Das leise Summen eines neuen Zeitalters kommt von den MIT-Campussen: Ingenieure haben einen fliegenden Mikroroboter von der Größe eines Gummibärchens entwickelt, der in Agilität und Geschwindigkeit endlich mit seinem natürlichen Vorbild – der Hummel – gleichzieht. In der Laborhalle führt der Roboter schnelle S-Manöver, plötzliche Bremsungen und Akrobatik aus, die bis vor kurzem Insekten und weit größeren Fluggeräten vorbehalten waren. In der Praxis öffnet diese Kombination aus geringer Masse und „nervöser“ Reaktion den Weg für Rettungsmissionen in Trümmern, präzise Bestäubungsrobotik in Gewächshäusern sowie Inspektionen von Infrastruktur an Orten, die für Menschen und traditionelle Drohnen unzugänglich sind.

Was eigentlich erreicht wurde – und warum es wichtig ist

Die bisherige Generation von fliegenden Mikrorobotern war oft langsam und „vorsichtig“: Sie flogen auf glatten, vorhersagbaren Bahnen und strauchelten schon beim geringsten Luftstoß. Der neue Ansatz vom MIT ändert dies grundlegend. Die Forscher haben ein zweiteiliges Steuerungssystem entworfen, das eine mechanische Aufrüstung (größere, agilere Flügel, angetrieben von weichen künstlichen Muskeln) mit einem „Gehirn“ verbindet, das auf künstlicher Intelligenz basiert. Durch diese Symbiose ist der Roboter 447 Prozent schneller geworden und erreicht 255 Prozent größere Beschleunigungen im Vergleich zu früheren Demonstrationen desselben Teams, und es wurde auch die Ausführung von 10 aufeinanderfolgenden Saltos in 11 Sekunden verzeichnet – wobei ihn absichtlich herbeigeführte Wirbel und Windböen nicht vom Kurs abbrachten.

Für die Mikrorobotik, wo die Trägheit gering und die Dynamik extrem schnell ist, ist das ein Wendepunkt. Wenn eine Plattform nur wenige hundert Milligramm wiegt, multipliziert sich jede Millisekunde Verzögerung und jeder Fehler im Aerodynamikmodell bis zum Kontrollverlust. Genau deshalb ist das Konzept eines „schlaueren, aber nicht unbedingt größeren“ Reglers entscheidend.

Ein „Gehirn“ in zwei Phasen: vom optimalen Planer zur schnellen neuronalen Policy

Der Schlüssel zur Leistung liegt in einem hybriden Algorithmus. Die erste Phase nutzt Modell-Prädiktive Regelung (MPC): ein mathematischer Planer, der die Dynamik des Fluggeräts im Voraus berechnet, unter Berücksichtigung von Kraft- und Momentenbegrenzungen, und die optimale Aktion für Aktion „trassiert“, um der gewünschten Trajektorie zu folgen. MPC plant ohne Schwierigkeiten aerobatische Aufgaben – mehrfache Saltos, scharfe Wenden und aggressive Neigungen – ist aber rechnerisch teuer und zu „schwer“ für den Echtzeitbetrieb auf dem winzigen Computer, den solch ein Roboter tragen kann.

Hier tritt die zweite Phase ein: Imitationslernen. Die Forscher nutzen MPC als „Lehrer“, der perfekte Beispiele generiert, und trainieren dann ein kleines tiefes neuronales Netzwerk – die sogenannte Policy –, um diese Entscheidungen fast augenblicklich zu replizieren. Das Ergebnis ist ein komprimiertes „Reflexsystem“, das, ähnlich dem Nervensystem von Insekten, den Zustand des Roboters (Position, Geschwindigkeiten, Neigungen) mit minimaler Berechnung in Steuerbefehle (Schub und Momente) umwandelt. Damit erhält man das Beste aus beiden Welten: die Robustheit und Optimalität des Planers sowie eine Latenz, die mit der Mikroroboter-Hardware kompatibel ist.

Warum eine „robuste Röhre“ den Unterschied macht

Damit die Policy auch außerhalb kontrollierter Bedingungen nützlich ist, wird im Training robuste Tube-MPC verwendet – eine Variante, die explizit Unsicherheiten einrechnet (z.B. vereinfachte aerodynamische Modelle, Kraftvariationen aufgrund von Fertigungstoleranzen, Verzögerungen in Aktuatoren und Elektronik). Anstatt ständig der perfekten Bahn „hinterherzujagen“, plant der Algorithmus in einer sicheren „Röhre“ um den gewünschten Kurs, sodass die Policy auch beim Aufprall einer seitlichen Windböe die Kontrolle behält, ohne waghalsige Korrekturen, die zum Flugabsturz führen würden.

