Robotik-Startup LumiBot präsentiert neue Sensortechnik auf der IROS 2026
Das erst etwas über ein Jahr alte Startup LumiBot stellt auf der IROS 2026 fingerförmige visuell-taktile Sensoren und Roboterhände vor. Das Unternehmen zielt darauf ab, Datenherausforderungen in der Embodied AI-Entwicklung zu lösen.
Pittsburgh, 29. September 2026 – LumiBot, ein Startup, das vor etwas mehr als einem Jahr gegründet wurde, präsentiert auf der IROS 2026-Konferenz seine neuen fingerförmigen visuell-taktilen Sensoren und Roboterhände. Das Unternehmen wurde zudem ausgewählt, seine Lösungen auf der Startup-Session der Veranstaltung zu präsentieren.
LumiBots zentrale These ist, dass die Obergrenze der Datenqualität durch die Zuverlässigkeit der Hardware bestimmt wird. Im Bereich Embodied AI sind qualitativ hochwertige Daten aus realer Manipulation weiterhin Mangelware. LumiBot zielt darauf ab, diese Engstelle zu überwinden, indem es hochzuverlässige und präzise Roboterhände sowie visuell-taktile Sensoren entwickelt, die standardisierte und saubere Daten für das Training von Modellen liefern.
Das Unternehmen präsentiert seine Lumi-Dex-Serie von Roboterhänden, die für die Integration in gängige Roboterplattformen und Simulationsumgebungen konzipiert sind. Insbesondere die Lumi-Dex-21-Hand kombiniert Gelenk- und Direktantriebsmechanismen. LumiBot gibt an, dass sein zukünftiges Flaggschiffmodell Haltbarkeit und Wärmemanagement verbessern wird, was bis zu 5.000 Stunden Dauerbetrieb ohne Last ermöglicht und eine unterbrechungsfreie Datenerfassung unterstützt.
Der Lumi-Tac V2-Sensor bietet verbesserte Haltbarkeit und Abdeckung an Fingerspitzen und Seiten. Er verfügt über eine räumliche Auflösung von 10 Mikrometern, eine Kraftdetektionsgenauigkeit von 0,02 N und eine Bildrate von 120 fps. In Verbindung mit proprietären Algorithmen liefert der Sensor dichte und zuverlässige multimodale Sensordaten für das Training von KI-Modellen.
LumiBot zielt darauf ab, Roboterhände für reale industrielle Umgebungen zu skalieren. Das 2025 gegründete Unternehmen hat sein gesamtes Produktportfolio intern entwickelt, um sicherzustellen, dass die Daten den Anforderungen des Modelltrainings entsprechen. Das Unternehmen strebt danach, die standardisierte Datenerfassung von Forschungslaboren auf industrielle Anwendungen auszuweiten.