Adaptive Bahnplanung in dynamischen Szenen
Untersuchung, wie sich Roboterbahnen in Echtzeit an bewegliche Objekte, variable Hindernisse und veränderte Prioritäten anpassen – basierend auf synthetisch erzeugten Testszenarien.
Forschung & Entwicklung
Patente & Schutzrechte – dokumentierte Innovationskr von SynAllBot
Die patentierten Technologien von SynAllBot bilden das Herzstück unserer Synthetic-AI-Robotik. Sie beschreiben unter anderem neue Formen der Bewegungsplanung, der Interaktion zwischen Mensch und Maschine sowie modulare Architekturen, mit denen sich komplexe Robotikfunktionen präzise kombinieren lassen. Patente sichern nicht nur die technische Einzigartigkeit unserer Lösungen, sondern schaffen auch eine klare Grundlage für langfristige Kooperationen mit Industrie, Forschungseinrichtungen und Partnern.
Forschung & Entwicklung
Open-Source-Projekte
Unsere Open-Source-Initiativen bilden das Fundament einer transparenten, kollaborativen und wissenschaftlich nachvollziehbaren Entwicklung moderner Robotik- und KI-Technologien. Jedes Projekt ist darauf ausgerichtet, neue Erkenntnisse aus Simulation, Interaktionsdesign, Sensorik und modellbasierter Verarbeitung zugänglich zu machen — sowohl für Forschungsteams als auch für Entwicklerinnen und Entwickler in angewandten Bereichen. Durch offene Standards, dokumentierte Schnittstellen, öffentlich verfügbare Module und reproduzierbare Experimente schafft SynAllBot eine Umgebung, in der Innovation nicht hinter geschlossenen Türen stattfindet, sondern gemeinsam, iterativ und langfristig nachhaltig wächst.
Forschung
Unsere Experimente mit Synthetic-AI-Robotik
In unseren Laboren werden reale Robotersysteme mit synthetischen Szenarien, simulierten Umgebungen und datengetriebenen Modellen kombiniert. Jedes Experiment ist darauf ausgelegt, konkrete Fragen zu Stabilität, Adaptionsfähigkeit und Interaktion zu beantworten – vom Mikro- bis zum Systemniveau.
Multi-Roboter-Koordination mit Synthetic AI
Mehrere Roboter agieren als Team: Wir testen, wie Aufgaben verteilt, Kollisionen vermieden und Rollen fortlaufend neu zugeschnitten werden können, ohne zentrale Engpässe zu erzeugen.
Mensch–Roboter-Interaktion im Hybridbetrieb
Analyse von Übergaben zwischen menschlichen Bedienern und synthetisch gesteuerten Robotikmodulen – mit Fokus auf Transparenz, Vorhersehbarkeit und klaren Zuständen.
Langzeitstabilität synthetischer Szenarien
Dauerläufe über tausende Zyklen, in denen synthetisch erzeugte Störungen, Grenzfälle und seltene Ereignisse eingespielt werden, um robuste Betriebsprofile abzuleiten.
Forschung & Entwicklung
Gemeinsam nächste Prototypen entwickeln
Sie arbeiten an neuen Ansätzen für Robotik, Interaktionsdesign oder synthetische Modelle? SynAllBot unterstützt Forschungsteams und Entwicklungspartner mit modularen Bausteinen, offenen Schnittstellen und realen Testumgebungen, in denen Ideen kontrolliert ausprobiert und weiter verfeinert werden können. Lassen Sie uns besprechen, welche Fragen, Datenräume oder Demonstratoren wir gemeinsam aufbauen wollen.