INNOVATION SCOUT · IMPULSPROFIL

Vernetzte, teilautonome Baustelle

Vernetzte, teilautonome Baustellen verbinden digitale Aufträge, Zustandserfassung, Koordination und physische Ausführung zu rückgekoppelten Arbeitsabläufen. Menschen bereiten Aufgaben vor, geben sie frei, überwachen Ergebnisse und übernehmen bei Störungen.

Um was geht es bei Vernetzte, teilautonome Baustelle?

Der Integrationsschritt liegt zwischen den Geräten: Ein Auftrag muss zum aktuellen Baustellenzustand passen, eine Maschinenhandlung auslösen und eine verwertbare Rückmeldung liefern. Gelerntes Sehen, lernende Regelung und klassische Ablaufsteuerung übernehmen dabei verschiedene Funktionen. Beispiele aus Holzmontage, modellbezogenem Bohren und Erdbau zeigen, was bereits zusammenarbeitet und an welchen Übergängen Menschen weiterhin eingreifen.

Quelle 4: Toward autonomous timber construction using distributed robotic perception system in coordination with a tower crane, Fundstelle(n): Abschn. 3, 3.6, 4 und 5.4 · Architektur und manuelle Kranführung Quelle 5: CONCERT: A Modular Reconfigurable Robot for Construction, Fundstelle(n): Abschn. 5.3–5.7, 6.1–6.4 und 7 · BIM drilling workflow Quelle 7: Size Doesn’t Matter: Material-State Reinforcement Learning for Excavator Transferable Soil Manipulation, Fundstelle(n): Abschn. IV, V, insbesondere V-C; Großversuch und Transfer Quelle 12: ROS2-TMS for Construction: An Open Platform for Autonomous Construction With Multiple Heterogeneous Machines, Fundstelle(n): Architekturabschnitte; V-A sowie Übersicht der Feldanwendungen · V-A

Einordnung im Impulsradar

Forschung demonstriert gekoppelte Montage-, Bohr- und Transportabläufe. Für begrenzte autonome Erdarbeiten berichten Unternehmen bereits wiederholte Einsätze und zusätzliche Projekte. Die Reife unterscheidet sich damit nach Teilaufgabe. Entscheidend bleiben verlässliche Übergaben und der Gesamtaufwand einschließlich Einrichtung, Betreuung und Nacharbeit; eine branchenweite Wirkung ist nicht belegt.

Quelle 4: Toward autonomous timber construction using distributed robotic perception system in coordination with a tower crane, Fundstelle(n): Abschn. 3, 3.6, 4 und 5.4 Quelle 5: CONCERT: A Modular Reconfigurable Robot for Construction, Fundstelle(n): Abschn. 5.3–5.7, 6.1–6.4 und 7 Quelle 10: Bedrock Robotics Announces Supervised Autonomy Testing on Active Construction Sites in Move Towards Commercialization, Fundstelle(n): Absätze Sundt und ProtoTown Quelle 11: Bedrock Robotics Launches First Fully Autonomous Excavator Deployments on Critical U.S. Infrastructure Projects, Fundstelle(n): Projektabsätze Sundt, Champion und Zachry; Ausblick Flotten Quelle 12: ROS2-TMS for Construction: An Open Platform for Autonomous Construction With Multiple Heterogeneous Machines, Fundstelle(n): Architekturabschnitte; V-A sowie Übersicht der Feldanwendungen · Fehlversuche und Begrenzungen Quelle 8: KIBAG zeigt Pioniergeist bei den autonomen Baumaschinen, Fundstelle(n): Aufwand/Wetter Quelle 14: Toward Frequent Robotic Digitalization of Construction Sites: A Field-Grounded Roadmap, Fundstelle(n): Manuelle Korrektur Quelle 15: Robotics Under Construction: Challenges on Job Sites, Fundstelle(n): III–IV Quelle 3: RICS Construction Productivity Report 2026, Fundstelle(n): Umsetzungsbedingungen

Vom digitalen Auftrag zur kontrollierten Ausführung

Eine Systemkopplung wird an einer tatsächlich ausgeführten Übergabe sichtbar. In Stuttgart unterstützen verteilte Kameras die von einem Menschen geführte Kranmontage; das Robotersystem CONCERT übersetzt ausgewählte Modellziele in Bohraktionen. Die gemeinsame Arbeitskette kann also manuelle und automatische Schritte enthalten. Ihr Nutzen hängt davon ab, ob Auftrag, erfasste Lage und ausgeführtes Ergebnis zueinander passen.

Die Verfahren liegen auf unterschiedlichen Ebenen. Neuronale Bildauswertung schätzt Objektlagen, Reinforcement Learning lernt Maschinenbewegungen aus simulierten Interaktionen, und Verhaltensbäume ordnen Aufgaben und Zustandswechsel. Eine vernetzte Steuerung ist deshalb nicht automatisch KI. Für jede Kopplung muss erkennbar bleiben, welche Entscheidung gelernt, vorgegeben oder menschlich getroffen wird.

Quelle 4: Toward autonomous timber construction using distributed robotic perception system in coordination with a tower crane, Fundstelle(n): Abschn. 3, 3.6, 4 und 5.4 Quelle 6: Towards Learning Boulder Excavation with Hydraulic Excavators, Fundstelle(n): Method; Experiments: real-world evaluation; Limitations Quelle 7: Size Doesn’t Matter: Material-State Reinforcement Learning for Excavator Transferable Soil Manipulation, Fundstelle(n): Abschn. IV, V, insbesondere V-C; Großversuch und Transfer Quelle 12: ROS2-TMS for Construction: An Open Platform for Autonomous Construction With Multiple Heterogeneous Machines, Fundstelle(n): Architekturabschnitte; V-A sowie Übersicht der Feldanwendungen Quelle 13: LLM-Based Behavior Tree Generation for Construction Machinery, Fundstelle(n): Method; Simulation experiments; Real-world experiment; Discussion

Der Maßstab für den Betrieb ist der abgeschlossene Arbeitsablauf. Eine hohe Erkennungsqualität oder ein störungsfreier Versuch beantwortet noch nicht, wie oft Vermessung, Einrichtung, Übernahme oder Nacharbeit erforderlich sind. Die vorliegenden Fälle liefern konkrete Machbarkeits- und Anwendungshinweise; vergleichbare Langzeitdaten über den gesamten Aufwand sind weiterhin begrenzt.

Quelle 4: Toward autonomous timber construction using distributed robotic perception system in coordination with a tower crane, Fundstelle(n): Abschn. 4 und 5.4; Fehlerauswertung Quelle 8: KIBAG zeigt Pioniergeist bei den autonomen Baumaschinen, Fundstelle(n): Projektbeschreibung, Programmierung/Wetter, Ausblick · Aufwand/Wetter Quelle 12: ROS2-TMS for Construction: An Open Platform for Autonomous Construction With Multiple Heterogeneous Machines, Fundstelle(n): V: Vergleich der Anwendungen und Einschränkungen; Appendix B · Fehlversuche und Begrenzungen Quelle 14: Toward Frequent Robotic Digitalization of Construction Sites: A Field-Grounded Roadmap, Fundstelle(n): Feldstudie; Tabelle 3 (D/F/P); Diskussion und Schluss · Manuelle Korrektur Quelle 15: Robotics Under Construction: Challenges on Job Sites, Fundstelle(n): III–IV

Worauf es bei Vernetzte, teilautonome Baustelle fachlich ankommt

Verteiltes Sehen unterstützt die Kranmontage

Studien-/Praxisbefund

Im Stuttgarter Holzbauversuch verarbeiten drei Montageeinheiten Kamerabilder lokal und führen ihre Lageinformationen drahtlos zusammen. Gelernte Lochdetektion unterstützt das Einpassen einer Brettsperrholzplatte (CLT). Der Kran bleibt manuell geführt. Fünf Versuchsläufe, davon zwei vorwärts und drei entlang idealisierter Rückwärtsspuren, bilden die Evaluation; der mittlere Kamerafehler von 8,3 mm aus 7.897 gekennzeichneten Vorwärtsbildern ist keine Gesamtgenauigkeit der fusionierten Bauteilposition.

