf die Daten gewährleistet ist, die Ihre Robotik-KI-Systeme benötigen.
Wichtige Faktoren, die bei der Bewertung von KI-Bibliotheken für Robotik zu berücksichtigen sind
Robotik-Künstliche Intelligenz ist noch ein wachsender Bereich, daher gibt es noch keine allgemein etablierten SDKs oder Anbieter. Es gibt jedoch viele Robotik-KI-Bibliotheken, und der beste Weg, diese zu vergleichen, ist die Verwendung gemeinsamer Kriterien wie:
- Umfang: Definiert den Schwerpunkt der Bibliothek und welche Aspekte der Robotik-KI sie unterstützt.
- Herkunft: Die Organisation oder Community hinter der Bibliothek.
- Art: Ob es sich um ein Open-Source-, proprietäres oder hybrides Modell handelt.
- Programmiersprachen: Sprachen, die für die Entwicklung mit der Bibliothek und die Integration ihrer API unterstützt werden.
- GitHub-Sterne: Beliebtheit und Akzeptanz in der Community basierend auf GitHub-Metriken.
Die 10 besten KI-Lösungen für die Robotik
Entdecken Sie die Liste der besten KI-Bibliotheken, SDKs und Lösungen für die Robotik, die sorgfältig ausgewählt und anhand der oben genannten Kriterien bewertet wurden.
1. NVIDIA Isaac
NVIDIA Isaac ist eine offene, durchgängige KI-Plattform für Robotik zur Entwicklung, Simulation und Bereitstellung autonomer Roboter wie AMRs, Manipulatoren und Humanoiden. Sie kombiniert CUDA-beschleunigte Bibliotheken, Isaac ROS und Isaac Sim mit vortrainierten KI-Modellen und Referenz-Workflows, um eine leistungsstarke Wahrnehmung, Bewegungsplanung, SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) und Roboterlernen in Simulation und Bereitstellung zu ermöglichen.
🔗 Weiterführende Literatur:
1️⃣ Am besten geeignet für: Robotik-Teams, die eine Full-Stack-, groß angelegte, leistungsstarke Simulation, Lernumgebung und Bereitstellung in einem Ökosystem benötigen.
Umfang:
- Offene Robotik-Entwicklungsplattform für den Bau von KI-gestützten Robotern.
- Unterstützt Simulation, Roboterlernen, Training, Bereitstellung, Betrieb und Optimierung.
- Umfasst Manipulation, Mobilität, Wahrnehmung, SLAM, Bewegungsplanung und humanoide Robotik.
- Umfasst Simulation (Isaac Sim), Roboterlernen (Isaac Lab), ROS 2-Beschleunigung (Isaac ROS) und Basismodelle (Isaac GR00T).
Herkunft:
- NVIDIA + Community.
Art:
- Offene Robotik-Entwicklungsplattform mit Open-Source-Komponenten (z. B. Isaac ROS, Newton) sowie von NVIDIA verwalteten Bibliotheken und Modellen.
Programmiersprachen:
- Im Allgemeinen in Python (z. B. pycuVSLAM, Isaac Lab, Isaac Sim-Workflows), dies hängt jedoch von der jeweiligen Unterbibliothek ab.
- CUDA (für beschleunigte Bibliotheken und Modelle).
- ROS 2-basierte APIs (Sprachbindungen nicht explizit angegeben).
GitHub-Sterne:
- Einige spezifische Bibliotheken haben mehr als 6.000 Sterne.
2. LeRobot
LeRobot von Hugging Face ist eine Open-Source-PyTorch-Bibliothek, die entwickelt wurde, um Robotik-KI zu demokratisieren. Sie bietet Tools, Datensätze und vortrainierte Modelle für reale Anwendungsfälle in der Robotik. Die Bibliothek unterstützt hardwareunabhängige Steuerung für kostengünstige Arme und Humanoide, standardisierte LeRobotDataset-Formate und modernste Imitations- und Verstärkungslernstrategien. Sie stattet Sie mit Tools für das Training, die Fernsteuerung und den Einsatz autonomer Roboteraufgaben aus.
🔗 Weiterführende Literatur:
1️⃣ Am besten geeignet für: Forscher und Hobbyisten, die Datensätze für reale Roboter sammeln, trainieren und einsetzen.
Umfang:
- Bietet Modelle, Datensätze und Tools für die reale Robotik in PyTorch.
- Konzentriert sich auf Imitationslernen, verstärktes Lernen und Vision-Language-Action-Richtlinien (VLA).
