Lieferroboter für die letzte Meile auf Gehwegen

Kurze Fahrten für Lebensmittel, Essen und Pakete von einem bis zu wenigen Kilometern sind je Zustellung teuer und werden meist mit Benzin- oder Elektrotransportern und Kurieren erledigt. Kleine sechs- oder vierrädrige Roboter fahren mit Schrittgeschwindigkeit auf Gehwegen, queren Straßen mithilfe von Wahrnehmungsmodellen und werden von Fernbedienern überwacht, die bei seltenen Grenz- fällen eingreifen. Typischer Nutzen: emissionsarme Lieferung auf Abruf mit niedrigeren Grenzkosten je Bestellung, sobald die Flottendichte erreicht ist.

Problem & Nutzen

• Heute: Die letzte Meile ist der teuerste Abschnitt der Lieferkette. Kurze Bestellungen mit kleinem Warenkorb (einige Lebensmittel, eine Mahlzeit) sind mit menschlichem Kurier oder Transporter kaum rentabel.
• KI-Nutzen: Autonome Navigation zwischen Fußgängern, Radfahrenden und Bordsteinen erlaubt es einer Fernbedienerin oder einem Fernbediener, viele Roboter zu überwachen, und Routing/Disposition optimiert die Auslastung der Roboter. Betreiber wie Starship Technologies (in Estland gegründet, Flotten in Estland, Finnland, Großbritannien und auf Campus in den USA) arbeiten mit Plattformen wie Bolt, Lieferdiensten vom Typ Wolt und Lebensmittelhändlern zusammen; Anbieter veröffentlichen auf ihren Websites kumulierte Liefer- und Kilometerzahlen [1].
• Grenzen des Nutzens: Roboter bedienen nur dichte, kompakte Einzugsgebiete; Wetter, Bordsteine, Schnee und Vandalismus begrenzen die Verfügbarkeit. Nutzenangaben (Kosten je Zustellung, CO2) stammen von den Anbietern und müssen je Standort unabhängig geprüft werden.

Varianten

• Wohngebietslieferung in Stadt und Vorort: Lebensmittel und Essen zum Mitnehmen aus einem Hub oder Laden im Umkreis von etwa 2-3 km.
• Campus-Lieferung: Hochschulen und Firmengelände mit privaten Wegen, einfachere Rechtslage (Starship, Kiwibot).
• Paket- und Retourenroboter: vom Paketdienst betrieben, oft mit Schließfächern oder Paket-Hubs; auch Pilotprojekte mit Postbetreibern.
• „Fahrbahnrand“-Fahrzeuge mit großer Nutzlast: größere Roboter auf Radwegen (für Straßenfahrzeuge siehe ROBO-005).
• Lieferung in Gebäuden / Hotel / Krankenhaus: siehe ROBO-008. Lieferung auf dem Luftweg: siehe ROBO-006.

So funktioniert es

1. order (retailer/platform app)
2. dispatch & routing (robot choice, ETA, charging)
3. robot loads at hub/store (locked lid, customer app unlock)
4. on-board perception: cameras + ultrasonics (+ radar/lidar)
5. detection/segmentation of pedestrians, cyclists, kerbs, vehicles; localisation (GNSS + visual map + IMU)
6. local planner: sidewalk following, obstacle avoidance, crossing decision
7. remote-assist trigger on low confidence (blocked path, construction, unclear crossing)
8. remote operator gives waypoint/approval or takes over at low speed
9. delivery handover (customer unlocks lid via app)
10. proof of delivery
11. return/charge

