Wenn Roboter fliegen lernen wie Insekten

Ein Meilenstein der Mini-Robotik, verständlich erklärt

Fliegen können viele Roboter.
Elegant ist das selten.
Und agil schon gar nicht.

Während Fliegen, Bienen oder Fruchtfliegen blitzartig abbremsen, scharf abdrehen oder sogar Überschläge machen, wirken selbst hochentwickelte Miniroboter meist vorsichtig, langsam und ein bisschen ängstlich. Das hat weniger mit fehlender Motorleistung zu tun als mit einem ganz anderen Problem: Kontrolle.

Eine neue Arbeit aus dem Umfeld des MIT zeigt nun, dass sich diese Lücke schließen lässt. Und zwar nicht mit mehr Hardware, sondern mit einer cleveren Kombination aus klassischer Regelungstechnik und gezielt eingesetzter KI.

Das Grundproblem der Mini-Flugroboter

Je kleiner ein Flugroboter wird, desto schwieriger wird seine Steuerung.

• Sehr geringe Masse bedeutet extrem schnelle Reaktionen

• Kleine Ungenauigkeiten wirken sich sofort aus

• Luftströmungen oder Kabelkräfte reichen aus, um alles durcheinanderzubringen

Insekten lösen das problemlos. Sie reagieren in Millisekunden, korrigieren ständig und nehmen Störungen einfach hin. Technisch gebaute Systeme dagegen brauchen Modelle, Rechenleistung und stabile Rahmenbedingungen. Genau daran scheiterten bisher viele Versuche, wirklich agile Flugmanöver im Insektenmaßstab umzusetzen.

Was dieses Forschungsteam anders macht

Der Kern der Arbeit ist kein neues Fluggerät, sondern ein neuer Ansatz zur Steuerung.

Die Forschenden haben sich zunächst einen idealen Regler gebaut. Ein mathematisch sehr aufwendiges System, das exakt berechnet, welche Kräfte und Drehmomente der Roboter zu jedem Zeitpunkt braucht. Dieses System kann mit Unsicherheiten umgehen, kennt die Grenzen der Hardware und plant aggressive Manöver im Voraus.

Das Problem dabei: So ein Regler ist viel zu langsam für den realen Einsatz auf einem winzigen Roboter.

Und hier kommt der entscheidende Trick.

Lernen von einem perfekten Lehrer

Statt den komplexen Regler direkt einzusetzen, lassen ihn die Forschenden als Lehrer arbeiten.

• Der perfekte Regler zeigt, was zu tun wäre

• Ein kleines neuronales Netz schaut zu

• Danach übernimmt das Netz die Steuerung

Das neuronale Netz trifft dabei keine eigenen Entscheidungen im klassischen KI-Sinn. Es ahmt das Verhalten des optimalen Reglers nach. Der Vorteil: Es ist extrem schnell, braucht wenig Rechenleistung und kann trotzdem sehr präzise reagieren.

Das Ergebnis ist eine Steuerung, die fast so gut ist wie der perfekte Regler, aber schnell genug für den realen Flug.

Was der Roboter tatsächlich kann

Die Resultate sind beeindruckend und lassen sich gut einordnen.

Der Roboter wiegt nur etwa 750 Milligramm und erreicht dennoch:

• Fluggeschwindigkeiten von fast zwei Metern pro Sekunde

• Beschleunigungen, die bisher in dieser Größenordnung unerreichbar waren

• schnelle Richtungswechsel wie bei Insekten

• stabile Flüge selbst bei starkem Wind

• zehn aufeinanderfolgende Überschläge ohne Kontrollverlust

Besonders bemerkenswert ist die Robustheit. Selbst mit absichtlich eingebauten Fehlern in der Steuerung oder mit kräftigen Luftstößen bleibt der Roboter stabil. Genau das ist der Punkt, an dem frühere Systeme meist gescheitert sind.

Warum das mehr ist als ein Technik-Gimmick

Diese Arbeit zeigt sehr deutlich, wohin sich Robotik gerade entwickelt.