- Unterstützt Hardware-Steuerung, Datenerfassung, Training, Simulation und Bewertung.
Herkunft:
- Hugging Face + Community.
Art:
- Open Source (Beiträge der Community sind willkommen).
- Apache-2.0-Lizenz.
Programmiersprachen:
- Python.
GitHub-Sterne:
- 21,4k Sterne.
3. Intels Open Edge Robotics KI Suite
Robotics KI Suite ist eine Open-Source-Sammlung von SDKs, Microservices und Referenzanwendungen für stationäre, autonome mobile (AMR) und humanoide Roboter. Sie basiert auf der Open Edge-Plattform von Intel mit ROS 2-Integration, OpenVINO-Optimierung und Hardwarebeschleunigung. Sie hilft Robotern beim Sehen, Bewegen und Treffen von Entscheidungen am Rand und unterstützt Vision-KI-, Bewegungssteuerungs- und Imitationslern-Workflows.
🔗 Weiterführende Informationen:
1️⃣ Am besten geeignet für: Bildverarbeitungsintensive industrielle und stationäre Roboter, die auf begrenzten Edge-Geräten laufen.
Umfang:
- Bietet KI-Modelle, Bibliotheken, Pipelines und Benchmarking-Tools für Robotikanwendungen.
- Unterstützt humanoides Imitationslernen, stationäre Roboter-Vision und -Steuerung sowie autonome mobile Roboter (AMRs).
- Konzentriert sich auf Wahrnehmung, Bewegungsplanung, Steuerung und Vision-Language-Action-Aufgaben (VLA).
- Enthält OpenVINO-optimierte Modelle für Computer Vision, LLMs und Hardwarebeschleunigung auf Intel-CPUs, GPUs und NPUs.
Herkunft:
- Intel.
Art:
- Open-Source-SDKs und -Bibliotheken für Entwicklung und Bereitstellung.
Programmiersprachen:
- Vorwiegend Python, mit ROS 2-Integration und kompatiblen Pipelines.
- Hängt von der jeweils verwendeten Unterbibliothek oder dem SDK ab.
GitHub-Sterne:
- 84 Sterne.
4. Bullet Physics SDK
Das Bullet Physics SDK ist eine Open-Source-C++-Bibliothek für Echtzeit-Kollisionserkennung und Multiphysik-Simulation. Es wird häufig in den Bereichen Robotik, VR, Spiele und maschinelles Lernen eingesetzt. Die Bibliothek unterstützt sowohl starre als auch weiche Körperdynamik und ermöglicht so realistische physikalische Interaktionen. Python-Bindungen sind über PyBullet verfügbar, wodurch es sich für KI-Training und Forschung im Bereich des verstärkenden Lernens eignet.
🔗 Weiterführende Literatur:
1️⃣ Am besten geeignet für: Lernen und Testen von Steuerung, Kinematik und Kontaktdynamik.
Anwendungsbereich:
- Kollisionserkennung und multiphysikalische Simulation für VR, Spiele, Robotik, maschinelles Lernen und visuelle Effekte.
- Bietet PyBullet-Python-Bindungen für Robotik, verstärktes Lernen und VR-Forschung.
- Unterstützt physikbasierte Objektinteraktionen, Kinematik und Simulationen auf verschiedenen Plattformen.
Herkunft:
- Erwin Coumans + Bullet Physics Community.
Art:
- Open Source.
- Lizenziert unter der freizügigen zlib-Lizenz.
Programmiersprachen:
- Entwickelt in C++, C, Python, Lua, CMake, Batchfile.
- Bindung in Python über PyBullet verfügbar, die empfohlene Methode zur Verwendung der Bibliothek.
GitHub-Sterne:
- 14,2k Sterne.
5. MoveIt Pro
MoveIt Pro ist eine kommerzielle, hardwareunabhängige Robotik-KI-Plattform von PickNik Robotics zum Erstellen, Simulieren und Bereitstellen fortschrittlicher Manipulationsanwendungen. Sie basiert auf ROS 2 und kombiniert Verhaltensbäume, KI-gesteuerte Bewegungsplanung und Kollisionsvermeidung mit einer Python-API. Unterstützt durch ein Open-Source-SDK, ermöglicht sie die schnelle Entwicklung robuster Roboterarme und mobiler Manipulationssysteme in komplexen Umgebungen.
🔗 Weiterführende Informationen:
1️⃣ Am besten geeignet für: Komplexe Mehrarm- oder mobile Manipulation mit kollisionsbewusster Planung.
