"Roboter, bring mir meinen Akkuschrauber!" Dies ist ein plausibler Befehl für einen Serviceroboter: in einer Produktionsumgebung wie in einem Privathaushalt. Roboter, die ein Werkzeug an einen Menschen übergeben, wurden schon vielfach gezeigt; Objekte zu bringen, ist Stand der Technik. Oder besser "einen Akkuschrauber in der Umgebung zu finden, aufzunehmen, zu bringen und zu übergeben ist Stand der Technik. Was ist mit "meinen Akkuschrauber" nicht irgendeinen Akkuschrauber oder irgendein Exemplar eines bestimmten Modells und schon gar nicht den des Kollegen? Für uns Menschen ist die stabile Unterscheidung individueller Objekte in Alltagsumgebungen so selbstverständlich, dass wir sie ohne kognitiven Aufwand leisten. Technisch ist hier ein konzeptuelles Problem zu lösen, wenn sensorisch gleiche Objekte individuell zu behandeln, insbesondere auseinanderzuhalten sind und wenn Roboter es lösen sollen, müssen wir sie in die Lage versetzen, das auf der Wissens- oder Kontextebene zu tun: "meinen Akkuschrauber habe ich bei der Werkbank gelassen" oder "mein Kaffeebecher ist der an meinem Platz". Dieses in allgemeiner Form ungelöste Problem heißt in der Robotik-Literatur "Objektverankerung": der Prozess der Erstellung und Aufrechterhaltung der Übereinstimmung zwischen Symbolen und Sensordaten, die sich auf dieselben physischen Objekte beziehen (Coradeschi & Saffiotti 2003). Im Projekt CoPDA wird eine Methode und eine Software namens Dynamic Anchoring Agent (DAA) entwickelt und in zwei Beispiel-Umgebungen demonstriert und evaluiert; in einer produktionsnahen Laborumgebung mit mehreren Werkzeugen mit ähnlichen Eigenschaften und in einem Yachthafen mit Segelbooten und Motoryachten als reale Umgebung, die stellvertretend für eine Vielzahl von Park- oder Ladeaufgabenstellungen steht. Der DAA wird als Softwarepaket für ROS (das Robot Operating System) öffentlich zugänglich gemacht.