Quelle 4: Toward autonomous timber construction using distributed robotic perception system in coordination with a tower crane, Fundstelle(n): Abschn. 3, 3.6, 4 und 5.4 · Abschn. 4 und 5.4; Fehlerauswertung

Fachliche Einordnung

Der Befund zeigt eine konkrete Wahrnehmungs- und Assistenzkette. Bei der Übertragung sind Sichtverlust nahe der Montageposition und veränderte Umgebungen zu prüfen. Ein Kamerafehler darf weder als Montagetoleranz des gesamten Systems noch als Nachweis autonomer Kranführung verwendet werden.

Modellbezogenes Bohren mit CONCERT

Studien-/Praxisbefund

Das Robotersystem CONCERT wurde auf einer Budimex-Baustelle in Krakau erprobt. Die Kette verbindet ausgewählte BIM-Bohrbereiche, Navigation, Bewegungsplanung und Bohren. Menschen wählen Ziele, setzen Markierungen und rüsten Module um. Die Untersuchung umfasst 22 Bohrmusterexperimente in unterschiedlichen Höhen; Kalibrierabweichungen, mechanisches Spiel und Rückprall bei härterem Material begrenzen die Ausführung.

Quelle 5: CONCERT: A Modular Reconfigurable Robot for Construction, Fundstelle(n): Abschn. 5.3–5.7, 6.1–6.4 und 7

Fachliche Einordnung

Modellkoordinaten müssen an die reale Maschine und den Baustellenbezug angeschlossen werden. Die Bohrmusterreihe und ein gesonderter Versuch mit visueller Rückkopplung sind unterschiedliche Prüfungen. Daraus folgt keine gemeinsame Erfolgsquote für beliebige Baustellen oder bereits geprüfte Bedienbarkeit durch Endnutzer.

Quelle 5: CONCERT: A Modular Reconfigurable Robot for Construction, Fundstelle(n): Abschn. 5.3–5.7, 6.1–6.4 und 7

Lernende Regelung: Aufgabe und Vergleich zählen

Studien-/Praxisbefund

Die Arbeit der ETH Zürich zum Ausgraben von Findlingen initialisiert die visuelle Erfassung mit einer manuellen Bildauswahl und überträgt eine in Simulation gelernte Strategie auf einen hydraulischen Bagger. In 40 Realversuchen über vier Bedingungen berichtet die Vorabveröffentlichung 70 % Erfolg gegenüber rund 83 % beim menschlichen Vergleich. Verdeckung, Materialverlust und harter Boden verursachen Fehler.

Quelle 6: Towards Learning Boulder Excavation with Hydraulic Excavators, Fundstelle(n): Method; Experiments: real-world evaluation; Limitations

Fachliche Einordnung

Der Vergleich beschreibt eine eng abgegrenzte Aufgabe in einem Maschinenkontext. Neue Formen in Simulation sind ein anderer Transferfall als eine neue Baustelle oder Organisation. Der dokumentierte menschliche Vergleich ist für die technische Einordnung wertvoll; einen wirtschaftlichen Vorteil der gesamten Arbeitskette belegt er nicht.

Quelle 6: Towards Learning Boulder Excavation with Hydraulic Excavators, Fundstelle(n): Method; Experiments: real-world evaluation; Limitations

Ein längerer Erdbewegungsablauf bleibt ein Versuch

Studien-/Praxisbefund

Eine Vorabveröffentlichung der ETH Zürich vom September 2026 kombiniert lernende lokale Bodenbewegungen mit Vermessung und übergeordneter Zustandssteuerung. Der berichtete Außenversuch an einem 42-m-Damm dauert 45 Minuten und enthält 201 Strategieausführungen ohne Bedienereingriff während dieses Laufs. Zielkoordinaten und Maschinenschnittstellen werden vorbereitet. Dieselben Modellgewichte wurden auf einen 11,5-t-Bagger und ein 500-g-Modell übertragen.

Quelle 7: Size Doesn’t Matter: Material-State Reinforcement Learning for Excavator Transferable Soil Manipulation, Fundstelle(n): Abschn. IV, V, insbesondere V-C; Großversuch und Transfer

Fachliche Einordnung

Die 201 Aktionen sind keine unabhängigen Gesamtläufe. Geplante Wiederholung an einem Angriffspunkt darf nicht als Fehlerrate gelesen werden. Der Transferbefund ist ebenfalls begrenzt: Andere Werkzeuge und heterogener Boden sind damit nicht allgemein gelöst; eine qualitative Verdichtungsdemo ersetzt keine baugrundbezogene Qualitätsprüfung.

Quelle 7: Size Doesn’t Matter: Material-State Reinforcement Learning for Excavator Transferable Soil Manipulation, Fundstelle(n): Abschn. IV, V, insbesondere V-C; Großversuch und Transfer

Tuggen: praktische Anwendung mit Einrichtungsaufwand

Studien-/Praxisbefund

Das Bauunternehmen KIBAG beschreibt im Januar 2026 den Versuch mit Gravis und Develon im Kieswerk Tuggen mit höherem Programmieraufwand als erwartet und Behinderung durch nasses Wetter. Der Maschinenhersteller Develon berichtet im Juli über den DX225LC-7X mit RealX bei einem Rekultivierungsgraben unter technischer Aufsicht. Bereits zwei Januarberichte nennen unterschiedliche geplante Grabenlängen von 150 und 300 m.

Quelle 8: KIBAG zeigt Pioniergeist bei den autonomen Baumaschinen, Fundstelle(n): Projektbeschreibung, Programmierung/Wetter, Ausblick Quelle 9: Develon Reaches New Milestone in Autonomous Earthmoving, Fundstelle(n): Absätze zu KIBAG, Grabenauftrag und technical supervisor Quelle 16: Gemeinsam in die Zukunft: digital und CO2-frei, Fundstelle(n): Absatz zum geplanten Graben

Fachliche Einordnung

Der Einsatz verbindet einen vorbereiteten Grabenauftrag mit beaufsichtigter Maschinenarbeit. Der erhöhte Programmieraufwand und das nasse Wetter zeigen, welche Bedingungen Einrichtung und Ausführung beeinflussen. Die unterschiedlichen Grabenlängen sind geplante Aufgabenmaße; der tatsächliche Fertigstellungsumfang und eine spätere Ausweitung bleiben unklar.

Zusätzliche Erdbauprojekte als Anwendungssignal

Studien-/Praxisbefund

Der Anbieter Bedrock Robotics meldete im November 2025 autonome Verladung auf menschlich gefahrene Muldenkipper bei Sundt und abgeschlossenen Aushub an einem zweiten Standort bei Proto-Town. Im August 2026 berichtete der Anbieter über laufende autonome Erdarbeiten bei Sundt in Nevada, Champion in Texas und Zachry. Eine menschliche Anfangsplanung geht dabei der maschinellen Wahrnehmung, Bewegungsplanung und Ausführung voraus.

Fachliche Einordnung

Die Anwendungen verbinden menschliche Anfangsplanung mit maschineller Wahrnehmung, Bewegungsplanung und begrenzten Erdarbeiten. Die im November 2025 berichtete autonome Verladung bei Sundt schließt an menschlich gefahrene Muldenkipper an; die weiteren Projekte umfassen nicht durchgehend dieselbe Verladekette. Selbstorganisierte Flotten bleiben ein weiterer Entwicklungsschritt. Der berichtete Ausbau ist wegen der Anbieterabhängigkeit mit mittlerer Konfidenz einzuordnen.