Umfang:
- Robotik-Anwendungsplattform mit Schwerpunkt auf Manipulation und mobiler Manipulation.
- Unterstützt Bewegungsplanung, Kollisionsvermeidung, Computer Vision und Echtzeitsteuerung.
- Ermöglicht Simulation, Einsatz, Fernsteuerung und produktionsreife Laufzeitausführung.
- Entwickelt für komplexe, mehrarmige, bildgesteuerte und KI-fähige Roboteranwendungen.
Herkunft:
- PickNik Robotics.
Art:
- Hybridmodell: Kommerzielle Plattform (MoveIt Pro) mit einem Open-Source-SDK.
- SDK lizenziert unter BSD-3-Klausel.
Programmiersprachen:
- Python (primäres SDK und APIs).
- ROS 2-basierte Integration.
- CMake und Docker werden für Build- und Bereitstellungs-Workflows verwendet.
GitHub-Sterne:
- 10 Sterne (auf dem öffentlichen Mirror).
6. Gymnasium-Robotics
Gymnasium-Robotics ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die hochpräzise Robotik-Simulationsumgebungen für Reinforcement Learning (RL) bereitstellt. Sie basiert auf der MuJoCo-Physik-Engine und umfasst Umgebungen wie Fetch, Shadow Dexterous Hand und Franka Kitchen, die Manipulation, Navigation und Aufgaben mit mehreren Zielen unterstützen. Die Gymnasium-kompatible API und zielorientierte Beobachtungen erleichtern die Forschung, das Benchmarking und reproduzierbare RL-Experimente.
🔗 Weiterführende Literatur:
1️⃣ Am besten geeignet für: Benchmarking von Algorithmen für verstärktes Lernen in der Robotik.
Umfang:
- Sammlung von Simulationsumgebungen für das verstärkende Lernen in der Robotik.
- Unterstützt Aufgaben mit mehreren Zielen, Objektmanipulation und Multi-Agent-Setups.
- Verwendet die MuJoCo-Physik -Engine und die Gymnasium-API für die Erstellung von Umgebungen und Interaktionen.
- Enthält Umgebungen wie Fetch, Shadow Dexterous Hand, Adroit Arm, Franka Kitchen, Maze und MaMuJoCo.
- Kompatibel mit D4RL-Datensätzen und unterstützt Hindsight Experience Replay (HER) für RL-Forschung.
Herkunft:
- Farama Foundation + Community.
Art:
- Open Source.
- MIT-Lizenz.
Programmiersprachen:
- Python.
GitHub-Sterne:
- 846 Sterne.
7. AI2-THOR
AI2-THOR ist eine Open-Source-Robotik-KI-Plattform, die nahezu fotorealistische 3D-Umgebungen für die verkörperte KI-Forschung bereitstellt. Sie unterstützt mehrere Agenten-Typen, interaktive Objektmanipulation, physikbasierte Simulationen und Sim2Real-Studien. Mit über 2000 Objekten, mehr als 200 Szenen und umfangreichen sensorischen Daten bietet sie Ihnen alles, was Sie für das Training und die Bewertung von KI-Agenten für Navigations-, Manipulations- und Wahrnehmungsaufgaben benötigen.
🔗 Weiterführende Literatur:
1️⃣ Am besten geeignet für: Training von Agenten für visuelle Navigation und Objektinteraktion.
Umfang:
- Bietet eine hochentwickelte Plattform für die Forschung im Bereich der verkörperten KI, einschließlich visueller Interaktion, Navigation und Objektmanipulation.
- Unterstützt mehrere Agententypen, darunter Humanoide, Drohnen und Roboterarme (z. B. LoCoBot, inspiriert von Kinova).
- Bietet physikalisch realistische Simulationen mit interaktiven Objektzuständen, Multi-Agenten-Unterstützung und domänenrandomisierten Umgebungen.
- Erleichtert Sim2Real-Forschung mit RoboTHOR und unterstützt verschiedene Bildmodalitäten für Wahrnehmungsaufgaben.
Herkunft:
- PRIOR-Team am Allen Institute for KI (AI2) + Community.
Art:
- Open Source.
- Apache-2.0-Lizenz.
Programmiersprachen:
- Entwickelt in C#, Python, ShaderLab, JavaScript, HLSL und HTML.
- Verfügbar als Python-Bibliothek.
GitHub-Sterne:
- 1,7k Sterne.
