21 von 25 Stürzen selbst gerettet: An der ETH lernt eine Roboterhand auf den Fingern laufen

Sie läuft auf ihren eigenen Fingern davon. Das Soft Robotics Lab der ETH Zürich hat am 15. September eine Studie veröffentlicht, in der eine handelsübliche Roboterhand ohne Kabel über 14 verschiedene Untergründe krabbelt, sich nach 21 von 25 Stürzen selbst aufrichtet und Tasten drückt. 818 Gramm, zwanzig Gelenke, keine Räder. Gehen gelernt hat sie im Simulator.

Bemerkenswert ist, was die Forscher nicht verändert haben. Die Hand ist ein Serienprodukt des chinesischen Herstellers Wuji, mit ungleich langen Fingern und dem Regler ab Werk. Die neue Fähigkeit steckt allein in der Software. Und damit wird aus einem Greifwerkzeug ein eigener kleiner Roboter, der dort weitermacht, wo der Arm nicht mehr hinkommt.

Die Studie stammt von Amirhossein Kazemipour, Hehui Zheng und Robert Katzschmann. Trainiert wurde mit bestärkendem Lernen in Nvidias Simulationsumgebung Isaac Lab, in 4096 parallelen Durchläufen. Damit das Gelernte auch in der echten Welt funktioniert, haben die drei zuerst die Hand vermessen: Reibung der Fingerkuppen, Steifigkeit der Gelenke, rund 19 Millisekunden Verzögerung zwischen Befehl und Bewegung. Diese Werte flossen in den Simulator zurück.

Die eigentliche Knacknuss war die Anatomie. Ein Vierbeiner hat vier gleiche Beine, eine Hand hat einen kurzen, seitlich versetzten Daumen und einen kleinen Finger, der kaum Last trägt. Belohnungsfunktionen, die für laufende Vierbeiner entwickelt wurden, passen darauf schlecht. Das Team hat deshalb eigene Vorgaben geschrieben, die jedem Finger seine Standposition zuweisen und Rückwärtsschwünge bestrafen. Im Simulator läuft die Hand damit schneller als mit den abgestimmten Vierbeiner-Regeln, und das ist ironisch, weil gerade die ETH mit ANYmal und dem Spin-off ANYbotics zu den Adressen gehört, an denen diese Regeln einst verfeinert wurden.

Auf der echten Hardware sind die Zahlen solide, aber nicht spektakulär. Nach einem Sturz steht die Hand meist in weniger als 20 Sekunden wieder auf den Fingern. Auf einer Tastatur setzte sie 29 von 32 Befehlen korrekt um, mit einer Viertelsekunde Verzögerung, und löste ohne Kamera ein Sokoban-Rätsel in zwölf Tastendrücken. Einen Würfel schob sie mit Hilfe einer Kamera von oben im Mittel auf 17 Millimeter genau ans Ziel. Rechner und Stromversorgung sitzen auf dem Handrücken: ein Raspberry Pi Zero 2 W, ein Lagesensor und ein Akku, zusammen 80 Gramm.

Die Grenzen verschweigen die Forscher nicht. Die Hand driftet beim Geradeauslaufen nach rechts und muss ständig korrigieren, nach links dreht sie anders als nach rechts, und für die Tastatur musste sie von Hand ausgerichtet werden, weil sie nicht weiss, wo sie steht. Der Motorstrom war während der Versuche auf ein Ampère begrenzt. Und die Geschwindigkeit bewegt sich im Bereich von Zentimetern pro Sekunde, nicht von Metern.

Wer beim Video an das eiserne Händchen der Addams Family denkt, liegt nicht falsch, und genau daran hängt sich ein Teil der Kommentare auf. Der ernsthafte Gedanke dahinter ist ein anderer: Ein grosser Roboter setzt seine Hand vor einer engen Öffnung ab, einem Kabelschacht, einem Maschinengehäuse, einem Hohlraum hinter einer Verkleidung, und die Hand kriecht allein hinein, um zu prüfen oder einen Schalter umzulegen. Ob sich das je rechnet, ist offen, denn eine Hand mit zwanzig Motoren ist kein billiges Verbrauchsteil.

Für die Schweiz ist die Arbeit mehr als eine Kuriosität. Katzschmanns Labor ist die Keimzelle des Zürcher Startups mimic, das Roboterhände für die Industrie entwickelt und im November 2025 in einer Seed-Runde 16 Millionen Dollar einsammelte. Geschickte Hände gelten in der Branche als eine der grössten offenen Baustellen der Humanoiden. Dass ausgerechnet eine chinesische Hand von der Stange als Versuchsobjekt diente, sagt auch etwas darüber, wo diese Hardware inzwischen gebaut wird. Die Software, die ihr das Laufen beibringt, kommt aus Zürich.