Quelle 10: Bedrock Robotics Announces Supervised Autonomy Testing on Active Construction Sites in Move Towards Commercialization, Fundstelle(n): Absätze Sundt und ProtoTown · Sundt/ProtoTown Quelle 11: Bedrock Robotics Launches First Fully Autonomous Excavator Deployments on Critical U.S. Infrastructure Projects, Fundstelle(n): Projektabsätze Sundt, Champion und Zachry; Ausblick Flotten · Sundt Nevada/Champion/Zachry Quelle 8: KIBAG zeigt Pioniergeist bei den autonomen Baumaschinen, Fundstelle(n): Tuggen Quelle 9: Develon Reaches New Milestone in Autonomous Earthmoving, Fundstelle(n): KIBAG

Mehrmaschinenkoordination benötigt verlässliche Zustände

Studien-/Praxisbefund

Die Koordinationsplattform ROS2-TMS verbindet am japanischen PWRI-Testgelände Baustellen-LiDAR, gemeinsame Zustandsvariablen, vorgegebene Verhaltensbäume und Steuerungen für Bagger sowie Raupentransporter. Präzise Satellitenortung (RTK-GNSS) und Rückmeldungen synchronisieren Laden, Fahrt und Entladen. Menschen entwerfen Aufgaben und überwachen den Versuch. Netzüberlastung und Planungsabbrüche traten auf; bei übersprungenen Wegpunkten verhinderte ein menschlicher Notstopp eine Kollision.

Quelle 12: ROS2-TMS for Construction: An Open Platform for Autonomous Construction With Multiple Heterogeneous Machines, Fundstelle(n): Architekturabschnitte; V-A sowie Übersicht der Feldanwendungen · V: Vergleich der Anwendungen und Einschränkungen; Appendix B

Fachliche Einordnung

Eine korrekt geplante Folge reicht nicht, wenn Netzwerk oder Maschinensteuerung anders reagieren. Zusätzliche Geräte verkürzen den Ablauf nicht automatisch: Warte- und Begegnungssituationen können den Vorteil aufheben. Die überwiegend regelbasierte Orchestrierung ist ein Integrationsbefund, kein Nachweis einer bereits lernenden autonomen Baustellenleitung.

Sprachmodelle erzeugen begrenzte Ablaufstrukturen

Studien-/Praxisbefund

Eine japanische Vorabveröffentlichung beschreibt, wie Sprachmodelle aus Aufträgen und bekannten Maschineninformationen Verhaltensbäume erzeugen. Vier Simulationsszenarien zeigen auch Reihenfolgefehler einzelner Sprachmodelle. Ein kleines Realbeispiel verbindet einmaliges Graben und Transport mit zwei Maschinen. Vorlagen und Zustandsprüfungen begrenzen die Ausführung der erzeugten Aufgabenstruktur.

Quelle 13: LLM-Based Behavior Tree Generation for Construction Machinery, Fundstelle(n): Method; Simulation experiments; Real-world experiment; Discussion

Fachliche Einordnung

Hier liegt die KI-Funktion in der Aufgabengenerierung. Binäre Ergebnisse weniger Szenarien ergeben keine belastbare Zuverlässigkeitsrate. Das Realbeispiel belegt einen begrenzten Übergang vom erzeugten Ablauf zur Maschine; daraus folgt keine gewerkeübergreifende Disposition ohne fachliche Kontrolle.

Quelle 13: LLM-Based Behavior Tree Generation for Construction Machinery, Fundstelle(n): Method; Simulation experiments; Real-world experiment; Discussion

Aktuelle Baustellendaten verlangen weiterhin Handarbeit

Studien-/Praxisbefund

Die Lund-Roadmap stützt sich auf robotische Digitalisierung eines schwedischen Renovierungsprojekts. Erprobt wurden Aufnahmegänge und ein BIM-bezogener Baustellennutzungsplan. Routenvorbereitung, Markierungspflege und Korrekturen blieben manuell und erschwerten häufige Entscheidungszyklen. Automatische Rückschreibung und BIM-gesteuerte Missionen gehören teilweise zu den vorgeschlagenen Weiterentwicklungen.

Quelle 14: Toward Frequent Robotic Digitalization of Construction Sites: A Field-Grounded Roadmap, Fundstelle(n): Feldstudie; Tabelle 3 (D/F/P); Diskussion und Schluss

Fachliche Einordnung

Für einen nutzbaren Baustellenzwilling zählt die rechtzeitige, geprüfte Aktualisierung. Die Modellverbindung muss Objektbezug, Koordinaten und Bearbeitungsstand erhalten. In der zweijährigen Feldarbeit bleiben Vorbereitung und Korrektur manuelle Aufgaben. Für häufigere Entscheidungszyklen müssen diese Übergaben zuverlässig organisiert werden; automatische Rückschreibung und modellgesteuerte Missionen sind teilweise erst vorgeschlagen.

Quelle 14: Toward Frequent Robotic Digitalization of Construction Sites: A Field-Grounded Roadmap, Fundstelle(n): Feldstudie; Tabelle 3 (D/F/P); Diskussion und Schluss Quelle 5: CONCERT: A Modular Reconfigurable Robot for Construction, Fundstelle(n): Abschn. 5.3–5.7, 6.1–6.4 und 7

Umwelt und Verbindung begrenzen die Ausführung

Studien-/Praxisbefund

Industrieautoren von EARTHBRAIN und Komatsu beschreiben eine Transportarchitektur mit menschlich definierten Routen, Satelliten- und Trägheitsortung (GNSS/IMU) und Bahnregelung. Ausbleibende Verbindungssignale führen zu Stopps; schwere Lokalisierungs- oder Hardwarefehler erfordern Neustart. Die Gesamtintegration war noch in Prüfung. Feldaufnahmen zeigen Staubartefakte und Sensorpflegebedarf; ein genaueres Wahrnehmungsmodell verfehlte die Echtzeitanforderung auf der eingesetzten lokalen Rechenhardware.

Quelle 15: Robotics Under Construction: Challenges on Job Sites, Fundstelle(n): III-C, III-E und IV-A–D

Fachliche Einordnung

Diese Befunde erklären, weshalb Modellgüte allein nicht über Einsatzfähigkeit entscheidet. Verzögerung, verfügbare Rechenleistung und Zustand der Sensoren wirken zusammen. Die beschriebene Rückfalllogik ist keine allgemeine Sicherheitsfreigabe. Kombinierte Daten zu Wetter, Funk, GNSS, Energie und wechselnden Gewerken fehlen für die betrachteten kommerziellen Abläufe.

Quelle 15: Robotics Under Construction: Challenges on Job Sites, Fundstelle(n): III-C, III-E und IV-A–D · III–IV Quelle 8: KIBAG zeigt Pioniergeist bei den autonomen Baumaschinen, Fundstelle(n): Aufwand/Wetter Quelle 12: ROS2-TMS for Construction: An Open Platform for Autonomous Construction With Multiple Heterogeneous Machines, Fundstelle(n): Fehlversuche und Begrenzungen

Den Aufwand bis zum akzeptierten Ergebnis erfassen

Studien-/Praxisbefund

KIBAG berichtet zusätzlichen Programmieraufwand; die Lund-Feldarbeit benötigt Korrekturen, und ROS2-TMS dokumentiert Abbrüche sowie menschliche Eingriffe. RICS liefert ergänzend branchenweite Befragungsergebnisse zur Produktivität, jedoch keine separate Wirkungsmessung vernetzter teilautonomer Baustellen. Der FIEC-Text behandelt Kompetenzen, Schnittstellen und Zugänglichkeit für kleinere Unternehmen als Branchenposition.

Quelle 2: Artificial Intelligence in the European Construction Sector: Strategic Adoption, Responsible Use, and Sectoral Leadership, Fundstelle(n): Titelseite S. 1; S. 7–12 Quelle 3: RICS Construction Productivity Report 2026, Fundstelle(n): Productivity in Construction; Ausführungen zu Befragung und Umsetzung Quelle 8: KIBAG zeigt Pioniergeist bei den autonomen Baumaschinen, Fundstelle(n): Projektbeschreibung, Programmierung/Wetter, Ausblick Quelle 12: ROS2-TMS for Construction: An Open Platform for Autonomous Construction With Multiple Heterogeneous Machines, Fundstelle(n): V: Vergleich der Anwendungen und Einschränkungen; Appendix B Quelle 14: Toward Frequent Robotic Digitalization of Construction Sites: A Field-Grounded Roadmap, Fundstelle(n): Feldstudie; Tabelle 3 (D/F/P); Diskussion und Schluss

Fachliche Einordnung

Ein zweckmäßiger Vergleich erfasst Vermessung, Einrichtung, Integration, Betreuung, Wartung, Stillstand und Nacharbeit. Bauunternehmen und Anbieter sollten den personellen Aufwand bis zur Ergebnisabnahme dokumentieren. Erst dieser vollständige Ablauf zeigt, an welchen Stellen Maschinenarbeit entlastet und wo zusätzliche Einrichtung, Übernahme oder Korrektur anfällt.