„Muskeln“, die Motoren ersetzen: weiche Aktuatoren hoher Bandbreite

Im Gegensatz zu Quadrokoptern mit starren Propellern erzeugen Flapping-Wing-Plattformen Schub durch das Schlagen von Flügelpaaren. Das Team vom MIT entwickelt schon seit Jahren weiche künstliche Muskeln – Antriebe, die bei niedriger Spannung arbeiten, eine hohe Leistungsdichte liefern und tausende Zyklen ohne Degradation überstehen können. In neueren Generationen wurden Lebensdauer und Effizienz weiter verbessert; es wurde ein kontinuierliches Schweben messbar in tausenden von Sekunden demonstriert, eine extrem präzise Verfolgung komplexer räumlich-zeitlicher „Schriften in der Luft“ sowie akrobatische Figuren mit sehr kleinem Fehler im Verhältnis zur geplanten Bahn.

Gerade die Kombination solcher Aktuatoren (hohe Bandbreite, schnelle Reaktion) und KI-Steuerung ermöglichte Manöver wie Sakkaden – kurze, aber heftige „Schwung-Brems“-Bewegungen, die für Insekten typisch sind, wenn sie mit dem Blick die Szene stabilisieren oder sich im Raum orientieren. Der Roboter beschleunigt fast explosionsartig zu Punkt A, überschlägt sich abrupt und verriegelt die Position, bremst dann ebenso abrupt und stabilisiert sich in Punkt B. In der Praxis bedeutet eine solche Dynamik, dass eine zukünftige Version mit Kamera durch kurzes „Einfrieren“ scharfe Aufnahmen trotz schnellen Fluges erhalten könnte.

Akrobatik unter Wind, mit Kabel – und ohne den Luxus perfekter Bedingungen

In den Experimenten wurde keine „schöne“ Luftszene gewählt. Die Forscher fügten Luftströmungen und Turbulenzen ein, stellten Hindernisse auf und erlaubten, dass sich das Stromkabel gelegentlich um den Körper des Roboters spannte – Szenarien, die bisher fast garantiert ein Scheitern bedeuteten. Trotzdem führte der Mikroroboter serienweise zehn aufeinanderfolgende Saltos in nur elf Sekunden aus, und die Abweichung von der vorgegebenen Bahn blieb im Bereich von nur vier bis fünf Zentimetern. Für eine Plattform, die nur etwa ein Dreiviertelgramm wiegt, ist das ein Maß an Präzision, das praktisch die Türen zu Aufgaben öffnet, die näher an der realen Welt liegen als an der „Aquariums“-Stille des Labors.

Vom Labor ins Gelände: was noch fehlt

Das technische Haupthindernis für die Autonomie außerhalb des Labors sind nicht mehr nur die Flugleistungen, sondern auch die „Sinne“ und die Energie. Damit ähnliche Fluggeräte nach einem Erdbeben durch Trümmer oder in dichtem Bewuchs navigieren können, ist es notwendig, Mikrokameras, Trägheits- und optische Flusssensoren sowie – entscheidend – eine miniaturisierte Recheneinheit mit genügend Leistung für visuell-inertiale Odometrie und Kollisionsvermeidung auf den Rumpf zu integrieren. In parallelen Arbeiten des Teams wurde auch gezeigt, dass weiche Aktuatoren ihre Arbeit sogar nach teilweiser Beschädigung der Flügel fortsetzen können, was für das Überleben längerer Missionen in feindlicher Umgebung entscheidend ist. Der nächste Schritt ist der Einbau kleiner Batterien der neuen Generation und eine „intelligente“ Verbrauchsverteilung, denn auf der Mikroskala zählt jedes Milliwatt.

Warum gerade Mikroroboter: Vorteile, die größere Drohnen nicht haben

Vergleichen wir Mikroroboter mit klassischen Quadrokoptern, sind die Unterschiede fundamental. Große Drohnen tragen mehr Sensoren und Computer, aber ihre Masse und der Propellerdurchmesser beschränken sie in engen Räumen; Kontakt mit starren Strukturen bedeutet oft Bruch. Ein Roboter im Insektenmaßstab, angetrieben von weichen Muskeln, kann zwischen Metallstangen hindurchgleiten, sich von einer Oberfläche ohne fatale Folgen „abstoßen“ und sich mit einer winzigen Öffnung als „Tür“ begnügen. Wenn sie sich als Schwarm organisieren, können sie ein Raumvolumen um ein Vielfaches schneller absuchen, mit rudimentärer Koordination und einfachen Regeln zur Kollisionsvermeidung.

