Ask HN: Wie kann man 2025 Robotik lernen?

• Der Einstieg in die Robotik ist zwar immer einfacher geworden, aber echte Fähigkeiten entstehen nur, wenn man Grundlagen aus Hardware, Software und Mathematik breit praktisch kennenlernt
• Nur mit Online-Kursen stößt man an Grenzen; der größte Lerneffekt entsteht, wenn man selbst echte Roboter baut und dabei aus Fehlern lernt
• Empfohlen wird, mit kleinen Projekten (z. B. Linienfolger, RC-Auto + Arduino, Lego, Mini-Roboter usw.) zu beginnen und sich schrittweise zu komplexerer Regelung, Hardware und Simulation vorzuarbeiten
• Durch 3D-Drucker, günstige Kits und Simulatoren wächst das Angebot an kostengünstigen und effizienten Werkzeugen und Ökosystemen, wodurch der Zugang leichter wird
• Auch Open-Source-Tools und Praxis-Frameworks wie ROS/LeRobot, PID, Regelungstheorie sowie Schaltungs- und Konstruktionsdesign und spielbasierte Lernmethoden sollten aktiv genutzt werden

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Zusammenfassung von Einstiegstipps zum Lernen von Robotik

1. Praxis zuerst, selbst etwas bauen

• Nach einer soliden Basis durch Online-Kurse (robotics_essentials_ros2) wird empfohlen, selbst Roboter zu bauen und beim Umgang mit echten Bauteilen praktische Erfahrung zu sammeln
• Einfache Projekte: Linienfolger (Arduino-Beispiel), RC-Auto + Arduino, kleine Kits (Lego SPIKE Prime, Yahboom-Kits, SO-ARM101, Partabot) sind gute Startpunkte
• Mit Onshape-CAD, dem A1 mini 3D-Drucker und Komponenten von Adafruit/SparkFun lässt sich leicht loslegen

2. Integriertes Lernen über mehrere Fachgebiete hinweg

• Robotik ist ein interdisziplinäres Feld, in dem Mechanik, Elektronik, Regelungstechnik und Software zusammenkommen
• Es ist langfristig am effektivsten, alle Bereiche zumindest oberflächlich kennenzulernen und dann die eigenen Stärken gezielt zu vertiefen
• Langfristig ist es eine gute Überlebensstrategie, auf das Profil eines „Spezialisten und zugleich Generalisten“ hinzuarbeiten
• Dazu passend: Exploring Beaglebone ansehen

3. Der Wert realer Hardware-Erfahrung und des Scheiterns

• Auch mit Simulatoren (Mujoco, Isaac Sim, Stormworks-Spiel) kann man üben, aber die Erfahrung mit echter Hardware bei Aufbau und Betrieb macht den größten Unterschied
• Praxiserfahrung wie der Bau eines POC oder die Teilnahme an einem Hackathon wird empfohlen
• Siehe auch Practical Electronics for Inventors

4. Grundlegende Regelungstheorie und nützliche Werkzeuge

• PID-Regelung, elektrische Grundschaltungen und mechanisches Design sollte man auf jeden Fall praktisch kennenlernen
• Open-Source-Frameworks und Tutorials wie ROS(ros.org), LeRobot(huggingface.co/lerobot), MoveIt(moveit.ros.org), Nav2(navigation.ros.org), mcap.dev(mcap.dev), foxglove.dev(foxglove.dev) aktiv nutzen
• Es gibt viele Plattformen wie Arduino, Raspberry Pi, Jetson Nano und die Embedded-Plattform Zephyr Project

5. Selbstgesteuerte Projekte und Community

• Wenn man zuerst ein konkretes Ziel festlegt (z. B. Video zum Bau eines TurtleBot, Roboterarm-Projekt), steigt die Lernmotivation
• Die Teilnahme an Hackathons (LeRobot-Hackathon) oder ROS-Meetups wird empfohlen
• Wichtig ist die Erfahrung, das gesamte System zu bearbeiten, einschließlich Hardware-Design, Software-Integration und Sensoreinsatz

6. Einsatz von AI/ML und aktuellen Trends

• Wer AI/ML-Tools für AI-basierte Regelung, Pfadplanung und Objekterkennung lernt (Hugging Face LeRobot), kann Roboter entsprechend aktueller Trends entwickeln
• Gemeinsame Datensätze für Modelltraining und -bewertung: app.destroyrobots.com