Quelle 2: Artificial Intelligence in the European Construction Sector: Strategic Adoption, Responsible Use, and Sectoral Leadership, Fundstelle(n): S. 9–12 Quelle 8: KIBAG zeigt Pioniergeist bei den autonomen Baumaschinen, Fundstelle(n): Programmieraufwand · Aufwand/Wetter Quelle 12: ROS2-TMS for Construction: An Open Platform for Autonomous Construction With Multiple Heterogeneous Machines, Fundstelle(n): Architektur und Fehlversuche · Fehlversuche und Begrenzungen Quelle 14: Toward Frequent Robotic Digitalization of Construction Sites: A Field-Grounded Roadmap, Fundstelle(n): Feldarbeit und Korrekturen · Manuelle Korrektur Quelle 15: Robotics Under Construction: Challenges on Job Sites, Fundstelle(n): III–IV

Gekoppelte Bauabläufe erproben und erweitern

Studien-/Praxisbefund

RADIANCE ist ein laufendes EU-Vorhaben mit Start im September 2025 und geplantem Ende im August 2029. Der CORDIS-Steckbrief beschreibt Integrationsziele und vorgesehene europäische Erprobung. Er liefert keine abgeschlossenen Pilotresultate. Die hier betrachteten Originalarbeiten zeigen dagegen jeweils abgegrenzte Wahrnehmungs-, Modell-, Steuerungs- oder Ausführungsketten.

Quelle 1: RADIANCE – Robotic, Automated and DIgital solutions for improving building renovAtion and New Construction Efficiency, Fundstelle(n): Project information; Objective Quelle 4: Toward autonomous timber construction using distributed robotic perception system in coordination with a tower crane, Fundstelle(n): Abschn. 3, 3.6, 4 und 5.4 Quelle 5: CONCERT: A Modular Reconfigurable Robot for Construction, Fundstelle(n): Abschn. 5.3–5.7, 6.1–6.4 und 7 Quelle 12: ROS2-TMS for Construction: An Open Platform for Autonomous Construction With Multiple Heterogeneous Machines, Fundstelle(n): Architekturabschnitte; V-A sowie Übersicht der Feldanwendungen

Fachliche Einordnung

Planung liefert ausführbare Vorgaben, die mit Maschinenzuständen und Rückmeldungen verbunden werden müssen. Material- und Energiebedarf hängen von der tatsächlich ausgeführten Arbeit ab. Die Integration dieser Übergaben führt über die einzelne Maschine hinaus: Aufgabenverteilung, menschliche Übernahme und die Abstimmung mehrerer Geräte werden Teil des Arbeitsablaufs.

Quelle 5: CONCERT: A Modular Reconfigurable Robot for Construction, Fundstelle(n): BIM-Ausführung Quelle 12: ROS2-TMS for Construction: An Open Platform for Autonomous Construction With Multiple Heterogeneous Machines, Fundstelle(n): Aufgabenzustände und Ablaufvergleich · Mehrmaschinenkoordination Quelle 15: Robotics Under Construction: Challenges on Job Sites, Fundstelle(n): IV-A; V-B als Ausblick

Warum Vernetzte, teilautonome Baustelle relevant ist

ReifegradDemonstrator bis wachsender Praxiseinsatz

Die Spannweite reicht von kontrollierten Kopplungsdemonstratoren wie der Stuttgarter Montageassistenz bis zu wiederholter und ausgeweiteter Praxis begrenzter Erdbauabläufe. Die Bedrock-Meldungen von November 2025 und August 2026 tragen die obere Grenze durch tatsächlich beschriebene Arbeit an mehreren Projekten. Das ist anbieterberichtete Praxis mit mittlerer Konfidenz; die Einstufung als wachsender Praxiseinsatz gilt nicht gleichermaßen für jede Kopplung oder jedes Gewerk.

Quelle 4: Toward autonomous timber construction using distributed robotic perception system in coordination with a tower crane, Fundstelle(n): Abschn. 3, 3.6, 4 und 5.4 · Feldversuch Quelle 10: Bedrock Robotics Announces Supervised Autonomy Testing on Active Construction Sites in Move Towards Commercialization, Fundstelle(n): Absätze Sundt und ProtoTown · Sundt-Einsatz Quelle 11: Bedrock Robotics Launches First Fully Autonomous Excavator Deployments on Critical U.S. Infrastructure Projects, Fundstelle(n): Projektabsätze Sundt, Champion und Zachry; Ausblick Flotten · Aktuelle Projekte

Evidenzwachsende Evidenz

Mehrere Originalarbeiten legen technische Abläufe, Versuche und Fehler offen. Kleine Stichproben und kontrollierte Umgebungen begrenzen den Transfer; kommerzielle Anwendungen sind wesentlich durch beteiligte Unternehmen dokumentiert. Die KIBAG- und Develon-Berichte behandeln dieselbe Anwendung und bilden keine unabhängigen Bestätigungen. Bei Bedrock beschreiben Projektgesamtvolumen und Partnerzahlen den Projektkontext, nicht die tatsächlich autonom produzierte Menge. Einzelne Bildfehler, Erfolgsquoten oder ein längerer Lauf messen unterschiedliche Eigenschaften. Unabhängige Vergleiche von Gesamtkosten, Eingriffshäufigkeit und Betriebsaufwand sowie standortübergreifende Langzeitdaten fehlen.

Quelle 4: Toward autonomous timber construction using distributed robotic perception system in coordination with a tower crane, Fundstelle(n): Abschn. 4 und 5.4; Fehlerauswertung Quelle 5: CONCERT: A Modular Reconfigurable Robot for Construction, Fundstelle(n): Abschn. 5.3–5.7, 6.1–6.4 und 7 · Evaluation und Grenzen Quelle 7: Size Doesn’t Matter: Material-State Reinforcement Learning for Excavator Transferable Soil Manipulation, Fundstelle(n): Abschn. IV, V, insbesondere V-C; Großversuch und Transfer · Großversuch und Grenzen Quelle 11: Bedrock Robotics Launches First Fully Autonomous Excavator Deployments on Critical U.S. Infrastructure Projects, Fundstelle(n): Projektabsätze Sundt, Champion und Zachry; Ausblick Flotten · Einsatzmeldung · Sundt Nevada/Champion/Zachry Quelle 12: ROS2-TMS for Construction: An Open Platform for Autonomous Construction With Multiple Heterogeneous Machines, Fundstelle(n): V: Vergleich der Anwendungen und Einschränkungen; Appendix B · Feldanwendungen/Appendix B Quelle 8: KIBAG zeigt Pioniergeist bei den autonomen Baumaschinen, Fundstelle(n): Projektbeschreibung, Programmierung/Wetter, Ausblick · Tuggen Quelle 9: Develon Reaches New Milestone in Autonomous Earthmoving, Fundstelle(n): Absätze zu KIBAG, Grabenauftrag und technical supervisor · KIBAG Quelle 16: Gemeinsam in die Zukunft: digital und CO2-frei, Fundstelle(n): Absatz zum geplanten Graben Quelle 10: Bedrock Robotics Announces Supervised Autonomy Testing on Active Construction Sites in Move Towards Commercialization, Fundstelle(n): Absätze Sundt und ProtoTown · Sundt/ProtoTown

EntwicklungsdynamikAktive Weiterentwicklung

Verteilte Wahrnehmung, Modellübergaben, lernende Maschinenregelung und Aufgabengenerierung werden konkret weiterentwickelt.