Vom Akrobaten zum Springer: hybride Fortbewegungen zum Energiesparen

In einer weiteren Entwicklungsrichtung demonstrierte derselbe Forschungskreis auch hybride Fortbewegung – die Kombination von Fliegen und Springen. Sprünge auf der Mikroskala ermöglichen das Überspringen von Spalten, rutschigen oder geneigten Oberflächen und allgemein eine Fortbewegung mit viel geringerem Energieverbrauch als der kontinuierliche Flug; der Flug wird selektiv genutzt, wenn ein Hindernis dies erfordert. Ein solcher „Zweimarken“-Modus ist besonders attraktiv für autonome Missionen, die Stunden dauern, da die am Boden verbrachte Zeit der energieeffizienteste Teil der Trajektorie wird. In Synergie mit den aerobatischen Fähigkeiten im Flug ändert diese Fähigkeit die Designgleichung: Der Mikroroboter ist nicht mehr „ständig in der Luft“, sondern wählt das Fortbewegungsmittel nach Kosten und Risiko.

Anwendungen, die sich von selbst aufdrängen

• Suche und Rettung: Nach einem Erdbeben oder einer Explosion können Mikroroboter in Hohlräume unter eingestürzten Platten eindringen, thermische Spuren und Sprachsignale aufnehmen und ein Ad-hoc-Netzwerk zur Datenübertragung nach außen aufbauen.


• Präzisionslandwirtschaft: Als mechanische Bestäuber können sie gezielt Blüten von Kulturen besuchen, die empfindlich auf den Mangel an natürlichen Bestäubern reagieren, mit minimalen Turbulenzen und Schäden an der Pflanze.


• Inspektionen und Wartung: Durchqueren von Servicekanälen, Gittern und Mikroöffnungen in Turbomaschinen oder elektronischen Schränken, mit Detektion von Gaslecks oder Überhitzung.


• Ökologisches Monitoring: Probenahme von Luft über Baumkronen oder in Felshöhlen, wo größere Fluggeräte keinen Zugang haben; Sakkaden-Flug ist besonders nützlich für schnelles „Einfrieren“ des Bildes für klare Aufnahmen.

Welche Rolle die akademische Gemeinschaft und die Industrie spielen

Der Fortschritt, den wir sehen, kommt aus einer festen Verbindung zwischen Laborrobotik, Aerodynamik, maschinellem Lernen und Mikrofertigung. Offen veröffentlichte Arbeiten mit Details zu Steuerungsalgorithmen und Hardwarelösungen erzeugen eine Kettenreaktion: Andere Teams können die Ergebnisse reproduzieren und darauf aufbauen, die Industrie kann abschätzen, bis zu welchem Grad die Technologie „bereit für das Feld“ ist, und Regulierungsbehörden erhalten eine frühe Vorstellung von Risiken und Nutzen für zukünftige Standards. Für Unternehmen, die über eine Anwendung nachdenken, ist eine frühe Zusammenarbeit an Pilotszenarien (z.B. Lagerhäuser, Raffinerien, Produktionslinien) genau jetzt sinnvoll, während Sensoren integriert und die On-Board-Autonomie gelöst wird.

Technische Einblicke für Regelungs- und Avionikingenieure

Konstruktiv nutzt die Plattform eine Vier-Flügel-Anordnung mit unabhängigen Erregungen, was die Erzeugung differentieller Momente ohne klassisches Heck ermöglicht. Der modell-prädiktive Planer formuliert das Problem unter Schub- und Momentenbegrenzungen, wobei der Systemzustand über ein vereinfachtes, aber kalibriertes nichtlineares Modell der Flügelaerodynamik propagiert wird. In der Phase des Imitationslernens lernt eine neuronale Policy geringer Kapazität (zwei vollständig verbundene verborgene Schichten) die Abbildung von Zuständen auf Befehle unter Regularisierungen und Domain Randomization, um die Generalisierung auf Unvollkommenheiten von Hardware und Umgebung sicherzustellen. In der Praxis resultiert dies in der Ausführung von Manövern am absoluten Rand der Hardwaremöglichkeiten – ohne Übergang in Limit Cycle-Oszillationen oder „Schlingern“, die oft auf weniger robusten Systemen gesehen werden.