7. Weitere praktische Hinweise

• Für einen akademischen Zugang (Forschungsarbeiten, Universitätsvorlesungen usw.) ist ein starker mathematischer und theoretischer Hintergrund nötig
  Stanford CS223A, MIT 6.832
• In der Praxis kann man aber schon mit dem Zusammenbau einfacher Fertigprodukte/Module und der Anpassung bestehender Open-Source-Beispiele Spaß und Erfolgserlebnisse haben
• Empfehlenswert sind z. B. Crunch Labs HackPack, Lego SPIKE Prime und pololu robotics

Fazit

• „Selbst bauen, scheitern und es erneut versuchen“ ist der Kern des Robotiklernens
• Man sollte Software und Hardware sowie Theorie und Praxis in Balance bringen und einen Startpunkt wählen, der zu den eigenen Interessen und Rahmenbedingungen passt
• Wer Community, Hackathons, Open Source, Kits, Spiele und Simulatoren aktiv nutzt, kann als jede Person den Einstieg in die Robotik schaffen

[GN⁺]

Hacker-News-Kommentare

• Es wurde die Erfahrung geteilt, den kostenlos verfügbaren Kurs robotics_essentials_ros2 zu empfehlen. Aus der Erfahrung mit dem Entwurf von Roboter-Hardware heraus wurde betont, dass die Software-Seite zwar interessanter und lohnender wirke, der Aufbau von Fähigkeiten in mehreren Bereichen aber äußerst wertvoll sei. Nach dem Kurs wurde vorgeschlagen, den Embedded-Bereich zu erkunden, etwa das zephyr project. Für den Einstieg in die mechanische Seite wurde empfohlen, einen A1 mini zu kaufen und mit onshape (www.onshape.com) selbst einfache Teile wie Motor- und Board-Halterungen oder Greifer zu entwerfen. Bei Elektrotechnik sei Vorsicht geboten, weil Fehler teuer werden könnten; empfohlen wurde, mit günstigen Boards wie RP2040 oder RP2350 klein anzufangen, erste Übungen zu machen, Erfahrungen mit H-Bridges und Bürstenmotoren zu sammeln und dann zur Steuerung von Brushless-Motoren überzugehen. Außerdem wurden Tipps zur Nutzung günstiger Lötkolben und zu Clone-Produkten mit Kompatibilität zu JBC-C245-Spitzen gegeben. Es wurde empfohlen, nach ROS-Meetups zu suchen und die eigene Reise langsam, im eigenen Tempo und mit dem Ziel stets im Blick fortzusetzen.

  • Aus der Berufserfahrung im Robotikbereich heraus wurde die Sicht vertreten, dass man mit reinen Online-ROS2-Kursen kaum wirklich „Robotik lernt“. Robotik sei ein komplexes Feld, in dem Hardware, Software, Mathematik und Engineering zusammenkommen; deshalb wurde empfohlen, ein Projekt umzusetzen, bei dem man einen Roboterstaubsauger von Grund auf selbst baut. Die Saugfunktion selbst sei nicht wichtig; der größere Lerneffekt entstehe dadurch, einen autonomen Roboter wie einen „TurtleBot“ zu bauen und dabei den Entwurfsprozess sowie die Problemlösung real zu erleben. Man müsse das praktische Know-how verstehen, das in sehr unterschiedlichen Systemen wie Fahrzeugen, Drohnen, kleiner Mobilität oder Baumaschinen aus dem Alltag steckt.

  • Offen wurde die Sorge geteilt, dass das größte Hindernis auf dem Weg zum Robotiklernen darin bestehe, kein wirklich objektives Zielbewusstsein dafür zu empfinden. Es wurde erklärt, dass sich das Bauen cooler Roboter nur wie eine Art Spielzeugspiel anfühle und es schwer gewesen sei, sich von diesem Gedanken zu lösen. Auf Basis eines Mechatronikstudiums und autodidaktischer Erfahrung wurde die persönliche Einschätzung geäußert, dass es geschäftlich extrem schwierig sei, allein vertrauenswürdige und effiziente Roboter zu bauen.

