{"id":14605,"date":"2025-12-08T13:02:53","date_gmt":"2025-12-08T12:02:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/?p=14605"},"modified":"2025-12-08T13:02:53","modified_gmt":"2025-12-08T12:02:53","slug":"roboter-risiken-einschaetzen-durch-dynamisches-risikomanagement","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/roboter-risiken-einschaetzen-durch-dynamisches-risikomanagement\/","title":{"rendered":"Roboter Risiken erfolgreich managen: Wie Dynamisches Risikomanagement autonome Systeme sicherer und leistungsf\u00e4higer macht"},"content":{"rendered":"<p class=\"lead\">Von Lieferrobotern und Inspektionsdrohnen bis zu autonomen Shuttles oder vierbeinigen Servicerobotern: Roboter sind in immer mehr Lebens- und Arbeitsbereichen anzufinden und breiten sich kontinuierlich aus. Dabei ist die Lebenswelt nicht nur komplex, sondern auch risikobehaftet und Systeme fehleranf\u00e4llig, denn Personen im Roboterumfeld verhalten sich unvorhersehbar, Sensoren liefern ungenaue Daten und Randf\u00e4lle lassen sich nie vollst\u00e4ndig vorab modellieren. Die Gew\u00e4hrleistung von Sicherheit in offenen und dynamischen Umgebungen zu garantieren, stellt folglich eine enorme Herausforderung dar. Traditionelle Sicherheitskonzepte sehen oft restriktive Einschr\u00e4nkungen der F\u00e4higkeiten eines Roboters vor \u2013 wodurch Potenzial und Effizienz verloren gehen. Um diesem Problem entgegenzuwirken, erforscht das Fraunhofer IESE das dynamische Risikomanagement, sodass Roboter in Echtzeit Risiken einsch\u00e4tzen und zeitgleich ihre Sicherheitsfunktion situativ anpassen k\u00f6nnen \u2013 und damit gef\u00e4hrliche Situationen vermeiden, ohne die Leistungsf\u00e4higkeit unn\u00f6tig zu begrenzen.<\/p>\n<h2>Klassische Sicherheitskonzepte f\u00fcr robotische Systeme sto\u00dfen an Grenzen<\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/ki-verordnung-funktionale-sicherheit-von-ki\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Regulatorische Vorgaben<\/a> wie die neue Maschinenverordnung oder funktionale Sicherheitsstandards (z.B. IEC 61508, ISO 13849) schaffen wichtige Grundlagen zur Gew\u00e4hrleistung der Sicherheit von robotischen Systemen. Sie konzentrieren sich jedoch traditionell auf statische Sicherheitsfunktionen, welche in Routineabl\u00e4ufen eine erfolgversprechende Strategie darstellen. Jedoch agieren Roboter heute zunehmend autonom und operieren nicht mehr ausschlie\u00dflich in klar abgegrenzten Umgebungen, wie in einer Fabrikhalle, sondern in hochvariablen, offenen Settings. Weiterhin reicht ihr Einsatz \u00fcber monotone Routineaufgaben hinaus und erreicht zunehmend an Komplexit\u00e4t. Konservative Ans\u00e4tze haben durch restriktive Sicherheitsfunktionen somit zur Folge, dass der Einsatz von Robotern in vielen Anwendungsszenarien nicht sinnvoll oder wirtschaftlich ist.<\/p>\n<h2>Autonome Roboter und Risiken: Warum situatives Risikobewusstsein und Risikomanagement entscheidend sind<\/h2>\n<p>Dynamisches Risikomanagement <a href=\"#_ref1-3\">[1-3]<\/a> setzt genau hier an: Es bewertet Risiken zur Laufzeit anhand der konkreten Situation und passt Sicherheitsma\u00dfnahmen intelligent an. Die Kernidee: Statt fixe Sicherheitsgrenzen vorzugeben, wird das aktuelle Risiko kontinuierlich eingesch\u00e4tzt.<\/p>\n<h3>Beispiele f\u00fcr Risikofaktoren:<\/h3>\n<ul>\n<li>Wetter<\/li>\n<li>Geschwindigkeit<\/li>\n<li>Umgebungsobjekten<\/li>\n<li>Freir\u00e4umen<\/li>\n<li>Sensorunsicherheiten<\/li>\n<\/ul>\n<p>Probabilistische Modelle wie Bayes\u2019sche Netze verkn\u00fcpfen diese Informationen transparent und leiten daraus situationsspezifische Risiken ab (z.B. r\u00e4umliches Risiko oder Unfallwahrscheinlichkeit). Auf dieser Basis justiert das System Parameter der Autonomie- und Sicherheitsfunktionen: Geschwindigkeit, Abst\u00e4nde, Sicherheitszonen, Reaktionsstrategien oder die Priorisierung von Planungsman\u00f6vern. Das Ergebnis ist, dass Sicherheit dort gew\u00e4hrleistet wird, wo es n\u00f6tig ist, zugleich die Verf\u00fcgbarkeit dort erhalten wird, wo m\u00f6glich.<\/p>\n<p>Das Konzept <a href=\"#_ref4\">[4]<\/a> erg\u00e4nzt bestehende Sicherheitskonzepte und schafft die Br\u00fccke zwischen klassischer, vorsorgender Sicherheit und adaptiver, kontextbewusster Steuerung.<\/p>\n<h3>Praxisbeispiele aus IESE-Projekten<\/h3>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/rrlab.cs.rptu.de\/en\/research\/projects\/finished-projects\/iese-drm\">Autonomer Shuttlebetrieb auf dem Campus der RPTU<\/a><br \/>\nEinsch\u00e4tzung der Aufmerksamkeit von Passantinnen und Passanten; adaptive Anpassung von Sicherheitsparametern im REACTiON-Framework.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/de\/media\/presse\/pm-2024-06-11-projektabschluss-lopaas.html\">Robocars und Platooning<\/a><br \/>\nBewertung von Kollisionswahrscheinlichkeiten an Knotenpunkten und in Verb\u00e4nden; Integration in ADS-Frameworks wie APIKS und in die LOPAAS-Architektur.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/de\/referenz\/sesame-absicherung-multi-robot-systeme.html\">Kollaborierende Drohnen<\/a><\/li>\n<li>Laufzeitbewertung interner Risiken (z. B. Batteriezustand) f\u00fcr sichere Koordination in Missionen.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Safety bei allgemeinem Verwendungszweck<\/h2>\n<p>Zuk\u00fcnftige Generationen von Robotern werden so vielseitig einsetzbar sein, dass Hersteller gar nicht f\u00fcr jeden Zweck und jede Einsatzumgebung eine Risikobetrachtung durchf\u00fchren k\u00f6nnen. Die Vielfalt der m\u00f6glichen Einsatzumgebungen ist bereits bei autonomen Shuttles eine Herausforderung und wird \u00fcber das Engineering der <a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/cross-domain-safety-analysis-to-support-odd-expansion-for-autonomous-systems\/\">Operational Design Domain<\/a> adressiert. Im Bereich der Robotik findet dieses Konzept aber gerade erst Einzug (z.B. im Kontext von ANSI\/A3 R15.08-3) und bietet bisher nicht die notwendige Flexibilit\u00e4t bez\u00fcglich des noch breiteren Verwendungszecks.<\/p>\n<h2>Zukunft der Robotik: Starke Performanz bei hoher Sicherheit<\/h2>\n<p>Das dynamische Risikomanagement verbindet klassische Sicherheit mit der erforderlichen Flexibilit\u00e4t moderner autonomer Roboter. Es erm\u00f6glicht weniger unn\u00f6tige Einschr\u00e4nkungen, mehr Performanz und dennoch hohe Sicherheit. Wir arbeiten an der quantitativen Messung von Sicherheitsgewinn und Performancevorteilen durch DRM sowie an der weiteren \u00dcbertragung in zus\u00e4tzliche Dom\u00e4nen. Ziel ist eine belastbare Assurance-Argumentation, die adaptive Sicherheit nachvollziehbar und auditierbar macht \u2013 f\u00fcr mehr Vertrauen, Effizienz und Skalierbarkeit autonomer Systeme. Neue Standards wie die VDE-AR-E 2842-61 zeigen bereits, dass situatives Risikomanagement auf dem Weg ist, ein zentraler Bestandteil zuk\u00fcnftiger Sicherheitsnormen zu werden. Sie zeigen auf, wie die grundlegenden Sicherheitsanforderungen in Regularien besser erf\u00fcllt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n<div class=\"info-box\">\n<h3>Wie kann das Fraunhofer IESE hinsichtlich des Themas \u00bbSicherheit und Robotik\u00ab unterst\u00fctzen?<\/h3>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Mit unserer umfassenden Expertise rund um die Themen \u00bb<a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/de\/trend\/autonome-systeme.html\">Autonome Systeme<\/a>\u00ab, \u00bb<a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/de\/leistungen\/funktionale-sicherheit.html\">Safety<\/a>\u00ab und \u00bb<a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/dependable-ai\/\">Dependable AI<\/a>\u00ab bieten wir, das Fraunhofer IESE, Unternehmen umfassende Unterst\u00fctzung aus einer Hand an, wenn es um die Etablierung und Gestaltung von Robotern und autonomer Systemen geht. Das Fraunhofer IESE unterst\u00fctzt sowohl bei strategischen Entscheidungen als auch bei Fragestellungen zur technischen Entwicklung, zur Markteinf\u00fchrung und zum Betrieb autonomer Roboter und Vermeidung von Risiken.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Damit bieten unsere Expertinnen und Experten Ihnen Entscheidungssicherheit bei strategischen Entscheidungen bez\u00fcglich der Autonomisierung. In Workshops arbeiten wir hierzu beispielsweise neuralgische Punkte heraus und adressieren diese mit entsprechenden Ma\u00dfnahmen wie Wettbewerbs- und Trend-Analysen oder anwendungsorientierten Machbarkeitsstudien. Im Falle hersteller\u00fcbergreifender Gesch\u00e4ftsmodelle und Wertsch\u00f6pfungsketten ist das Fraunhofer IESE der ideale unabh\u00e4ngige Partner, der alle wichtigen Stakeholder identifiziert und zusammenbringt.<\/p>\n<p><a href=\"mailto: anfrage@iese.fraunhofer.de, patrick.wolf@iese.fraunhofer.de, rasmus.adler@iese.fraunhofer.de\">Kontaktieren Sie uns!<\/a><\/p>\n<\/div>\n<h3>Referenzen<\/h3>\n<ul>\n<li><a href=\"#_ref1-3\" name=\"_ref1-3\">[1]<\/a> R. Adler, J. Reich, R. Hawkins (2023). <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-031-40953-0_30\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Structuring Research Related to Dynamic Risk Management for Autonomous Systems<\/a>. In: Guiochet, J., Tonetta, S., Schoitsch, E., Roy, M., Bitsch, F. (eds) Computer Safety, Reliability, and Security. SAFECOMP 2023 Workshops. SAFECOMP 2023. Lecture Notes in Computer Science, vol 14182. Springer, Cham<\/li>\n<li>[2] D. Schneider, J. Reich, R. Adler, P. Liggesmeyer (2025). <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-031-97537-0_8\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Dynamic Risk Management in Cyber Physical Systems<\/a>. In: Fr\u00e4nzle, M., Niehaus, J., Westphal, B. (eds) Engineering Safe and Trustworthy Cyber Physical Systems. Lecture Notes in Computer Science, vol 15471. Springer, Cham<\/li>\n<li>[3] P. Wolf, R. Adler (2025), <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1109\/EDCC-C66476.2025.00059\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Enhancing Safety and Performance of Autonomous Systems in Open Contexts Through the Layers of Protection Architecture<\/a> (LOPAAS), <em>2025 20th European Dependable Computing Conference Companion Proceedings (EDCC-C)<\/em>, Lisbon, Portugal, pp. 207-212<\/li>\n<li><a href=\"#_ref4\" name=\"_ref4\">[4]<\/a> P. Wolf, R. Adler, D. Schneider (2025), <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.13140\/RG.2.2.20755.80162\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Situational Risk Awareness for Autonomous Robots: Maximizing Safety and Operational Availability Across Domains<\/a>, <em>1st German Robotics Conference, <\/em>N\u00fcrnberg,<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Von Lieferrobotern und Inspektionsdrohnen bis zu autonomen Shuttles oder vierbeinigen Servicerobotern: Roboter sind in immer mehr Lebens- und Arbeitsbereichen anzufinden und breiten sich kontinuierlich aus. 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Nach seinem Studium der Angewandten Informatik an der Technischen Universit\u00e4t Kaiserslautern, das er von 2010 bis 2016 mit dem Schwerpunkt auf eingebetteten Systemen und Robotik absolvierte, widmete sich Patrick Wolf in seiner Masterarbeit dem Thema \u00bbStructured Design of Quality-Sensitive Behavior-Based Perception Systems\u00ab. Hierbei untersuchte er die Qualit\u00e4t von Sensordaten und deren Auswirkungen auf die Steuerung autonomer Fahrzeuge. Von 2016 bis 2023 war er als wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand am Lehrstuhl f\u00fcr Robotersysteme der RPTU t\u00e4tig. In dieser Zeit forschte er intensiv an autonomen Nutzfahrzeugen und promovierte 2022 mit Auszeichnung. Seine Dissertation mit dem Titel \u00bbCognitive Processing in Behavior-Based Perception of Autonomous Off-Road Vehicles\u00ab stellte innovative Konzepte zur robusten Umwelterkennung und adaptiven Perzeptionsarchitektur vor. Anschlie\u00dfend war er von 2023 bis 2025 als Senior Safety Engineer am Fraunhofer IESE t\u00e4tig, wo er sich mit der Sicherheit des autonomen Fahrens und Ans\u00e4tzen zum situativen Risikomanagement autonomer Systeme auseinandersetzte. In dieser Zeit war er auch Lehrbeauftragter an der RPTU und hielt die Vorlesung \u00bbOff-road Robotics\u00ab, die mehrfach mit dem VLU-Preis f\u00fcr besonderes Engagement in der Lehre ausgezeichnet wurde. Seit Juli 2025 ist er am Fachbereich Informatik der RPTU als Juniorprofessor t\u00e4tig und weiterhin als Experte f\u00fcr \u00bbAutonomik\u00ab am Fraunhofer IESE aktiv.\",\"sameAs\":[\"https:\\\/\\\/www.linkedin.com\\\/in\\\/patrickfwolf\\\/\"],\"url\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/author\\\/patrick-wolf\\\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Roboter Risiken erfolgreich managen: Wie Dynamisches Risikomanagement autonome Systeme sicherer und leistungsf\u00e4higer macht - Blog des Fraunhofer IESE","description":"Roboter bergen Risiken: Dynamisches Risikomanagement erm\u00f6glicht, Risiken einzusch\u00e4tzen und zeitgleich Sicherheitsparameter situativ anzupassen","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/roboter-risiken-einschaetzen-durch-dynamisches-risikomanagement\/","og_locale":"de_DE","og_type":"article","og_title":"Roboter Risiken erfolgreich managen: Wie Dynamisches Risikomanagement autonome Systeme sicherer und leistungsf\u00e4higer macht - Blog des Fraunhofer IESE","og_description":"Roboter bergen Risiken: Dynamisches Risikomanagement erm\u00f6glicht, Risiken einzusch\u00e4tzen und zeitgleich Sicherheitsparameter situativ anzupassen","og_url":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/roboter-risiken-einschaetzen-durch-dynamisches-risikomanagement\/","og_site_name":"Fraunhofer IESE","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/FraunhoferIESE\/","article_published_time":"2025-12-08T12:02:53+00:00","og_image":[{"width":800,"height":402,"url":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/basyx-iStock-852524230.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"Prof. Dr.-Ing. 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Nach seinem Studium der Angewandten Informatik an der Technischen Universit\u00e4t Kaiserslautern, das er von 2010 bis 2016 mit dem Schwerpunkt auf eingebetteten Systemen und Robotik absolvierte, widmete sich Patrick Wolf in seiner Masterarbeit dem Thema \u00bbStructured Design of Quality-Sensitive Behavior-Based Perception Systems\u00ab. Hierbei untersuchte er die Qualit\u00e4t von Sensordaten und deren Auswirkungen auf die Steuerung autonomer Fahrzeuge. Von 2016 bis 2023 war er als wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand am Lehrstuhl f\u00fcr Robotersysteme der RPTU t\u00e4tig. In dieser Zeit forschte er intensiv an autonomen Nutzfahrzeugen und promovierte 2022 mit Auszeichnung. Seine Dissertation mit dem Titel \u00bbCognitive Processing in Behavior-Based Perception of Autonomous Off-Road Vehicles\u00ab stellte innovative Konzepte zur robusten Umwelterkennung und adaptiven Perzeptionsarchitektur vor. Anschlie\u00dfend war er von 2023 bis 2025 als Senior Safety Engineer am Fraunhofer IESE t\u00e4tig, wo er sich mit der Sicherheit des autonomen Fahrens und Ans\u00e4tzen zum situativen Risikomanagement autonomer Systeme auseinandersetzte. In dieser Zeit war er auch Lehrbeauftragter an der RPTU und hielt die Vorlesung \u00bbOff-road Robotics\u00ab, die mehrfach mit dem VLU-Preis f\u00fcr besonderes Engagement in der Lehre ausgezeichnet wurde. Seit Juli 2025 ist er am Fachbereich Informatik der RPTU als Juniorprofessor t\u00e4tig und weiterhin als Experte f\u00fcr \u00bbAutonomik\u00ab am Fraunhofer IESE aktiv.","sameAs":["https:\/\/www.linkedin.com\/in\/patrickfwolf\/"],"url":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/author\/patrick-wolf\/"}]}},"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/basyx-iStock-852524230.jpg","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/14605","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/129"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=14605"}],"version-history":[{"count":24,"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/14605\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":14717,"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/14605\/revisions\/14717"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/11844"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=14605"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=14605"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=14605"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=14605"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}