Die Arbeiten von 2025 und 2026 entwickeln unterschiedliche Teile der Kopplung weiter: Stuttgart untersucht verteiltes Sehen, CONCERT modellbezogene Ausführung, die ETH übertragbare Bodenbewegungen und die japanische Forschung sprachmodellgestützte Ablaufstrukturen. Ihre Aufgaben und Messgrößen unterscheiden sich; ein gemeinsamer Leistungstrend oder eine beschleunigte Entwicklungsrate ist deshalb nicht bestimmt.

Quelle 4: Toward autonomous timber construction using distributed robotic perception system in coordination with a tower crane, Fundstelle(n): Publikation/Architektur Quelle 5: CONCERT: A Modular Reconfigurable Robot for Construction, Fundstelle(n): Publikation/BIM-Integration Quelle 7: Size Doesn’t Matter: Material-State Reinforcement Learning for Excavator Transferable Soil Manipulation, Fundstelle(n): Publikation/Methodik Quelle 13: LLM-Based Behavior Tree Generation for Construction Machinery, Fundstelle(n): Publikation/Methodik

MarktdynamikSelektive Ausweitung

Datierte Anbieterberichte zeigen zusätzliche US-Erdbauprojekte; eine breite oder entsprechend belegte DACH-Ausweitung folgt daraus nicht.

In der Meldung vom November 2025 beschreibt Bedrock Einsätze bei Sundt und Proto-Town. Im Bericht vom August 2026 kommen weitere benannte Projekte bei Sundt, Champion und Zachry hinzu. Das zeigt selektive Ausweitung nach eigener Unternehmensdarstellung. Bei KIBAG ist eine konkrete Anwendung mit Weiterführung beschrieben; ihr Ausbau lässt sich wegen unterschiedlicher Zielmaße und fehlender vergleichbarer Fertigstellungsangaben nicht bestimmen. Selbstorganisierte Flotten sind weiterhin geplant.

Quelle 10: Bedrock Robotics Announces Supervised Autonomy Testing on Active Construction Sites in Move Towards Commercialization, Fundstelle(n): Absätze Sundt und ProtoTown · Sundt/ProtoTown Quelle 11: Bedrock Robotics Launches First Fully Autonomous Excavator Deployments on Critical U.S. Infrastructure Projects, Fundstelle(n): Projektabsätze Sundt, Champion und Zachry; Ausblick Flotten · Sundt Nevada/Champion/Zachry Quelle 8: KIBAG zeigt Pioniergeist bei den autonomen Baumaschinen, Fundstelle(n): Tuggen · Projektbeschreibung, Programmierung/Wetter, Ausblick Quelle 9: Develon Reaches New Milestone in Autonomous Earthmoving, Fundstelle(n): KIBAG · Absätze zu KIBAG, Grabenauftrag und technical supervisor Quelle 16: Gemeinsam in die Zukunft: digital und CO2-frei, Fundstelle(n): Absatz zum geplanten Graben

Für welche Bauprozesse Vernetzte, teilautonome Baustelle relevant ist

Strategie & Projektentwicklung

Relevanz: 1 von 3 Punkten, Indirekte Relevanz

Auftraggeber und Bauunternehmen grenzen eine wiederholbare Teilaufgabe ab und prüfen Datenlage, Standortbedingungen sowie den Gesamtaufwand vor einer Investition. Das Ergebnis ist ein Vergleichs- und Versuchskonzept für die vorgesehene Teilaufgabe.

Quelle 8: KIBAG zeigt Pioniergeist bei den autonomen Baumaschinen, Fundstelle(n): Projektbeschreibung, Programmierung/Wetter, Ausblick · Aufwand und Kaufabwägung · Aufwand/Wetter Quelle 3: RICS Construction Productivity Report 2026, Fundstelle(n): Umsetzungsbedingungen

Planung & Design

Relevanz: 2 von 3 Punkten, Mittlere Relevanz

Planung liefert Geometrie, Bezugssystem, Toleranzen und ausführbare Zielvorgaben. CONCERT zeigt die Verbindung ausgewählter Modellziele mit Bohraktionen. Vor der Übergabe müssen Fachkräfte den Bezug zur realen Baustelle und zur Maschine prüfen.

Quelle 5: CONCERT: A Modular Reconfigurable Robot for Construction, Fundstelle(n): Abschn. 5.3–5.7, 6.1–6.4 und 7 · BIM-Workflow

Ausschreibung & Vergabe

Relevanz: 1 von 3 Punkten, Indirekte Relevanz

Vergabe übersetzt den vorgesehenen Ablauf in Anforderungen an Schnittstellen, Einrichtung, Betreuung, Übernahme und abnehmbare Ergebnisse. Auftraggeber beziehungsweise Generalunternehmer und Anbieter müssen den Leistungsumfang einschließlich Zusatzarbeit klären. So werden auch die Leistungen vor und nach der eigentlichen Maschinenarbeit Bestandteil des Auftrags.

Quelle 2: Artificial Intelligence in the European Construction Sector: Strategic Adoption, Responsible Use, and Sectoral Leadership, Fundstelle(n): Titelseite S. 1; S. 7–12 · S. 9–12 Quelle 8: KIBAG zeigt Pioniergeist bei den autonomen Baumaschinen, Fundstelle(n): Projektbeschreibung, Programmierung/Wetter, Ausblick · Aufwand und Kaufabwägung · Programmieraufwand

Bauausführung & Baustellenmanagement

Relevanz: 3 von 3 Punkten, Hohe oder strategische Relevanz

In der Bauausführung werden Zustandserfassung, Koordination, Maschinenhandlung und Rückmeldung tatsächlich verbunden. Bauleitung, Maschinenpersonal und Integratoren kontrollieren Übergaben und Störungen und nehmen Ergebnisse ab. Modellbezogenes Bohren und abgestimmter Erdbau machen die Bauausführung zum direkten Einsatzschwerpunkt.

Quelle 5: CONCERT: A Modular Reconfigurable Robot for Construction, Fundstelle(n): Abschn. 5.3–5.7, 6.1–6.4 und 7 · BIM-Workflow Quelle 12: ROS2-TMS for Construction: An Open Platform for Autonomous Construction With Multiple Heterogeneous Machines, Fundstelle(n): Architekturabschnitte; V-A sowie Übersicht der Feldanwendungen · V: Vergleich der Anwendungen und Einschränkungen; Appendix B

Betrieb & Instandhaltung

Relevanz: 1 von 3 Punkten, Indirekte Relevanz

Geprüfte Ausführungs- und Bestandsinformationen können an Betrieb und Instandhaltung übergehen. Betreiber müssen Objektbezug, Aktualität und Verwendbarkeit bestätigen; die Lund-Erfahrung zeigt den manuellen Aufwand solcher Modellpflege. Diese Übergabe bereitet die weitere Nutzung der Daten vor; Änderungen müssen auch danach dem richtigen Objekt zugeordnet werden.

Quelle 14: Toward Frequent Robotic Digitalization of Construction Sites: A Field-Grounded Roadmap, Fundstelle(n): Feldstudie; Tabelle 3 (D/F/P); Diskussion und Schluss · BIM-Zuordnung und manuelle Korrektur

Rückbau & Kreislaufwirtschaft

Relevanz: 1 von 3 Punkten, Indirekte Relevanz

Erfasste Zustands- und Materialinformationen können spätere Rückbauentscheidungen vorbereiten. Die Rückbauplanung muss Vollständigkeit und Gültigkeit für ihre Aufgabe erneut prüfen. Die Datenübergabe bereitet damit eine spätere Fachprüfung vor. Welche Informationen ergänzt werden müssen, hängt vom konkreten Rückbauvorhaben ab.

Für wen Vernetzte, teilautonome Baustelle relevant ist

Bauherren und Auftraggeber

Bauherren können abgegrenzte Teilziele und prüfbare Ausführungsergebnisse vereinbaren. Dafür brauchen sie eine passende Referenz, Anforderungen an die Ergebnisabnahme und einen Vergleich des gesamten Aufwands. Dazu müssen sie auch Einrichtung, Betreuung und Nacharbeit in die Leistungsplanung aufnehmen.