• Die Wahrnehmung besteht überwiegend aus Faltungs-/Transformer-Detektoren und Segmentierungsnetzen auf einer eingebetteten GPU/einem SoC (Klasse NVIDIA Jetson); neuronale Netze klassifizieren befahrbare Flächen, erkennen Personen und lesen den Ampelzustand.
• Die Querungslogik ist das sicherheitskritische Element: konservative Regeln plus gelernte Erkennung herannahender Fahrzeuge; viele Betreiber lassen schwierige Querungen von einem Menschen aus der Ferne bestätigen.
• Mensch-in-der-Schleife (Human-in-the-Loop): Fernsteuerung oder „Remote Assistance“ für Grenzfälle; Betriebspersonal zur Bergung festgefahrener oder umgekippter Roboter; Sicherheitsprüfung von Vorfällen durch die Flottenleitung.
• Flottenebene: Disposition, Ankunftszeitprognose (PRED-018), Ladeplanung und Bedarfsprognose, oft mit Optimierung nach Art von Tourenplanung (VRP).

Datenaufbereitung

Ein Lieferdienst braucht mehr Betriebsdaten als Trainingsdaten: Bestell- und Adressdaten aus dem Shopsystem, ERP oder WMS; Abhol- und Zustellzeitfenster; Karten- und Routendaten (OpenStreetMap, kommunales GIS) einschließlich Bordsteinen, Querungen, Baustellen und Sperrzonen; sowie Kundenkontaktdaten für Benachrichtigungen. Typische Lücken: Adressen, die unvollständig sind oder nicht zur Karte passen, nicht gepflegte Baustelleninformationen, keine Liste zulässiger Zonen, verstreute Einwilligungs- und Kontaktdaten und keine Ausgangsbasis für die Kosten je Zustellung auf anderem Weg.

Schritte der Aufbereitung: Adressen bereinigen und geokodieren und gegen das Einsatzgebiet testen; mit der Kommune einen Zonen- und Routenkatalog pflegen; Bestellungen sauber per API aus ERP oder WMS exportieren (PREP-005); die Rechtsgrundlage für die Nutzung von Kundenkontakt- und Standortdaten prüfen (PREP-025); und festlegen, welches Kameramaterial aufbewahrt oder gelöscht wird (PREP-022). Entwickler benötigen zusätzlich gelabelte Gehwegszenen und einen Testdatensatz (PREP-018). Werkzeuge: Excel oder eine Datenbank zur Adressbereinigung, QGIS, OpenStreetMap, das Portal des Betreibers. Der Aufwand ist mäßig, etwa 20 bis 30 Prozent eines Pilotprojekts (GUIDE-003).

Umsetzungswege

Welcher Weg für wen

• Enterprise: A, weil Händler und Logistikunternehmen einen etablierten Lieferroboter-Dienst beauftragen können und Flottenbetrieb und Genehmigungen nicht selbst übernehmen müssen.
• Public: B, weil Kommunen und öffentliche Stellen, die Pilotprojekte betreiben, Daten und Routenregeln unter eigener Kontrolle behalten und einen Dienst mit in der EU gehosteten Werkzeugen kombinieren sollten, im Rahmen des Vergaberechts.
• Developer: C, weil der Bau oder die Anpassung von Robotern offene Navigations- und Wahrnehmungs-Stacks (ROS 2, offene Detektoren) und Simulation erfordert.

Weg A — Kaufen / einen Lieferroboter-Dienst beauftragen (empfohlen)

• Betreiber mit Robots-as-a-Service oder Liefer-Partnerschaften: Starship Technologies (europäische Wurzeln: gegründet von Skype-Mitgründern, Betrieb in Tallinn; Flotten in Estland, Finnland, Großbritannien sowie auf Campus in den USA), Cartken (Pilotprojekte in den USA/Europa, darunter in Japan und Deutschland), Serve Robotics und Coco (Schwerpunkt USA, expandierend), Kiwibot (Campus), Avride (Ausgründung von Yandex, Schwerpunkt USA/Korea/Japan). Aktivitäten mit Gehwegrobotern in der EU zeigen sich auch in lokalen Pilotprojekten mit Postbetreibern und Händlern.
• Wählen Sie A, wenn: Sie Händler, Plattform, Campus oder Kommune sind und die Lieferung als Dienstleistung wünschen. Hardware, Autonomie-Stack, Fernsteuerung, Wartung und Genehmigungen sind gebündelt.