  • Es wurde berichtet, dass das Buch „Exploring Beaglebone“ viel über Hardware-Praxis und den Umgang mit Fehlern vermittelt habe. Auch Detailinformationen wie ISBN wurden geteilt, und es wurde betont, dass der Aufbau von Spannungs-Schutzschaltungen in der Praxis ein großer Spartipp sei.

  • Es wurde betont, dass der größte Reiz der Robotik in der Zufriedenheit liege, die eigenen Schöpfungen in der realen Welt umgesetzt zu sehen.

  • Es wurde gefragt, wie Erfahrungen mit der Programmierung von RP2040 oder RP2350 mit kommerziellen Plattformen wie SIEMENS SIMATIC verbunden werden könnten.

• Es wurde die Ansicht vertreten, dass die Einstiegshürde in die Robotik heute eindeutig niedriger sei als früher. Gleichzeitig wurde betont, dass es sich um ein völlig anderes Gebiet als klassische Web-/Desktop-Softwareentwicklung handle und man deshalb mit einer recht steilen Lernkurve rechnen müsse. Empfohlen wurden Kits von Amazon, Yahboom und Hugging Face SO-ARM101, zusammen mit Hinweisen zum Budget für zusätzliche Sensoren. Wenn ein physischer Kauf nicht sofort möglich sei, wurde zur aktiven Nutzung von Simulatoren wie Isaac Sim oder Mujoco geraten. Für Machine-Learning-Robotik wurden das LeRobot-Framework von Hugging Face, grundlegende ROS-Konzepte wie Pub/Sub sowie die Bibliotheken MoveIt und Navigation zur Erkundung empfohlen. Außerdem wurde die Erfahrung geteilt, dass ChatGPT und Cursor in der frühen Lernphase besonders hilfreich seien, um Begriffe zu verstehen. Nützliche Tools wie mcap.dev fürs Logging und foxglove.dev für die Visualisierung wurden ebenfalls vorgestellt.

  • SO-ARM101 und die LeRobot-Tutorials wurden als optimaler Einstieg besonders hervorgehoben. Es wurde darauf hingewiesen, dass man bei Partabot und ähnlichen Anbietern direkt kaufen und schnell praktisch loslegen könne. Der Tipp lautete außerdem, dass ein Jetson Nano in der frühen Einstiegsphase unnötig sei und man das System direkt vom Laptop aus steuern könne. Es wurde betont, dass man so leicht praktische Erfahrung mit dem Trainieren und Tuning eigener Modelle sammeln könne, und als Beispiel wurde genannt, dass auf app.destroyrobots.com Trainings- und Evaluierungsdatensätze geteilt würden. Als persönliche Meinung wurde geäußert, dass ROS zu Beginn eher hinderlich sein könne und alternative Ansätze wie Rust-basiertes Embedded schneller voranbringen könnten. Es wurde betont, dass schon eine einfache USB-Verbindungsstruktur genügend Raum für spannende und tiefgehende Erfahrungen biete.

  • Es wurde erklärt, dass ROS im frühen Robotik- oder AGV-Bereich wegen der vielen Paketressourcen gut geeignet sei, dass die dominierenden Technologien je nach Robotikfeld in der Praxis aber sehr unterschiedlich seien. Beispiele: im Drohnenbereich vor allem Mavlink, bei maritimer Robotik MOOS, bei Roboterarmen ABB studio, bei IoT-Bewegungen Home Assistant oder MQTT. Letztlich sei entscheidend, die Technologietrends des Bereichs zu lernen, in den man einsteigen wolle.

• Es wurde vermittelt, dass es viel hilfreicher sei, praktische Erfahrung zu sammeln, indem man einen 3D-Drucker und Elektronikbauteile kauft und selbst baut, statt sich auf einen Abschluss zu konzentrieren. Für den frühen Einstieg in die Robotik genüge als Mathematik im Wesentlichen PID, Vorwärts-/Inverse Kinematik, der erweiterte Kalman-Filter und V=IR. Darüber hinausgehende komplexe Formeln seien nicht nötig.

