Autonomes Bauen Autonom gebaggerte Mauer: 6 Meter hoch, 65 Meter lang

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Was Automation und Robotik inzwischen leisten können, ist beeindruckend, oft allerdings kaum für die Öffentlichkeit visualisierbar. Da kommt das Projekt der ETH Zürich gerade recht. Die Forschenden der Hochschule haben einem autonom agierenden Bagger beigebracht, eine Trockensteinmauer zu bauen. Und bei dieser Mauer wird es nicht bleiben.

Automatisierung und Digitalisierung sind Themen, mit denen sich die Elektronik- und Digitalindustrie verstärkt auseinandersetzen muss. In den meisten Fällen aber finden diese spannenden und höchst interessanten Umsetzungen hinter verschlossenen Türen unter Ausschluss der Öffentlichkeit statt, und das in einer der Branchen, die als starker Innovationstreiber gilt.

Da ist es öffentlichkeitswirksam, wenn Forschende einer Hochschule wie der ETH Zürich Projekte präsentieren, in deren Rahmen etwas schier Unglaubliches geleistet wurde. Nun, nicht jeder unter Ihnen wird sich angesichts einer errichteten, tragenden Trockensteinmauer auf dem Gelände der Baufirma Eberhard in Oberglatt in der Schweiz zutiefst beeindruckt sein. Vermutlich werden es wohl die wenigsten sein … bis sie erfahren, dass diese Mauer 6 Meter hoch ist, 65 Meter lang und außerdem von einem autonom agierenden Bagger errichtet wurde! Spannend!

Menzi-Muck-Bagger arbeitet allein

Bei dem autonom agierenden Bagger handelt es sich um einen Schreitbagger des Unternehmens Menzi Muck. Diese Geräte unterscheiden sich enorm von herkömmlichen Baggern, denn Hydraulikzylinder erlauben es dem Apparat, Räder und Füße jeglichem Gelände anzupassen. Des Weiteren kann die Kippkante verstellt werden, um somit Hub- und Reißkräfte zu erreichen, die mit einem herkömmlichen Bagger nicht möglich wären.

Dieser Bagger-Allrounder wurde von Robotik-Spezialisten und Architekten von Gramazio Kohler Research, Robotic Systems Lab, Vision for Robotics Lab und dem Lehrstuhl für Landschaftsarchitektur entwickelt, um nicht nur die Natursteinmauer völlig selbstständig zu errichten, sondern auch den Park drumherum zu gestalten.

Hochsensibler Mauerbau

Der Bagger kann Mauern aus fast beliebig geformten Steinen und Betonstücken errichten. Dafür wird von dem Bagger zunächst das angelieferte Material gescannt. Anschließend berechnet ein Algorithmus hinsichtlich Gewichts und Größe die optimale Position für das jeweilige Materialstück. Der Bagger wiederum kann die Brocken schließlich millimetergenau platzieren.

„Der Bagger erstellt dank Sensoren eine 3D-Karte der Baustelle und erkennt dort vorhandene Bausteine für die Mauer. Er greift und scannt sie vor Ort, dabei werden auch das ungefähre Gewicht und der Schwerpunkt erfasst. Ein Algorithmus bestimmt dann die beste Position für jeden Stein, worauf der Bagger sie platziert. Pro Arbeitsgang scannt und platziert der Bagger 20 bis 30 Steine, also etwa so viele, wie pro Ladung angeliefert werden“, wird erklärt. Die Forschenden der ETH begründen das Projekt damit, dass die Errichtung von Trockenmauern viel Handarbeit benötigen und deswegen nur limitiert gebaut werden.

Ressourcenschonung

Weil der Roboterbagger allerdings in der Lage ist, dank Sensoren, Kameras und Rechenpower autonom eine solche Mauer zu errichten, werden sie in naher Zukunft vielleicht schon häufiger gesetzt. Zudem betonen die Leute der ETH, dass Trockenmauern ressourcenschonender sind, weil sie mit vor Ort verfügbaren Materialien wie etwa Betonbruchstücken auskommen. „Sie enthalten also nur wenig graue Energie“, so die ETH Zürich.

Die Berücksichtigung von grauer Energie ist wichtig, um umweltfreundlichere Produktions- und Verbrauchsmuster zu fördern und den Ressourcenverbrauch zu minimieren. Produkte mit längerer Lebensdauer, effizienteren Herstellungsprozessen und umweltfreundlicheren Materialien haben oft eine niedrigere graue Energie im Vergleich zu weniger nachhaltigen Alternativen.

Den autonomen Bagger können Sie im Video in Aktion sehen, mehr über die Technik erfahren Sie aus dem Papier A framework for robotic excavation and dry stone construction using on-site materials, das von Johns RL, Wermelinger M, Mascaro R, Jud D, Hurkxkens I, Vasey L, Chli M, Gramazio F, Kohler M, Hutter M in Science Robotics vom 22. November 2023 veröffentlicht wurde. (sb)

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