Weg B — Auf Cloud-KI-Diensten aufbauen

• Nicht der Kern: Die Fahrzeugsteuerung muss an Bord laufen. Die Cloud dient für Disposition, Routing, Kunden-App, Ankunftszeit und Flottentelemetrie: Karten-/Routing-APIs (HERE - EU; Google Maps; auf OpenStreetMap basierende Dienste wie GraphHopper, Valhalla), Telemetrie in einer Cloud in der EU-Region, VLMs für Offline-Labeling und Sichtung von Vorfällen.
• Wählen Sie B, wenn: Sie Roboter Dritter in Ihren eigenen Shop- und Bestell-Stack einbinden.

Weg C — Selbst betreiben (Open Source)

• Stack: ROS 2 mit Nav2 für die Navigation, Wahrnehmungsmodule im Stil von Autoware als Referenz, OpenCV, Detektoren der Klasse Ultralytics YOLO (Lizenz prüfen), Open3D/PCL für Punktwolken, NVIDIA Isaac ROS auf Jetson Orin sowie Gazebo/Isaac Sim für die Simulation. Fernsteuerung über WebRTC (z. B. LiveKit, Janus).
• Hardware: Jetson Orin NX/AGX-Klasse an Bord (HW1); Simulation/Training auf GPUs der Stufen HW2-HW3.
• Aufwand: Eine Roboterplattform samt Sicherheitsnachweis ist ein mehrjähriges Ingenieurprogramm; realistisch vor allem für Forschungs- gruppen, Hochschulen und Robotik-Startups.

Weg D — Eigenes Training

• Betreiber trainieren ihre eigene Wahrnehmung mit Millionen von Gehwegbildern plus synthetischen Daten (siehe ROBO-010). Erforderlich sind von der Flotte gesammelte, gelabelte Daten über Jahreszeiten, Lichtverhältnisse und Städte hinweg; das Sammeln von Grenzfällen aus Fernsteuerungsereignissen ist die wichtigste Datenquelle. Für einen Kunden nicht sinnvoll, nur für Plattformbauer.

Stand der Technik (2026)

• Gelernte Wahrnehmung plus regelbasierte Sicherheitsschichten ist Standard; Ende-zu-Ende-Fahrstrategien aus dem autonomen Fahren auf der Straße (ROBO-005) beginnen, Gehweg-Stacks zu beeinflussen, doch zertifizierbare Sicherheit stützt sich weiterhin auf konservative Planer.
• Das Verhältnis der Fernunterstützung (Roboter je Bediener) ist der wichtigste wirtschaftliche Hebel; Anbieter lassen bei schwierigen Querungen weiterhin Menschen eingreifen.
• Sim-to-Real-Pipelines (Isaac Sim, Gazebo) und synthetische Daten senken die Kosten der Datenerhebung für neue Städte.
• Fehlerbilder: Schnee/Laub, das Bordsteine verdeckt, Blendung, Menschenmengen, schmale Gehwege, ungewöhnliche Hindernisse (Roller, E-Bikes, auf Gehwegen abgestellt), GNSS-Mehrwegeffekte in Straßenschluchten, Vandalismus, Verbindungsverlust bei der Fernsteuerung und gelegentliches Blockieren von Rollstuhlfahrenden oder Fußgängern. Das Verhalten in diesen Fällen entscheidet über die öffentliche Akzeptanz.

Gemeinsame Bausteine & Kombinationen

• Gleiche Fähigkeiten (robotics-control, object-detection, simulation): ROBO-002 (AMR), ROBO-005 (autonomes Fahren auf der Straße), ROBO-008 (Serviceroboter), ROBO-010 (Sim-to-Real), ROBO-016 (KI-Sicherheitsfunktionen, Personenerkennung).
• Edge-Hardware: Module der Jetson-Klasse werden mit Einsätzen wie ROBO-011/ROBO-015 geteilt.
• Flotte/Betrieb: PRED-018 (Ankunftszeitprognose), ROBO-006 (Drohnen als alternativer Weg für Zustellungen auf dem Land).