Nicht mehr immer stärkere Motoren oder immer mehr Sensoren stehen im Mittelpunkt, sondern intelligente Steuerung. Systeme, die wissen, dass ihre Modelle ungenau sind. Systeme, die Fehler einkalkulieren. Systeme, die schnell genug reagieren, um Instabilität gar nicht erst entstehen zu lassen.

Dass dabei KI eingesetzt wird, ist wichtig. Aber sie ist hier Werkzeug, nicht Selbstzweck. Der eigentliche Fortschritt liegt in der Verbindung aus solider Ingenieurskunst und datengetriebenem Lernen.

Wo solche Flugroboter tatsächlich eingesetzt werden könnten

Auf den ersten Blick wirken diese Insektenroboter wie Hightech-Spielzeuge für Labore. In Wirklichkeit zielen solche Entwicklungen auf Einsatzbereiche, in denen klassische Drohnen schlicht zu groß, zu träge oder zu empfindlich sind.

Suche und Inspektion in engen Umgebungen
Miniroboter dieser Art könnten dort eingesetzt werden, wo Menschen und größere Geräte nicht mehr hinkommen. Etwa in eingestürzten Gebäuden, Industrieanlagen, Rohrsystemen oder beschädigten Infrastrukturen. Ihre Fähigkeit, abrupt zu bremsen, scharf abzudrehen und Störungen wegzustecken, ist dabei entscheidend.

Umwelt- und Naturbeobachtung
Kleine, leichte Flugroboter könnten empfindliche Ökosysteme erkunden, ohne sie zu stören. In Wäldern, Höhlen oder sensiblen Schutzgebieten wäre das ein großer Vorteil. Besonders spannend ist hier die Nähe zum natürlichen Vorbild. Ein Roboter, der sich ähnlich verhält wie ein Insekt, fällt weniger auf und beeinflusst seine Umgebung kaum.

Schwarmrobotik
Ein einzelner Miniroboter ist begrenzt leistungsfähig. Viele davon zusammen werden interessant. Die hier gezeigte robuste Steuerung ist eine Grundvoraussetzung dafür, dass Schwärme solcher Geräte zuverlässig funktionieren können. Wenn jedes einzelne System mit Unsicherheiten umgehen kann, wird das Gesamtsystem deutlich stabiler.

Forschung und Grundlagenarbeit
Nicht zu unterschätzen ist der wissenschaftliche Nutzen. Solche Roboter sind bewegliche Testplattformen, um Flugmechanik, Regelung und sogar biologische Hypothesen zu überprüfen. Sie sind gewissermaßen fliegende Experimente.

Langfristige Perspektive
Noch sind diese Systeme auf externe Kameras, Rechner und Stromversorgung angewiesen. Aber genau hier liegt die Richtung der Forschung. Je besser Steuerung und Lernen zusammenspielen, desto realistischer wird autonome Sensorik, Onboard-Rechner und echte Einsatzfähigkeit außerhalb des Labors.

Was man aus dieser Arbeit mitnehmen kann

• Hochkomplexe Regelung lässt sich durch Lernen drastisch vereinfachen

• KI kann klassische Technik ergänzen, statt sie zu ersetzen

• Miniaturisierung braucht vor allem bessere Kontrolle, nicht mehr Hardware

• Insekten sind immer noch verdammt gute Vorbilder

Oder anders gesagt: Wer glaubt, dass KI immer alles neu erfinden muss, bekommt hier eine sehr elegante Gegenrede geliefert.

Quellen und weiterführende Links

Hsiao et al., Aerobatic maneuvers in insect-scale flapping-wing aerial robots via deep-learned robust tube model predictive control, Science Advances, 2025.
https://www.science.org

Hintergrund und Einordnung

• Arbeiten zur Insektenflugmechanik und Body Saccades in Science und Journal of Experimental Biology

• Frühere Robotikarbeiten des gleichen Teams zu flügelgetriebenen Mikrorobotern

• Überblick zu Model Predictive Control in der Robotik