8. Safari SDK
Safari SDK, früher bekannt als Gemini Robotics SDK, ist ein Open-Source-Python-Toolkit. Es hilft Ihnen beim Erstellen und Bewerten von KI-Agenten auf physischen und simulierten Robotern. Es wurde vom Google DeepMind-Team entwickelt und unterstützt das vollständige Modelllebenszyklusmanagement und modulare Agenten-Frameworks. Es umfasst hardwarespezifische Ausführungen wie Aloha und Apollo sowie eine Flywheel-CLI für Training, Datenmanagement und Bereitstellung.
🔗 Weiterführende Literatur:
1️⃣ Am besten geeignet für: Forschung zu interaktiven, auf Schlussfolgerungen basierenden verkörperten Robotik-KI-Agenten.
Umfang:
- Bietet Tools für den gesamten Lebenszyklus von Gemini Robotics-Modellen, einschließlich Training, Bereitstellung, Bewertung und Feinabstimmung.
- Unterstützt die Entwicklung interaktiver Agenten, die Umgebungen wahrnehmen, Schlussfolgerungen ziehen und Roboterhardware steuern können.
- Umfasst ein modulares Agenten-Framework, hardwarespezifische Verkörperungen und Tools für die Ausführung von Anweisungen, die Beschreibung von Szenen und die Erkennung von Erfolgen.
- Ermöglicht die Integration mit Simulations- und realen Robotern, wie beispielsweise der Aloha-Roboterplattform.
Herkunft:
- Google DeepMind (auch wenn es nicht als offizielles Google-Produkt gilt).
Art:
- Open Source.
- Apache-2.0-Lizenz.
Programmiersprachen:
- Python.
GitHub-Sterne:
- 548 Sterne.
9. Qualcomm Intelligent Robotics Product (QIRP) SDK
Das Intelligent Robotics Product SDK (QIRP SDK) ist ein entwicklerorientiertes Toolkit für die Entwicklung fortschrittlicher Robotik auf Qualcomm-Plattformen. Es umfasst ROS-Pakete, Referenzanwendungen, hardwarebeschleunigte Sensorintegration und Cross-Compile-Tools. Mit End-to-End-Beispielen, Gazebo-Simulationen und einer umfassenden Dokumentation beschleunigt das QIRP SDK die Entwicklung von KI, Bewegungssteuerung und bildbasierten Funktionen für intelligente Robotersysteme auf Qualcomm Linux-Versionen.
🔗 Weiterführende Informationen:
1️⃣ Am besten geeignet für: Hardwarebeschleunigtes SLAM, Bildverarbeitung und Sensorfusion auf eingebetteten Geräten.
Umfang:
- Bietet Bibliotheken, Referenzcode und ROS-Pakete für die Entwicklung von Robotikanwendungen.
- Unterstützt hardwarebeschleunigte Sensorintegration (VSLAM, IMU, 2D-Lidar) und KI-Inferenz auf Qualcomm-CPUs, GPUs und Hexagon-NPUs.
- Bietet Tools für Bildverarbeitung, Bewegungssteuerung, Navigation, SLAM und Multimedia-/KI-Pipelines.
- Enthält eine Cross-Compile-Toolchain, Simulationsumgebungen und Beispielanwendungen für eine schnelle Entwicklung.
Herkunft:
- Qualcomm.
Art:
- Open Source.
- BSD-3-Klausel-Lizenz.
Programmiersprachen:
- Primär BitBake und Shell für Build/Konfiguration.
- Python für Robotikmodule und ROS-Integration.
GitHub-Sterne:
- 10 Sterne.
10. Telekinesis SDK
Telekinesis ist eine einheitliche Python- und Node.js-Bibliothek für physikalische KI, Robotik und Computer Vision. Sie ermöglicht eine sichere, vereinfachte Interaktion mit entfernten Objekten und Funktionen mithilfe von „Web-Pointer”-Telekinesis-Objekten. Das SDK bietet modulare, kombinierbare Fähigkeiten für Wahrnehmung, Bewegungsplanung und Steuerung. Es hilft Ihnen dabei, komplette agentenbasierte Robotiksysteme effizient aufzubauen, selbst in Umgebungen mit eingeschränktem Vertrauen oder verteilten Umgebungen.
🔗 Weiterführende Literatur:
1️⃣ Am besten geeignet für: Verteilte oder ferngesteuerte Robotersteuerung in Umgebungen mit geringem Vertrauen.
Umfang:
- Unterstützt Wahrnehmung (2D/3D-Sicht, Objekterkennung, Segmentierung, Posenschätzung), Bewegungsplanung und Bewegungssteuerung.