Aufwand, Kosten & Kennzahlen

• Weg A: Wochen bis wenige Monate für einen Pilot (Genehmigung, Einrichtung des Hubs, App-Integration); Preis je Zustellung oder je Roboter und Monat, in der Regel verhandelt.
• Weg B: Monate für die Integration von Disposition/App mit der API eines Roboterherstellers.
• Weg C/D: Jahre; Investition in Millionenhöhe in Entwicklung, Sicherheitsnachweis und Flottenbetrieb.
• Kennzahlen: abgeschlossene Zustellungen je Roboter und Tag, Pünktlichkeitsquote, Fernzugriffe je 100 km, Roboter je Bediener, Vorfallquote je km, Kundenbewertung, Kosten je Zustellung, Anteil der von Robotern übernommenen Bestellungen, Verfügbarkeit bei schlechtem Wetter.

Menschen & Veränderung

Beziehen Sie die Geschäftsleitung und die Leitung von Logistik oder Zustellung ein, dann Recht/Compliance für Genehmigungen für Straße und Gehweg sowie die Kommune als wichtigen Partner. Die bzw. der Datenschutzbeauftragte prüft Kameras und Standortdaten; Anwender sind Fahrer, Lagerpersonal und Kundenservice, die Ausnahmen und fehlgeschlagene Zustellungen bearbeiten; Kundschaft und Nachbarschaft müssen informiert werden.

Betriebsrat: kommt darauf an. Die Roboter selbst überwachen kein Personal, aber Flottensoftware, Dispositions-Dashboards und Protokolle der Fernbediener können zur Überwachung von Verhalten oder Leistung geeignet sein; dann greift § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG; ändern sich die Arbeitsabläufe von Fahrern oder Disponenten, verlangt § 90 Abs. 1 Nr. 3 eine frühzeitige Unterrichtung (GUIDE-004). Öffentliche Stellen beziehen den Personalrat ein. Roboterkameras erfassen Passanten: Führen Sie eine DSFA durch, schließen Sie mit dem Betreiber einen AVV ab und legen Sie Beschilderung, Unkenntlichmachung und kurze Aufbewahrung fest (GUIDE-005).

Fördern Sie die KI-Kompetenz (Art. 4 KI-Verordnung) für Personal, das Ausnahmen bearbeitet, und für den Kundenservice (GUIDE-006). Typische Sorgen: Arbeitsplatzverlust bei Kurieren, blockierte Gehwege, Privatsphäre von Passanten und Vandalismus. Begegnen Sie ihnen mit einem kleinen Pilotgebiet und zeitlich befristetem Test, einer öffentlichen Anlaufstelle, klaren Sperrzonen, ehrlicher Kennzahlenberichterstattung und einer Person, die aus der Ferne oder vor Ort eingreifen kann (GUIDE-008, GUIDE-009). Der Mensch behält die Kontrolle durch Fernbediener und Not-Halt.