Bauunternehmen und Generalunternehmer

Bauunternehmen können wiederholbare physische Arbeit mit Folgeprozessen abstimmen. Sie tragen zugleich Flächen- und Auftragsvorbereitung, Betreuung, Eingriffe und Nacharbeit. KIBAGs Programmieraufwand und die Wartezustände der Mehrmaschinenversuche zeigen, weshalb reine Maschinenlaufzeit den betrieblichen Nutzen nicht ausreichend beschreibt.

Quelle 8: KIBAG zeigt Pioniergeist bei den autonomen Baumaschinen, Fundstelle(n): Projektbeschreibung, Programmierung/Wetter, Ausblick · Programmieraufwand Quelle 12: ROS2-TMS for Construction: An Open Platform for Autonomous Construction With Multiple Heterogeneous Machines, Fundstelle(n): V: Vergleich der Anwendungen und Einschränkungen; Appendix B · Architektur und Fehlversuche

Betreiber, Facility- und Asset-Management

Betreiber profitieren mittelbar, wenn geprüfte Bestandsinformationen aus der Ausführung nutzbar übergeben werden. Sie sollten benötigte Objektbezüge und Datenqualität früh benennen und bei Übergabe kontrollieren. Manuelle Korrekturen wie in der Lund-Feldarbeit bleiben einzuplanen, damit der übergebene Modellstand zum erfassten Objekt passt.

Quelle 14: Toward Frequent Robotic Digitalization of Construction Sites: A Field-Grounded Roadmap, Fundstelle(n): Feldstudie; Tabelle 3 (D/F/P); Diskussion und Schluss · Feldarbeit und Korrekturen

Baustoff-, Produkt- und Maschinenhersteller

Hersteller machen Maschinenfunktionen für gekoppelte Abläufe nutzbar. Dazu gehören dokumentierte Steuerungssemantik, Sensorpflege und nachvollziehbare Grenzen der Schnittstelle. Der bei ROS2-TMS berichtete Wegpunktfehler zeigt den Kontrollpunkt: Ein korrekt übergebener Plan muss von der Maschine auch entsprechend ausgeführt werden.

Quelle 12: ROS2-TMS for Construction: An Open Platform for Autonomous Construction With Multiple Heterogeneous Machines, Fundstelle(n): V: Vergleich der Anwendungen und Einschränkungen; Appendix B · Architektur und Fehlversuche Quelle 15: Robotics Under Construction: Challenges on Job Sites, Fundstelle(n): III-C, III-E und IV-A–D

Technologieanbieter und Systemintegratoren

Integratoren verbinden Auftragsdaten, Zustände und Geräte. Ihre Leistung umfasst Adapter, Koordinaten- und Zeitbezug, Fehlerbehandlung und Betreuung im Einsatz. Verteilte Wahrnehmung und gemeinsame Zustandsvariablen zeigen konkrete Integrationsaufgaben; offene Schnittstellen allein beseitigen veraltete Meldungen oder maschinenspezifische Abweichungen nicht.

Quelle 4: Toward autonomous timber construction using distributed robotic perception system in coordination with a tower crane, Fundstelle(n): Abschn. 3, 3.6, 4 und 5.4 Quelle 12: ROS2-TMS for Construction: An Open Platform for Autonomous Construction With Multiple Heterogeneous Machines, Fundstelle(n): Architekturabschnitte; V-A sowie Übersicht der Feldanwendungen · V: Vergleich der Anwendungen und Einschränkungen; Appendix B · Architektur und Fehlversuche

Forschung, Verbände und Netzwerke

Forschung, Verbände und Netzwerke können Vergleichsverfahren, dokumentierte Gegenbefunde und Erfahrungen zwischen Projekten zugänglich machen. Relevant sind unabhängige Messungen des gesamten Ablaufs statt addierter Komponentenkennzahlen. Für kleinere Unternehmen müssen dabei Einrichtungs-, Schulungs- und Koordinationsaufwände sichtbar werden; ihre wirtschaftliche Tragbarkeit ist bislang nicht quantifiziert.

Quelle 2: Artificial Intelligence in the European Construction Sector: Strategic Adoption, Responsible Use, and Sectoral Leadership, Fundstelle(n): Titelseite S. 1; S. 7–12 · S. 9–12 Quelle 12: ROS2-TMS for Construction: An Open Platform for Autonomous Construction With Multiple Heterogeneous Machines, Fundstelle(n): Architektur und Fehlversuche · Fehlversuche und Begrenzungen Quelle 14: Toward Frequent Robotic Digitalization of Construction Sites: A Field-Grounded Roadmap, Fundstelle(n): Feldarbeit und Korrekturen · Manuelle Korrektur

Mit welchen Technologie- und Anwendungsfeldern Vernetzte, teilautonome Baustelle verknüpft ist

Hauptbezug

Robotik, Automatisierung & Physical AI

Der technische Kern ist physische Ausführung mit rückgekoppelter Wahrnehmung und Steuerung. Montageassistenz, modellbezogenes Bohren und lernende Erdbewegung zeigen unterschiedliche Teilaufgaben. KI kann Wahrnehmung oder Regelung tragen; menschliche Handlung und klassische Steuerung bleiben Bestandteile des Systems.

Quelle 4: Toward autonomous timber construction using distributed robotic perception system in coordination with a tower crane, Fundstelle(n): Abschn. 3, 3.6, 4 und 5.4 · Kommunikation/Posefusion Quelle 5: CONCERT: A Modular Reconfigurable Robot for Construction, Fundstelle(n): Abschn. 5.3–5.7, 6.1–6.4 und 7 · BIM-Ausführung Quelle 7: Size Doesn’t Matter: Material-State Reinforcement Learning for Excavator Transferable Soil Manipulation, Fundstelle(n): Abschn. IV, V, insbesondere V-C; Großversuch und Transfer

Verknüpftes Feld

Datenplattformen & KI-Infrastruktur

Lokale Verarbeitung, drahtloser Austausch und gemeinsame Zustände ermöglichen die Kopplung. In Stuttgart werden Kamerainformationen fusioniert; ROS2-TMS zeigt, wie Netzlast und Planerverteilung den Ablauf beeinflussen. Datenaktualität, verfügbare Rechenleistung und Fehlerbehandlung sind daher konkrete Infrastrukturaufgaben.

Quelle 4: Toward autonomous timber construction using distributed robotic perception system in coordination with a tower crane, Fundstelle(n): Abschn. 3, 3.6, 4 und 5.4 Quelle 12: ROS2-TMS for Construction: An Open Platform for Autonomous Construction With Multiple Heterogeneous Machines, Fundstelle(n): Architekturabschnitte; V-A sowie Übersicht der Feldanwendungen · V: Vergleich der Anwendungen und Einschränkungen; Appendix B Quelle 15: Robotics Under Construction: Challenges on Job Sites, Fundstelle(n): III-C, III-E und IV-A–D

Verknüpftes Feld

BIM & Digitaler Zwilling

Modelle liefern Sollgeometrie und ausgewählte Arbeitsziele; Rückmeldungen können den erfassten Zustand aktualisieren. CONCERT verbindet das Modellziel mit einer Bohraktion, während Lund den manuellen Aufwand der Bestandszuordnung zeigt. Für die jeweilige Übergabe müssen Objektbezug, Koordinaten und Aktualisierung zwischen Modell und eingesetztem System zusammenpassen.

