RIG

Robotics Institute Germany

Das Robotics Institute Germany ist eine Initiative des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF), die darauf abzielt, führende Robotiklabore in ganz Deutschland zu vernetzen, um ihre internationale Sichtbarkeit zu erhöhen, Talente anzuziehen und den Fortschritt in der KI-gestützten Robotik zu beschleunigen.

Laufzeit: 01.07.2024 bis 30.06.2028
Zuwendungsempfänger: Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH
Fördergeber: Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR)
Förderkennzeichen: 16ME1010
Webseite: https://robotics-institute-germany.de/
Partner:

TUM, KIT, Universität Bonn, TU Berlin, Universität Bremen, Universität Stuttgart, RWTH Aachen, TU Dresden, TU Nürnberg, DLR, MPI-IS, FhG-IPA, FhG-IOSB, FhG-IML

Anwendungsfelder: Agrarrobotik
Assistenz- und Rehabilitationssysteme
Datenmanagement
Elektromobilität
Logistik, Produktion und Consumer
Quantum Computing
SAR- & Sicherheitsrobotik
Unteraktuierte Robotik
Unterwasserrobotik
Weltraumrobotik
Wissensmanagement

Projektdetails

Kernprinzipien und Säulen des Robotics Institute Germany (Quelle: RIG)
Die Maritime Halle des Robotics Innovation Centers vom DFKI. Eine der vielen Infrastrukturen die Teil des RIG sind. (Foto: DFKI GmbH)
Startseite der ersten Deutschen Robotik Konferenz

Das DFKI ist ein zentraler Akteur im Projekt RIG (Robotics Institute Germany) und übernimmt sowohl koordinierende als auch inhaltlich-wissenschaftliche Aufgaben. Innerhalb des Konsortiums ist das DFKI mit mehreren Forschungsbereichen beteiligt und trägt insbesondere Verantwortung in der Projektkoordination, im Management sowie in der inhaltlichen Ausgestaltung ausgewählter Arbeitspakete. Es wirkt aktiv an der administrativen Steuerung, an Berichts- und Abstimmungsprozessen sowie an der internen Vernetzung der beteiligten Partner mit und unterstützt damit den strukturellen Aufbau und den operativen Betrieb des RIG über die gesamte Projektlaufzeit hinweg.

Inhaltlich bringt das DFKI seine ausgewiesene Expertise in der KI-basierten Robotik in zentrale Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten ein. Es übernimmt leitende Rollen in mehreren Forschungsclustern und Teilclustern, etwa in den Bereichen humanoide Robotik, neuro-symbolisches Lernen, rekonfigurierbare mobile Robotik, Manipulation deformierbarer Objekte, marine Robotik sowie produktionsnahe Robotik. Über diese Clusterarbeit prägt das DFKI maßgeblich die wissenschaftliche Agenda des RIG und liefert wesentliche Beiträge zur Erarbeitung der nationalen Roadmap für KI-basierte Robotik in Deutschland.

Darüber hinaus ist das DFKI stark in den Aufbau und die Vernetzung der Forschungsinfrastrukturen eingebunden. Es beteiligt sich an der Erfassung, Strukturierung und Zuordnung bestehender Robotiklabore innerhalb des RIG-Verbunds und wirkt an der Entwicklung von Zugangs- und Nutzungskonzepten für diese Infrastrukturen mit. Ziel ist es, vorhandene Ressourcen sichtbar zu machen, effizient zu nutzen und langfristig für die gesamte Community zugänglich zu gestalten.

Ein weiterer Schwerpunkt der DFKI-Rolle liegt im Community Building, in der Öffentlichkeitsarbeit sowie im Transfer in Richtung Industrie. Das DFKI beteiligt sich aktiv an der Organisation und Durchführung zentraler RIG-Veranstaltungen wie der German Robotics Conference, bringt eigene Demonstratoren und Fachbeiträge ein und nutzt Messeauftritte sowie Workshops, um Forschungsergebnisse sichtbar zu machen. Parallel dazu engagiert sich das DFKI im Aufbau von Reallaboren, in der Zusammenarbeit mit Industriepartnern und in der Beschleunigung des Research-to-Market-Zyklus, um die wirtschaftliche Verwertung von Forschungsergebnissen zu fördern.

Ergänzend übernimmt das DFKI Aufgaben in der Aus- und Weiterbildung, insbesondere durch die Konzeption und Umsetzung von Weiterbildungsangeboten zu Schlüsselthemen der KI und Robotik. Mit diesen Aktivitäten trägt das DFKI nicht nur zur wissenschaftlichen Exzellenz, sondern auch zur nachhaltigen Stärkung von Kompetenzen, Vernetzung und Innovationskraft innerhalb des Robotics Institute Germany bei.

Publikationen

2025

Bayesian Inverse Physics for Neuro-Symbolic Robot Learning
Luis Octavio Arriaga Camargo, Rebecca Adam, Melvin Laux, Lisa Gutzeit, Marco Ragni, Jan Peters, Frank Kirchner
Editors: Leilani Gilpin, Eleonora Giunchiglia, Pascal Hitzler, Emile van Krieken
In Neurosymbolic Artificial Intelligence, IOS Press, volume -, pages 1-19, 2025.

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zuletzt geändert am 29.01.2026