Risiken, Regulierung & Compliance

• Straßenverkehrsrecht (national): keine EU-weite Regelung. Der Betrieb beruht auf nationalen oder kommunalen Genehmigungen, Ausnahmen oder Pilotregeln; Status und Geschwindigkeitsgrenzen unterscheiden sich je Land (z. B. erlauben Estland und Großbritannien einen geregelten Betrieb; prüfen Sie jeden Mitgliedstaat und jede Stadt vor Pilotprojekten). Die Haftungsverteilung folgt dem nationalen Verkehrs- und Produkthaftungsrecht.
• KI-Verordnung (AI Act): Die Einstufung hängt vom Einzelfall ab. Ein eigenständiger Gehwegroboter ist im Allgemeinen kein in Anhang III aufgeführter Fall; KI als Sicherheitsbauteil von Maschinen fällt über die Maschinenverordnung (EU) 2023/1230 unter Anhang I und kann hochriskant sein, sobald die einschlägigen Fristen erreicht sind (Maschinenverordnung ab 20. Januar 2027; die Hochrisiko-Fristen des AI Act unterliegen der Verschiebung durch das Digital-Omnibus-Paket, prüfen Sie den aktuellen Stand); Anbieter sollten die Konformitätsbewertung mit einer benannten Stelle prüfen [2][3]. Die Verbote nach Art. 5 (z. B. Emotionserkennung am Arbeitsplatz, ungezieltes Auslesen von Gesichtsbildern, biometrische Echtzeit-Fernidentifizierung für die Strafverfolgung) sind bei normalen Robotern nicht von Haus aus enthalten, dürfen aber nicht ergänzt werden: Gesichtserkennung von Passanten mit Roboterkameras ist nach Art. 5 und Art. 9 DSGVO verboten oder stark eingeschränkt. Die KI-Kompetenz (Art. 4) gilt für Bediener und Personal in der Fernüberwachung.
• DSGVO: Die dauerhafte Kameraaufnahme im öffentlichen Raum erfasst Passanten, Kennzeichen und Häuser. Erforderlich: DSFA, Rechtsgrundlage (berechtigtes Interesse mit Abwägung), Datenminimierung (Unkenntlichmachen von Gesichtern und Kennzeichen auf dem Gerät, kurze Aufbewahrung, kein Ton), klare Beschilderung und Informationshinweise, Auftragsverarbeitungsverträge und Zugriffskontrollen auf Videos der Fernsteuerung. Adressen und Bestelldaten der Lieferkundschaft sind personenbezogene Daten [4].
• Sonstiges: Maschinenverordnung, Funkanlagenrichtlinie, Batterieverordnung; Cybersicherheit (NIS2/CRA für vernetzte Produkte); Versicherung; Barrierefreiheit (Roboter dürfen Rollstuhlfahrende oder blinde Personen nicht blockieren); Lärm und kommunale Akzeptanz.
• Gegenmaßnahmen: konservative Geschwindigkeitsgrenzen, Betrieb in definierten Geofences, Not-Aus aus der Ferne, Meldung von Vorfällen an Behörden, Bürgerbeteiligung, unabhängige Sicherheitsbewertung.

Erste Schritte

1. Das Einzugsgebiet festlegen: Bestellungen unter etwa 3 km, dichte Bebauung, ein Hub oder Laden und kompakte Gehwege.
2. Das nationale und kommunale Genehmigungsregime prüfen und früh mit der Kommune sprechen.
3. Einen 3-6-monatigen Pilot mit einem Roboterbetreiber (Weg A) an einem Hub durchführen; Kennzahlen mit der Kurierzustellung vergleichen.
4. Die DSFA durchführen, die Aufbewahrung für Videos festlegen und einen öffentlichen Hinweis für Anwohnende veröffentlichen.
5. Go/No-go anhand von Eingriffsquote, Vorfallquote und Kosten je Zustellung entscheiden.

Quellen

1. Starship Technologies — company and delivery statistics — https://www.starship.xyz
2. Regulation (EU) 2024/1689 (AI Act) — https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj
3. Regulation (EU) 2023/1230 (Machinery Regulation) — https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2023/1230/oj
4. Regulation (EU) 2016/679 (GDPR) — https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj
5. ROS 2 Navigation (Nav2) documentation — https://docs.nav2.org
6. NVIDIA Isaac ROS — https://nvidia-isaac-ros.github.io
7. EDPB Guidelines 3/2019 on processing of personal data through video devices — https://www.edpb.europa.eu/our-work-tools/our-documents/guidelines/guidelines-32019-processing-personal-data-through-video_en