• Es wurde die Erfahrung geteilt, dass ein Simulationsspiel wie Stormworks: Build and Rescue der beste Einstieg sei, um ein Gefühl für echte Roboterkonstruktion und -steuerung zu bekommen. In einem ausführlichen Erfahrungsbericht wurde beschrieben, dass man dort ganz natürlich viele Kernthemen lerne, die sich direkt in der Praxis anwenden lassen: vom Entwurf verschiedenster Fahrzeugstrukturen über realistische Motorsimulation, missionsspezifischen Systemaufbau und Automatisierung mit diversen Sensoren und Mikrocontrollern (Logikblöcke und Lua) bis hin zu PID-Tuning, Trigonometrie und State-Machine-Programmierung.

• Zwei Ratschläge wurden gegeben: einfach anfangen und sich realistische Ziele setzen, die zu einem selbst passen. Es wurde hervorgehoben, dass auch die Expertinnen und Experten, die heute Hochleistungsroboter bauen, alle bei den Grundlagen begonnen hätten. Zugleich wurde erwähnt, dass Kaufen und der Einsatz von Modulen heute deutlich günstiger seien und das Lernen dadurch viel einfacher geworden sei. Da Hardware in der realen Welt im Unterschied zu Software viele unvorhersehbare Variablen und Fehlschläge mit sich bringe, sei wiederholtes praktisches Üben unverzichtbar. Wenn man anfangs nicht zu hohe Erwartungen habe, könne man beständig und mit Freude lernen.

• 1. Einen 3D-Drucker anschaffen oder in Kunst-/Baumärkten die nötigen Materialien kaufen.
  2. Einsteigerkits für Elektronik bei Adafruit oder SparkFun kaufen.
  3. Bücher wie „Practical Electronics for Inventors“ im Regal haben (wobei auch die Möglichkeit erwähnt wurde, sie durch ein Large Language Model zu ersetzen).
  4. Mit der Kombination aus 3D-gedruckten bzw. montierten Teilen und Elektronikkits einen Spielzeugroboter bauen.
  5. Wenn er zu klein oder zu simpel ist, aufrüsten oder ein neues Modell bauen.
  6. Es wurde sogar die Idee genannt, die gebauten Spielzeugroboter zu verkaufen und damit das Budget für das nächste Projekt zu finanzieren.

• Es wurde geraten, zuerst den Zweck des Roboters festzulegen. Die Form ergebe sich aus dem Zweck, und wer sich in den einzelnen Bereichen (Elektrik, Mechanik, Programmierung) auskenne und zudem „The Design of Everyday Things“ gründlich gelesen habe, könne bei Zugänglichkeit und Fertigungseffizienz stark profitieren.

• Es wurde die Ansicht vertreten, dass man besser mit den Händen lernt als nur durch Internetmaterialien oder Videos. Als Einstieg wurden ein RC-Auto und Arduino (oder ein günstiger kompatibler Nachbau) empfohlen. Es wurde eine Konfiguration für rund 100 Dollar mit SG90-Servos, einem 28BYJ-48-Schrittmotor, ULN2003-Treiber, UNO R3 und einem RC-Auto- oder 3D-gedruckten Chassis beschrieben. Empfohlen wurde, dies schrittweise durch Sensoren, Kameras und sogar einen Roboterarm zu erweitern.

• Auch LEGO-Robotik-Kits, einschließlich solcher für Kinder, wurden aufrichtig als zugänglicher Einstieg empfohlen. Es wurde rückblickend erzählt, dass man im Studium zwar über Mikrocontroller und Breadboards eingestiegen sei, im Nachhinein aber lieber zuerst mit höherstufigen Werkzeugen gearbeitet hätte.

  • Die Stärken der LEGO-Mindstorms-Kits wurden besonders hoch bewertet. Es wurde erwähnt, dass die Hardware modular sei und dass man dadurch auch die realistische Lektion lerne, dass in der Praxis selbst identische Bauteile wie Motoren nicht immer exakt gleich arbeiten.

• Es wurde betont, dass auf Hacker News zwar oft softwarelastige Ratschläge dominieren, in der Robotik die Präsenz echter Hardware aber enorm wichtig sei. Es wurde darauf hingewiesen, dass Erfahrungen mit funktionalen, robusten Mechanismen und mit der Entwicklung maßgeschneiderter Hardware wie Motoren, Controllern und Aktuatoren entscheidend seien. Als gute Ressourcen für Hardware-Lernen und den Einstieg wurden pololu robotics, Adafruit und sparkfun empfohlen.