Dieser 5.000-US-Dollar-Humanoide aus Berkeley lässt sich mit einem Desktop-3D-Drucker bauen

Berkeley humanoid robot

Berkeley Humanoid Lite stands at about 1 meter and weighs approximately 16 kg. Image: UC Berkeley

Sep 1, 2026
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Ein humanoider Roboter, den man mit einem Desktop-3D-Drucker bauen kann, senkt die Einstiegshürde für Experimente mit Maschinen, die normalerweise deutlich mehr kosten.

Forschende an der University of California, Berkeley, haben den Berkeley Humanoid Lite entwickelt, einen quelloffenen humanoiden Roboter, der Studierenden, Hobbybastlern und Forschenden eine günstigere Möglichkeit bieten soll, mit Robotik zu experimentieren.

Der etwa 1 Meter große Roboter wiegt rund 16 Kilogramm und kostet laut UC Berkeley Engineering bei der Hardware weniger als 5.000 US-Dollar. Das ist weiterhin eine beträchtliche Ausgabe, liegt aber deutlich unter den Kosten vieler kommerziell gebauter humanoider Plattformen. Noch wichtiger: Berkeley verkauft ihn nicht als fertigen Roboter. Das Projekt soll ein Ausgangspunkt sein, den Menschen selbst bauen, verändern und als Lernhilfe nutzen können.

Der Roboter verwendet einen modularen Aktuator mit bürstenlosem Gleichstrommotor, magnetischem Encoder und 3D-gedrucktem Zykloidgetriebe. Die größten gedruckten Komponenten passen in einen handelsüblichen Desktop-3D-Drucker mit einem Bauraum von 200 × 200 × 200 Millimetern, während sich der Rest bei gängigen Online-Händlern beschaffen lässt.

Die Hardware ist nur die halbe Geschichte

Das Berkeley-Team hat außerdem das Hardwaredesign des Roboters, den eingebetteten Code sowie Frameworks für Training und Bereitstellung als Open Source veröffentlicht.

Dadurch könnte das Projekt über die humanoide Robotik hinaus nützlich sein. Die modularen Aktuatoren lassen sich einzeln einsetzen und an verschiedene Konfigurationen anpassen, darunter zweibeinige und vierbeinige Konstruktionen, berichtet Interesting Engineering.

Die Forschenden testeten die Aktuatoren auf Effizienz und Haltbarkeit. Laut Interesting Engineering erreichte das Getriebe unter den meisten Bedingungen einen mechanischen Wirkungsgrad von etwa 90 %, während ein 60-stündiger Dauertest ein allmählich zunehmendes Spiel zeigte, als sich die gedruckten Komponenten abnutzten.

Der Roboter hat außerdem grundlegendes Laufen und die Manipulation von Objekten demonstriert. Für die Fortbewegung setzten die Forschenden Reinforcement Learning ein, für Aufgaben wie das Bewegen von Objekten und das Lösen eines Rubik-Würfels ein VR-basiertes Teleoperationssystem.

Das Berkeley-Team räumt jedoch ein, dass das Laufen noch nicht perfekt funktioniert und die langfristigen Auswirkungen von Hitze und Verschleiß auf die 3D-gedruckte Struktur noch genauer untersucht werden müssen.

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Was eWeek herausgefunden hat: Die eigentliche Chance liegt im Aktuator

Der interessanteste Teil des Berkeley Humanoid Lite ist möglicherweise gar nicht der Humanoide selbst. Sein modularer Aktuator könnte zum nützlichsten Forschungs- und Bildungsbaustein des Projekts werden, weil Entwickler mit einem einzelnen Robotergelenk experimentieren können, bevor sie sich auf eine komplette Maschine festlegen. Das senkt sowohl das finanzielle als auch das technische Risiko des Einstiegs.

Das quelloffene Design beseitigt eine weitere Hürde, doch Hardware-Ökosysteme wachsen nicht allein aus Designdateien. Berkeley braucht weiterhin eine Community, die den Roboter baut, Fehler dokumentiert, Komponenten verbessert und diese Änderungen für die nächste Person nutzbar macht.

Wenn das gelingt, könnte der Berkeley Humanoid Lite als Plattform wertvoller werden als als einzelner Roboter. Sein größter Beitrag könnte letztlich darin liegen, Studierenden und kleineren Robotikteams eine wiederholbare Möglichkeit zu bieten, zu lernen, wie Humanoide vom Gelenk aufwärts aufgebaut werden.

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Aminu Abdullahi

Aminu Abdullahi is a B2C and B2B technology and finance writer with more than six years of experience covering enterprise IT, cybersecurity, cloud computing, artificial intelligence, fintech, business software, and emerging technologies. His work has appeared in publications including TechRepublic, eWEEK, Channel Insider, Geekflare, Enterprise Networking Planet, eSecurity Planet, CIO Insight, and Webopedia. With a technical background in computer science, he specializes in translating complex technology topics into clear, accessible content for business leaders and decision-makers.

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