01 / Platform Robotik
Mobile Manipulatoren und Serviceroboter, die in unstrukturierten Umgebungen neben Menschen arbeiten.
- Perception
- Motion Planning
- Human Safety
Forschungsvorhaben
Intelligenz, wo Millisekunden entscheiden
Fusiores beschäftigt sich mit einer Frage: Wie lässt sich die Latenz lokaler KI-Modelle und der Abläufe um sie herum senken, ohne dabei Zuverlässigkeit und Sicherheit zu verlieren? Diese Seite dokumentiert den Stand dieser Arbeit.
Zielgrößen
Diese Werte beschreiben den Zielkorridor der Forschung — keine gemessenen Produkteigenschaften.
- Reaktionszeit
- < 10 ms Reaktionszeit Angestrebt für den geschlossenen Regelkreis
- Lokal
- 100 % Lokal Kein Cloud-Anteil im Entscheidungspfad
- Leistungsbudget
- < 15 W Leistungsbudget Typisches Embedded-Zielprofil
- Stand
- Offen Stand Vorhaben in Vorbereitung, kein fertiges System
Ausgangspunkt
Autonomie beginnt dort, wo das Netz endet
Systeme, die sich in der physischen Welt bewegen, können nicht auf eine Antwort aus dem Rechenzentrum warten. Ein Exoskelett, das einen Sturz abfängt, ein Rotor, der einer Böe ausweicht, ein Manipulator, der neben einem Menschen arbeitet — sie alle brauchen Wahrnehmung, Bewertung und Reaktion in einem einzigen, geschlossenen Regelkreis.
Lokale Modelle lösen das Netzproblem, verschieben es aber: Auf eingebetteter Hardware kostet jede Faltung, jeder Speicherzugriff und jeder Kontextwechsel Zeit. Wer die Latenz drückt, greift schnell zu Abkürzungen, die genau das schwächen, worauf es hier ankommt — Verlässlichkeit im Ausnahmefall. Genau in diesem Spannungsfeld arbeitet Fusiores.
Visual — Embodied Platform Anforderungen
Vier Randbedingungen
Woran sich ein System messen lassen muss, bevor es in die physische Welt darf.
- 01
Echtzeit-Inferenz
Entscheidend ist die obere Latenzschranke, nicht der Mittelwert. Ein seltener Ausreißer ist in einem Regelkreis kein Rauschen, sondern ein Fehlerfall.
- 02
Souveräne Datenhaltung
Sensordaten verlassen das Gerät nicht. Verarbeitung, Modell und Zustand bleiben vollständig unter der Kontrolle des Betreibers.
- 03
Funktionale Sicherheit
Definierte Rückfallebenen und nachvollziehbares Verhalten. Eine Beschleunigung, die sich nicht erklären lässt, ist keine Verbesserung.
- 04
Energie-Effizienz
Quantisierung, Pruning und hardwarenahe Kernel — Modelle im Wattbereich statt im Kilowattbereich.
Einsatzfelder
Embodied Systems
Plattformen, auf denen diese Frage praktisch relevant wird.
01 / Platform 
02 / Platform Unbemannte Luftfahrt
Drohnenplattformen mit lokaler Navigation, Hinderniserkennung und Missionslogik ohne Funkverbindung.
- Navigation
- GNSS-denied
- Onboard Vision
03 / Platform Exoskelette
Tragbare Assistenzsysteme, die Bewegungsabsicht in Millisekunden erkennen und Kraft sicher übertragen.
- Intent Detection
- Force Control
- Biomechanik
Forschungsansatz
Wie die Frage bearbeitet wird
Vier Schritte, die sich in der Arbeit immer wieder wiederholen.
- 01
Messen
Zuerst wird sichtbar gemacht, wo die Zeit tatsächlich verbraucht wird — Modell, Speicher, Scheduling oder Sensorik. Ohne belastbare Messung auf der Zielhardware bleibt jede Optimierung Vermutung.
- 02
Komprimieren
Quantisierung, strukturiertes Pruning und Destillation verkleinern das Modell. Interessant ist dabei weniger der Geschwindigkeitsgewinn als die Frage, welches Verhalten dabei verloren geht.
- 03
Integrieren
Der größte Hebel liegt oft nicht im Modell, sondern im Ablauf darum herum: hardwarenahe Kernel, Speicherlayout und die Einbettung in ein Echtzeit-Betriebssystem.
- 04
Absichern
Hardware-in-the-Loop und Langzeittests prüfen, ob der Gewinn an Geschwindigkeit im Ausnahmefall standhält — und wo eine Rückfallebene nötig ist.
Austausch
Interesse am Thema?
Diese Seite verkauft nichts und bietet aktuell keine Dienstleistungen an. Fragen, Hinweise oder ein Prototyp zum Testen sind aber jederzeit willkommen.