Darauf aufbauend sind die gestalterischen Möglichkeiten von AR offen. Es lassen sich animierte Modelle realer Objekte erstellen, die sich vom Nutzer durch Greifen und Verschieben verändern lassen. AR verspricht damit vereinfachte Bedienung, mehr Sicherheit und einfacheres Einlernen im Umgang mit Robotern und Maschinen.

Die breite Verfügbarkeit kollaborativer Leichtbauroboter ermöglicht die Integration von Robotern in bestehende Fertigungsprozesse. Gerade für die Kleinserienfertigung variantenreicher Produkte bietet sich eine Verteilung der Aufgaben an, die die Stärken von Menschen (Fingerfertigkeit, Anpassungsfähigkeit) und Robotern (Kraft, Präzision) nutzt. Eine Herausforderung besteht darin, die gemeinsame Arbeit von Mensch und Roboter zu koordinieren. Klassischerweise geschieht dies durch einen im Voraus festgelegten Plan. Dessen Erstellung ist aufwendig: Kollisionen müssen vermieden und die Gesamtdauer soll minimiert werden.

Am Robotik-Lehrstuhl der Universität Bayreuth wird hierzu an Verfahren gearbeitet, um die Vorgehensweise des Menschen zu erkennen und die Bewegung des Roboters anzukündigen. Bild 1 veranschaulicht das Zusammenspiel von Mensch und Roboter an einer synthetischen Montageaufgabe. Der Mensch kann aus einer Vielzahl an Varianten wählen, wie die einzelnen Komponenten des Produkts zusammengebaut werden. In jeder der Varianten werden die Komponenten in einer anderen Reihenfolge gegriffen und zu anderen Zeiten in den Arbeitsraum des Roboters gelegt. Für den Roboter bedeutet dies, dass er sich flexibel anpassen muss, welcher Montageschritt als nächstes möglich und sinnvoll ist. Alle Varianten durchzuspielen, stellt keine Option dar, da bereits die Anordnungsmöglichkeiten weniger Teilaufgaben zu viele Varianten erzeugen. Stattdessen wird mit künstlicher Intelligenz und neuronalen Netzen ein vereinfachtes Modell gelernt, wie sich der Mensch verhält. Auf Basis der Modellvorhersage schätzt der Roboter ab, was der Mensch als Nächstes erledigt, und passt seinen Arbeitsschritt an.