Quelle 5: CONCERT: A Modular Reconfigurable Robot for Construction, Fundstelle(n): Abschn. 5.3–5.7, 6.1–6.4 und 7 · BIM-Ausführung Quelle 14: Toward Frequent Robotic Digitalization of Construction Sites: A Field-Grounded Roadmap, Fundstelle(n): Feldstudie; Tabelle 3 (D/F/P); Diskussion und Schluss

Verknüpftes Feld

Predictive Analytics & Entscheidungen

Ablaufentscheidungen bestimmen, wann eine Folgeaktion beginnen darf und wie Geräte auf gemeinsame Zustände reagieren. ROS2-TMS macht Wartezustände und Koordinationsprobleme sichtbar. Die Steuerung folgt dort überwiegend vorgegebenen Regeln; ihre Wirkung hängt davon ab, ob Zustände rechtzeitig vorliegen und die Maschinen die geplanten Schritte entsprechend ausführen.

Verknüpfte Fachbegriffe und Detailthemen

Agentische KI: Agentische Abläufe können digitale Aufgabenfolgen vorbereiten und Werkzeuge für einzelne Koordinationsschritte nutzen.
Autonome Baumaschine: Autonome Maschinen bearbeiten freigegebene Teilaufgaben innerhalb eines vorbereiteten und überwachten Baustellenablaufs.
Computer Vision: Die Bildauswertung erfasst sichtbare Baustellenzustände als Grundlage für Koordination und angepasste Maschinenaktionen.
Digitaler Baustellenzwilling: Der Baustellenzwilling verbindet digitale Aufträge mit erfassten Zuständen und Rückmeldungen aus der Ausführung.
Edge-KI: Lokale KI-Verarbeitung unterstützt die Auswertung von Beobachtungen nahe an Maschinen und Arbeitsbereichen.
Flottenkoordination: Die Flottenkoordination stimmt mehrere Maschinen und ihre Aufgaben im gemeinsamen Baustellenablauf aufeinander ab.
Internet der Dinge: Vernetzte Geräte tauschen Zustands- und Auftragsdaten zwischen Erfassung, Koordination und Ausführung aus.
KI für physische Systeme: Physical AI verbindet gelernte Wahrnehmung und Planung mit der physischen Bearbeitung abgegrenzter Bauaufgaben.

Quellen und Evidenz zu Vernetzte, teilautonome Baustelle

Die Quellenangaben dokumentieren die fachliche Grundlage des Impulsprofils. Öffnen Sie bei Bedarf die Verwendung im Profil, um zu den belegten Textstellen zurückzukehren.

Quelle 1
RADIANCE – Robotic, Automated and DIgital solutions for improving building renovAtion and New Construction Efficiency
Herausgeber
Europäische Kommission / CORDIS
Publiziert
undatiert
Quellentyp
Amtliche Projektprimärquelle
Geltungsbereich
Verlässlicher Projektsteckbrief; belegt Fördergegenstand und Laufzeit, keine erreichten Leistungswerte.
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Verwendung im Profil (1 Textstelle)
- Project information; ObjectiveTextstelle 29
Quelle 2
Artificial Intelligence in the European Construction Sector: Strategic Adoption, Responsible Use, and Sectoral Leadership
Herausgeber
FIEC
Publiziert
22.10.2025
Quellentyp
Verbands- oder Anwenderprimärquelle
Geltungsbereich
Originalposition des Branchenverbands; Interessenposition, keine Systemevaluation oder Rechtsquelle.
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Verwendung im Profil (5 Textstellen)
- Titelseite S. 1; S. 7–12Textstelle 27 Textstelle 37 Textstelle 46
- S. 9–12Textstelle 28 Textstelle 37 Textstelle 41 Textstelle 46
Quelle 3
RICS Construction Productivity Report 2026
Herausgeber
RICS
Publiziert
2026
Quellentyp
Verbands- oder Anwenderprimärquelle
Geltungsbereich
Originale Branchenauswertung; aggregierte professionelle Einschätzungen ohne ausgewiesene Teilstichprobe gekoppelter Baustellenautonomie.
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Verwendung im Profil (4 Textstellen)
- UmsetzungsbedingungenTextstelle 3 Textstelle 35 Textstelle 41
- Productivity in Construction; Ausführungen zu Befragung und UmsetzungTextstelle 27
Quelle 4
Toward autonomous timber construction using distributed robotic perception system in coordination with a tower crane
Herausgeber
Nils Opgenorth, Jack Michael Otto, Achim Menges / Automation in Construction
Publiziert
24.04.2026
Quellentyp
Originalforschung / Autoren- oder Verlagsfassung
Geltungsbereich
Autoren-Volltext, DOI 10.1016/j.autcon.2026.106973, mit expliziter Messmethode und Grenzen; kontrollierter Standort und geringe Laufzahl.
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Verwendung im Profil (15 Textstellen)
- Architektur und manuelle KranführungTextstelle 1 Textstelle 2 Textstelle 4
- Abschn. 3, 3.6, 4 und 5.4Textstelle 2 Textstelle 3 Textstelle 4 Textstelle 5 Textstelle 7 Textstelle 8 Textstelle 29 Textstelle 31 Textstelle 45 Textstelle 47 Textstelle 48
- Abschn. 4 und 5.4; FehlerauswertungTextstelle 6 Textstelle 7 Textstelle 8 Textstelle 32
- FeldversuchTextstelle 31
- Publikation/ArchitekturTextstelle 33
- Kommunikation/PosefusionTextstelle 47
Quelle 5
CONCERT: A Modular Reconfigurable Robot for Construction
Herausgeber
Luca Rossini et al. / Journal of Field Robotics
Publiziert
06.10.2025
Quellentyp
Originalforschung / Autoren- oder Verlagsfassung
Geltungsbereich
Original mit Feldversuchen und detaillierter Architektur; Hersteller-/Forschungskonsortium, keine unabhängige Betriebsreplikation.
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Verwendung im Profil (15 Textstellen)
- BIM drilling workflowTextstelle 1 Textstelle 2 Textstelle 4
- Abschn. 5.3–5.7, 6.1–6.4 und 7Textstelle 2 Textstelle 3 Textstelle 4 Textstelle 9 Textstelle 10 Textstelle 24 Textstelle 29 Textstelle 32 Textstelle 36 Textstelle 38 Textstelle 47 Textstelle 49
- BIM-AusführungTextstelle 30 Textstelle 47 Textstelle 49
- Evaluation und GrenzenTextstelle 32
- Publikation/BIM-IntegrationTextstelle 33
- BIM-WorkflowTextstelle 36 Textstelle 38
Quelle 6
Towards Learning Boulder Excavation with Hydraulic Excavators
Herausgeber
ETH Zürich / arXiv
Publiziert
22.09.2025
Quellentyp
Originalforschung / Autoren- oder Verlagsfassung
Geltungsbereich
Originalpreprint mit realem Vergleich und Simulationsablationen; wenige Bedingungen, keine unabhängige Replikation.
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Verwendung im Profil (3 Textstellen)
- Method; Experiments: real-world evaluation; LimitationsTextstelle 5 Textstelle 11 Textstelle 12
Quelle 7
Size Doesn’t Matter: Material-State Reinforcement Learning for Excavator Transferable Soil Manipulation
Herausgeber
Lennart Werner et al., ETH Zürich / arXiv
Publiziert
11.09.2026
Quellentyp
Originalforschung / Autoren- oder Verlagsfassung
Geltungsbereich
Neuer Originalpreprint mit Simulations- und Realversuchen; Industriebezug offengelegt, einzelner Großlauf und qualitative Transferdemonstration.
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Verwendung im Profil (7 Textstellen)
- Abschn. IV, V, insbesondere V-C; Großversuch und TransferTextstelle 2 Textstelle 5 Textstelle 13 Textstelle 14 Textstelle 32 Textstelle 47
- Großversuch und GrenzenTextstelle 32
- Publikation/MethodikTextstelle 33
Quelle 8
KIBAG zeigt Pioniergeist bei den autonomen Baumaschinen
Herausgeber
KIBAG
Publiziert
26.01.2026
Quellentyp
Verbands- oder Anwenderprimärquelle
Geltungsbereich
Unmittelbarer Anwenderbericht mit eigenen Aufwandsproblemen; keine neutrale Kosten-/Leistungsstudie.
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Verwendung im Profil (14 Textstellen)
- Aufwand/WetterTextstelle 3 Textstelle 6 Textstelle 26 Textstelle 28 Textstelle 35 Textstelle 41
- Projektbeschreibung, Programmierung/Wetter, AusblickTextstelle 6 Textstelle 15 Textstelle 16 Textstelle 27 Textstelle 32 Textstelle 34 Textstelle 35 Textstelle 37 Textstelle 42
- TuggenTextstelle 18 Textstelle 32 Textstelle 34
- ProgrammieraufwandTextstelle 28 Textstelle 37 Textstelle 41 Textstelle 42
- Aufwand und KaufabwägungTextstelle 35 Textstelle 37
Quelle 9
Develon Reaches New Milestone in Autonomous Earthmoving
Herausgeber
Develon
Publiziert
02.07.2026
Quellentyp
Hersteller-/Anbieterprimärquelle
Geltungsbereich
Datierter Herstellerbericht mit konkretem Nutzer und Aufgabe; Partnerinteressen, geplante Aufgabenmaße und Werbeangaben ohne unabhängige Wirkungsmessung.
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Verwendung im Profil (5 Textstellen)
- Absätze zu KIBAG, Grabenauftrag und technical supervisorTextstelle 15 Textstelle 16 Textstelle 32 Textstelle 34
- KIBAGTextstelle 18 Textstelle 32 Textstelle 34
Quelle 10
Bedrock Robotics Announces Supervised Autonomy Testing on Active Construction Sites in Move Towards Commercialization
Herausgeber
Bedrock Robotics / PR Newswire
Publiziert
18.11.2025
Quellentyp
Hersteller-/Anbieterprimärquelle
Geltungsbereich
Primäre Unternehmensmeldung; zwei benannte Einsatzkontexte, selbst berichteter Umfang, keine unabhängige Auditierung.
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Verwendung im Profil (6 Textstellen)
- Absätze Sundt und ProtoTownTextstelle 3 Textstelle 17 Textstelle 18 Textstelle 31 Textstelle 32 Textstelle 34
- Sundt/ProtoTownTextstelle 18 Textstelle 32 Textstelle 34
- Sundt-EinsatzTextstelle 31
Quelle 11
Bedrock Robotics Launches First Fully Autonomous Excavator Deployments on Critical U.S. Infrastructure Projects
Herausgeber
Bedrock Robotics / GlobeNewswire
Publiziert
17.08.2026
Quellentyp
Hersteller-/Anbieterprimärquelle
Geltungsbereich
Datierter eigener Einsatzbericht mit zusätzlichen Projekten und Partnern; dieselbe Unternehmensquelle wie die Bedrock-Meldung vom November 2025, keine unabhängige zweite Bestätigung.
Externe Quelle öffnen (öffnet in neuem Tab)
Verwendung im Profil (6 Textstellen)
- Projektabsätze Sundt, Champion und Zachry; Ausblick FlottenTextstelle 3 Textstelle 17 Textstelle 18 Textstelle 31 Textstelle 32 Textstelle 34
- Sundt Nevada/Champion/ZachryTextstelle 18 Textstelle 32 Textstelle 34
- Aktuelle ProjekteTextstelle 31
- EinsatzmeldungTextstelle 32
Quelle 12
ROS2-TMS for Construction: An Open Platform for Autonomous Construction With Multiple Heterogeneous Machines
Herausgeber
Yuichiro Kasahara et al. / IEEE Transactions on Field Robotics
Publiziert
2026
Quellentyp
Originalforschung / Autoren- oder Verlagsfassung
Geltungsbereich
Akzeptierte Autorenfassung, DOI 10.1109/TFR.2026.3713905, mit detaillierten Feldanwendungen einschließlich Fehlversuchen. Erstpublikationstag und Versuchsdaten sind nicht durchgehend gesichert.
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Verwendung im Profil (21 Textstellen)
- V-ATextstelle 1 Textstelle 2 Textstelle 4
- Architekturabschnitte; V-A sowie Übersicht der FeldanwendungenTextstelle 2 Textstelle 3 Textstelle 5 Textstelle 19 Textstelle 20 Textstelle 29 Textstelle 38 Textstelle 45 Textstelle 48 Textstelle 50
- Fehlversuche und BegrenzungenTextstelle 3 Textstelle 6 Textstelle 26 Textstelle 28 Textstelle 46
- V: Vergleich der Anwendungen und Einschränkungen; Appendix BTextstelle 6 Textstelle 19 Textstelle 20 Textstelle 27 Textstelle 32 Textstelle 38 Textstelle 42 Textstelle 44 Textstelle 45 Textstelle 48 Textstelle 50
- Architektur und FehlversucheTextstelle 28 Textstelle 42 Textstelle 44 Textstelle 45 Textstelle 46
- Aufgabenzustände und AblaufvergleichTextstelle 30 Textstelle 50
- MehrmaschinenkoordinationTextstelle 30
- Feldanwendungen/Appendix BTextstelle 32
Quelle 13
LLM-Based Behavior Tree Generation for Construction Machinery
Herausgeber
Akinosuke Tsutsumi et al. / arXiv
Publiziert
01.02.2026
Quellentyp
Originalforschung / Autoren- oder Verlagsfassung
Geltungsbereich
Originalpreprint mit Simulation und kleinem Realbeispiel; aus derselben japanischen Forschungsumgebung wie ROS2-TMS, kein unabhängiger Skalierungsnachweis.
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Verwendung im Profil (4 Textstellen)
- Method; Simulation experiments; Real-world experiment; DiscussionTextstelle 5 Textstelle 21 Textstelle 22
- Publikation/MethodikTextstelle 33
Quelle 14
Toward Frequent Robotic Digitalization of Construction Sites: A Field-Grounded Roadmap
Herausgeber
Mathias Haage, Jarkko Erikshammar, Lars Stehn / Buildings
Publiziert
27.07.2026
Quellentyp
Originalforschung / Autoren- oder Verlagsfassung
Geltungsbereich
Originalautorenfassung, DOI 10.3390/buildings16152988; dokumentierte Feldbasis wird ausdrücklich von vorgeschlagenen Weiterentwicklungen getrennt.
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Verwendung im Profil (11 Textstellen)
- Manuelle KorrekturTextstelle 3 Textstelle 6 Textstelle 28 Textstelle 46
- Feldstudie; Tabelle 3 (D/F/P); Diskussion und SchlussTextstelle 6 Textstelle 23 Textstelle 24 Textstelle 27 Textstelle 39 Textstelle 40 Textstelle 43 Textstelle 49
- Feldarbeit und KorrekturenTextstelle 28 Textstelle 43 Textstelle 46
- BIM-Zuordnung und manuelle KorrekturTextstelle 39 Textstelle 40
Quelle 15
Robotics Under Construction: Challenges on Job Sites
Herausgeber
Haruki Uchiito et al., EARTHBRAIN und Komatsu / arXiv
Publiziert
24.06.2025
Quellentyp
Originalforschung / Autoren- oder Verlagsfassung
Geltungsbereich
Industrieautoren berichten originale Architektur und Feldprobleme; Integrationsprüfung noch laufend, Wahrnehmung teils nur qualitativ.
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Verwendung im Profil (8 Textstellen)
- III–IVTextstelle 3 Textstelle 6 Textstelle 26 Textstelle 28
- III-C, III-E und IV-A–DTextstelle 25 Textstelle 26 Textstelle 44 Textstelle 48
- IV-A; V-B als AusblickTextstelle 30
Quelle 16
Gemeinsam in die Zukunft: digital und CO2-frei
Herausgeber
KIBAG
Publiziert
21.01.2026
Quellentyp
Verbands- oder Anwenderprimärquelle
Geltungsbereich
KIBAG-Eigenbericht mit einem abweichenden geplanten Grabenmaß gegenüber der Meldung vom 26.01.2026; dieselbe Anwendung und keine unabhängige zweite Quelle.
Externe Quelle öffnen (öffnet in neuem Tab)
Verwendung im Profil (4 Textstellen)
- Absatz zum geplanten GrabenTextstelle 15 Textstelle 16 Textstelle 32 Textstelle 34

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