- Ermöglicht die Erstellung und Orchestrierung von physischen KI-Agenten (LLM/VLM-gesteuert) für die Aufgabenplanung und die Ausführung von Roboteraufgaben in der realen Welt.
- Erleichtert die Steuerung von Industrie-, Mobil- und humanoiden Robotern, Simulation-to-Real-Pipelines und visiongesteuerte Manipulation.
- Hilft Ihnen beim Aufbau von agentenbasierter Robotik, Computer Vision und physikalischen KI-Systemen.
Ursprung:
- Telekinese.
Art:
- Open Source.
- MIT-Lizenz.
Programmiersprachen:
- Entwickelt in Python, TypeScript und JavaScript.
- Verfügbar als Python- und Node.js-Bibliothek.
GitHub-Sterne:
- 18 Sterne.
Fazit
In diesem Artikel haben Sie das immense Potenzial der Robotik-KI und die zentrale Rolle hochwertiger Daten und Bibliotheken beim Aufbau effektiver Systeme kennengelernt. Im Detail haben Sie die 10 besten Robotik-KI-Bibliotheken unter die Lupe genommen und erfahren, dass der entscheidende Faktor die Quelle der multimodalen Daten ist, die diese Systeme benötigen.
Bright Data unterstützt alle KI-Bibliotheken, SDKs und Lösungen für Robotik mit einer Infrastruktur für KI auf Unternehmensebene. Dazu gehören umfangreiche multimodale Datensätze, unbegrenzter Zugriff auf Videodaten und skalierbare Annotationsdienste.
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FAQ
Was ist der Unterschied zwischen Robotik und künstlicher Intelligenz?
Die Robotik konzentriert sich auf die Konstruktion und den Bau physischer Maschinen, die mithilfe von Sensoren und Aktoren mit der realen Welt interagieren. Im Gegensatz dazu ermöglicht die Technologie der KI Lernen, Schlussfolgern und Entscheidungsfindung. Obwohl es sich um unterschiedliche Bereiche handelt, überschneiden sich Robotik und KI, wenn KI zur Steuerung oder Verbesserung des Verhaltens von Robotern eingesetzt wird.
Was sind künstlich intelligente Roboter?
Künstlich intelligente Roboter befinden sich an der Schnittstelle zwischen Robotik und KI. Es handelt sich um physische Roboter, deren Verhalten teilweise durch KI-Algorithmen gesteuert wird, die Wahrnehmung, Navigation, Umweltverständnis und Aufgabenoptimierung ermöglichen. Die meisten verlassen sich auf KI für bestimmte Funktionen wie Bildverarbeitung oder Wegplanung und nicht für die Steuerung des gesamten Robotersystems.
Was sind einige reale Anwendungsbereiche von KI in der Robotik?
Einige der relevantesten Anwendungsfälle für KI in der Robotik sind:
- Fertigung: KI-gestützte Roboter automatisieren die Montage, Qualitätskontrolle und vorausschauende Wartung in intelligenten Fabriken.
- Dienstleistungsbranche: Roboter unterstützen im Gastronomiebereich, im Einzelhandel und in der Kundeninteraktion.
- Transportwesen: Selbstfahrende Autos und Drohnen nutzen KI für die Navigation und die Vermeidung von Hindernissen.
- Gesundheitswesen: Chirurgische Roboter, Rehabilitations-Exoskelette und Pflegeassistenten verbessern die Präzision und die Behandlungsergebnisse.
- Landwirtschaft: Autonome Roboter übernehmen präzises Jäten, Ernten und die Überwachung von Nutzpflanzen.
- Logistik: Roboter ermöglichen automatisierte Sortierung, Lagerautomatisierung und Last-Mile-Lieferung.
Was sind die wichtigsten Datenanforderungen für das Training von Robotik-KI?
Das Training von Robotik-KI erfordert vielfältige multimodale Daten wie Bilder und Videos, um digitale Logik mit physischer Interaktion zu verbinden. Diese Eingaben ermöglichen es Algorithmen, Objekte zu erkennen, sodass KI-gestützte Roboter sich in komplexen Umgebungen zurechtfinden und Aufgaben präzise ausführen können. Erfahren Sie, wie Bright Data Video- und Multimediadaten für KI bereitstellt.
Wo finde ich weitere interessante Ressourcen zur KI in der Robotik?
Eine Liste von Community-kuratierten Robotik-Ressourcen finden Sie unter:
