Boston Dynamics prüft 100.000 Atlas-Hände pro Jahr: Fertigung noch offen
Veröffentlicht am: 07.10.2026 um 11:00 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Nach der Vorstellung des neuen Greifers für den humanoiden Roboter Atlas richtet Boston Dynamics den Blick auf eine mögliche Skalierung der Fertigung.
Alberto Rodriguez erklärte gegenüber dem Fachmagazin IEEE Spectrum, das Team prüfe derzeit die Voraussetzungen, die für eine Produktion von 100.000 Händen pro Jahr erforderlich wären. Es handele sich dabei um ein bedingtes Ziel und noch nicht um einen bestätigten Produktionsplan; konkrete Angaben zu Zeitplänen, Zulieferern oder Fabrikstandorten liegen bisher nicht vor.
Die vierfingrige Atlas-GR3-Hand war am 1. Oktober 2026 präsentiert worden. Das Modell verfügt über 13 Freiheitsgrade – zuvor waren es sieben –, von denen vier auf den opponierbaren Daumen entfallen.
Konstruktion ohne Sehnen und Fokus auf Werkzeugeinsatz
Konstruktiv setzt Boston Dynamics auf direkt angetriebene, rücktreibbare Gelenke, bei denen keine Sehnen oder Kabel über die Gelenke geführt werden. Fingerspitzen und Handfläche sind mit Drucksensoren ausgestattet. Den Verzicht auf einen fünften Finger begründete das Unternehmen mit der Einsparung von drei zusätzlichen Aktuatoren sowie verminderten Kosten und Ausfallrisiken bei zu geringem zusätzlichem Nutzen.
Die Hand wurde speziell für In-Hand-Manipulation, den Umgang mit Werkzeugen wie Bohrern und Drehmomentschraubern sowie für Fertigungs- und Serviceaufgaben im größeren Maßstab entwickelt. Zudem ist das System für den Einsatz in Simulationen und für Reinforcement Learning ausgelegt. In Demonstrationen zeigte Boston Dynamics unter anderem den Einsatz von Werkzeugen und das voneinander unabhängige Drehen zweier Golfbälle in einer Hand.
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Leistungsdaten wie Griffkraft, Hand-Nutzlast und Preis wurden bisher nicht veröffentlicht. Auch Informationen zu einem Einsatz außerhalb 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.
Pläne 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 Fertigungsstätte HMGMA ist ab 2028 vorgesehen, gefolgt von Montageaufgaben ab 2030. Hyundai strebt bis 2028 eine jährliche Roboterkapazität von 30.000 Einheiten an, während sich Hyundai und Kia zur Einführung von 25.000 Atlas-Einheiten in ihren Werken verpflichtet haben. Bei diesen Werten handelt es sich um Planungsziele.
Der Vorstoß von Boston Dynamics fällt in eine Phase intensiven Wettbewerbs um industrielle Humanoide. Wie Berichte Anfang Oktober zeigten, konnte Tesla seinen Optimus-Ausstoß 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 fünfadrige, sehnengesteuerte Handkonstruktion Hürden mit sich: Die Gen3-Hand und der Unterarm bestehen aus über 100 Teilen, die teils manuell montiert werden.
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Bei schwerer Dauerarbeit müssen 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 Hardwareansätzen
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 Ausführen traditioneller Suzhou-Seidenstickerei, einschließlich des Einfädelns 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 verfügt über einen 300-Punkt-Kontaktsensor in der Handfläche.
Weitere Ansätze setzen auf zugänglichere Hardware oder verändertes Steuerungsverhalten. Ein Bericht über die weitgehend 3D-gedruckte „Yeah Hand“ von Vittorio Lumare beschrieb ein System mit PTFE-Bowdenzügen und bis zu 8 kg Hebekraft.
An der ETH Zürich trainierten Forscher eine Hand darauf, mittels Reinforcement Learning selbstständig auf den Fingern über 14 unterschiedliche Oberflächen 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 für das Training humanoider Systeme in Simulationen nutzbar zu machen.