Wichtig ist auch die Implementierungsökonomie: Während MPC mehrere Dutzend Millisekunden pro Schritt auf einem Desktop-Computer rechnen kann, läuft die neuronale Policy mit tausenden Hertz bei vernachlässigbarem CPU/GPU-Fußabdruck. Damit öffnet sich ein realer Weg zur On-Board-Machbarkeit auf Mikrocontrollern der neuen Generation und Edge AI-Beschleunigern mit niedrigem Verbrauch, was Voraussetzung für den Ausgang aus dem Labor ist.

Vergleich mit früheren Generationen und dem Stand des Feldes

Frühere Arbeiten desselben Teams und der breiteren Gemeinschaft haben die Grundlagen geschaffen: haltbarere weiche Aktuatorstreifen, höhere Energieeffizienz und längeres Schweben, präzises Verfolgen geplanter Kurven (einschließlich des „Zeichnens“ von Mustern im Raum) sowie Robustheit gegenüber teilweiser Flügelbeschädigung. Neu ist, dass eine Kontrollarchitektur geschaffen wurde, die ohne Kompromisse optimale Planung und Echtzeitausführung auf begrenzten Ressourcen verbindet. In Kombination mit der Demonstration von hybridem Springen und Fliegen deckt das Portfolio an Fähigkeiten nun sowohl schulische Akrobatik als auch „Feld“-Bewegungsökonomie ab – eine Bandbreite, die bisher nicht gemeinsam auf einer einzigen Mikroplattform vorhanden war.

Was in den nächsten drei bis fünf Jahren zu erwarten ist

Auf der Ebene der Algorithmen ist eine Verschiebung hin zur Fusion von visuellen und inertialen Messungen mit einer Policy wahrscheinlich, die bereits bewährt funktioniert – das neuronale Netzwerk würde neben Befehlen beginnen, auch Merkmale von einer Kamera zu empfangen, und der MPC-„Lehrer“ würde im Training Hindernisse einbeziehen und nahes Vorbeifliegen bestrafen. Auf der Hardwareebene liegt der Fokus auf miniaturisierten Batterien hoher spezifischer Energie und energiesparenden, aber fähigen Sensoren. In diesem Szenario ist eine Demonstration des autonomen Durchquerens von Trümmer-Modellen mit Raumkartierung und Gruppenschwarmverhalten realistisch. Parallel könnten hybride Spring-Flug-Regime in Nischen-Industrieanwendungen Einzug halten, wo die Missionsdauer wichtiger ist als die kontinuierliche Luftpräsenz.

Ethische und regulatorische Anmerkungen

Da Plattformen schneller, leiser und von geringerem Querschnitt werden, wächst auch die Sorge um Privatsphäre, Sicherheit und potenziellen Missbrauch. Transparente Entwicklung – mit klar gekennzeichneten Testgeländen, Telemetrieaufzeichnungen und Nutzungsbeschränkungen – wird den Regulierungsbehörden helfen, Regeln auszuarbeiten, bevor die Technologie breit verfügbar wird. Für Anwendungen in der Landwirtschaft und Rettung werden öffentlich-private Partnerschaften und Protokolle zur verantwortungsvollen Nutzung genauso wichtig sein wie die Technologie der Controller oder Aktuatoren selbst.

Wem dies schon heute nützt

Betreiber kritischer Infrastruktur, landwirtschaftliche Kombinate, Sicherheitsdienste und Teams des Zivilschutzes können bereits jetzt Pilotprojekte planen: Szenarien definieren (z.B. Signalreichweite in Innenräumen, Toleranzen bei Stößen, Rückzugsprotokolle), Daten für KI-Modelle sammeln und Erfolgsmetriken festlegen (Zeit des durchsuchten Volumens, Präzision der Opferlokalisierung, Energiekosten pro Aufgabeneinheit). Wenn autonome Versionen mit Kameras und On-Board-Verarbeitung erscheinen, wird die Integration in bestehende Systeme schneller sein, wenn das „Feld“ im Voraus vorbereitet ist.

Letztendlich ist der Sprung, den wir beobachten, nicht nur „ein noch schnellerer Mikroroboter“. Es ist der Beweis, dass man durch die kluge Verbindung von optimaler Kontrolle und Lernen die fundamentale Beschränkung von Rechenressourcen auf der Mikroskala umgehen kann. Wenn ein solcher Ansatz Standard wird, werden wir eine ganz neue Klasse von Maschinen sehen, die natürlich in Rissen, Rohren, zwischen Blättern leben – dort, wo bisher ausschließlich Insekten herrschten.