In der Robotik ist die Fähigkeit, eine Umgebung in Echtzeit zu lokalisieren und zu kartieren, von entscheidender Bedeutung. Die Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)-Technologie ermöglicht eine hochpräzise Positionierung und Orientierung. Die beiden wichtigsten SLAM-Methoden sind LiDAR SLAM und Visual SLAM, jede mit ihren Stärken. In diesem Blog werden die Methoden verglichen und Vorschläge unterbreitet, die Ihnen dabei helfen, die beste Methode für Ihren Mähroboter auszuwählen.
Was ist LiDAR SLAM und wie funktioniert es?
SLAM basierend auf LiDAR (Light Detection and Ranging) ist eine Technologie, die einen Lasersensor verwendet, um eine 3D-Karte seiner Umgebung zu erstellen. Bei diesem Verfahren wird ein Laserimpuls ausgesendet, von Objekten in der Umgebung reflektiert und die Flugzeit (ToF) gemessen, um die Entfernung zu bestimmen. Aufgrund ihrer Geschwindigkeit, Genauigkeit und Präzision ist diese Methode ideal für eine Vielzahl von Umgebungen und Bedingungen. Die resultierende Lasersensor-Punktwolke ist hochgenau und für verschiedene Branchen geeignet.
Vorteile von LiDAR SLAM
LiDAR SLAM übertrifft visuelles SLAM aufgrund seiner Fähigkeit, Entfernungen präzise zu messen. Darüber hinaus funktioniert es auch bei schlechten Lichtverhältnissen effektiv, da der LiDAR die Dunkelheit durchdringen kann. Durch seine Resistenz gegenüber Umwelteinflüssen wie Staub, Rauch oder Nebel ist er weniger anfällig. Diese Technologie ermöglicht eine effiziente Lokalisierung und Kartenerstellung innerhalb der Karte, sorgt für eine überragende Kartierungsgenauigkeit, insbesondere bei Verwendung des Velodyne VLP-16-Sensors, und liefert in unübersichtlichen Umgebungen zuverlässigere Daten als GPS-Systeme. Zu seinen Anwendungsgebieten zählen Staubsaugerroboter für den Heimgebrauch, mobile Roboterflotten, autonome Autos und Drohnen.
Nachteile von LiDAR SLAM
Ein Nachteil von LiDAR SLAM sind die höheren Kosten im Vergleich zu Kamerasystemen, was es teurer macht. Darüber hinaus verfügen LiDAR-Sensoren über ein enges Sichtfeld, wodurch ihre Fähigkeit, um Ecken oder über Hindernisse hinweg zu blicken, eingeschränkt ist. Außerdem benötigen sie mehr Rechenleistung als Kameras, was ihre Geschwindigkeit beeinträchtigen kann. In Umgebungen mit erheblichen Änderungen müssen Karten möglicherweise neu gezeichnet werden, und zur Leistungsverbesserung sind häufige Software-Updates erforderlich. Die LiDAR-Navigation basiert auf der Laserlichterkennung, was in bestimmten Umgebungen eine Herausforderung darstellt.
Was ist Visual SLAM und wie funktioniert es?
Visual SLAM ist eine Spitzentechnologie, die Computer Vision und Sensortechnologie integriert, um die Position und Ausrichtung eines Geräts in Echtzeit zu bestimmen und gleichzeitig mithilfe visueller Eingaben einer Kamera eine 3D-Karte seiner Umgebung zu erstellen.
Vorteile von Visual SLAM
Visual SLAM verwendet normalerweise eine merkmalsbasierte Verfolgung, um interessante Punkte durch aufeinanderfolgende Kamerabilder zu verfolgen. Dies hilft dabei, die 3D-Position der Kamera zu triangulieren und eine 3D-Karte zu erstellen. Im Vergleich zu LiDAR SLAM ist es weniger teuer, da anstelle von LiDAR-Sensoren günstigere Kameras verfügbar sind. Darüber hinaus verfügen Kameras über ein breiteres Sichtfeld als LiDAR-Sensoren, was bei der Erkennung von Hindernissen um Ecken oder über anderen Objekten hilfreich sein kann. Visual SLAM funktioniert am besten in gut beleuchteten Umgebungen mit zahlreichen visuellen Funktionen. Darüber hinaus unterstützt es die autonome Navigation ohne die Notwendigkeit vorhandener Karten und verfügt über ein breites Spektrum potenzieller Anwendungen, von virtueller Realität und erweiterter Realität bis hin zu Robotik, autonomen Fahrzeugen und industrieller Automatisierung.
Nachteile von Visual SLAM
Obwohl visuelles SLAM viele Vorteile bietet, bringt diese Technologie auch einige Einschränkungen und Herausforderungen mit sich. Es kann beispielsweise durch Lichtverhältnisse wie Schatten, Reflexionen und Blendung beeinflusst werden. In Umgebungen mit schwacher Beleuchtung oder wenigen visuellen Funktionen kann es zu Problemen kommen. Darüber hinaus kann visuelles SLAM weniger genau sein als LiDAR SLAM, insbesondere wenn es um die Messung von Entfernungen geht. Eine weitere Herausforderung ist die Anforderung einer Global-Shutter-Kamera mit einer bestimmten Auflösung für eine optimale Funktion, deren Implementierung in Echtzeit eine Herausforderung darstellen kann. Trotz dieser Einschränkungen birgt es vielversprechendes Potenzial für zukünftige Forschung und Entwicklung in Bereichen wie SLAM für die Robotik.
Vergleich zwischen Visual SLAM und LiDAR SLAM
1. Genauigkeit und Geschwindigkeit
In puncto Genauigkeit übertrifft LiDAR SLAM aufgrund der Präzision der LiDAR-Sensoren bei der Entfernungsmessung tendenziell visuelles SLAM. Für viele Zwecke kann jedoch eine ausreichende Genauigkeit erreicht werden und das Ergebnis kann durch die Einbindung mehrerer Kameras verbessert werden. In puncto Geschwindigkeit kann visuelles SLAM LiDAR SLAM übertreffen, da Kameras im Vergleich zu LiDAR-Sensoren schnellere Bilderfassungsfähigkeiten haben. Die Geschwindigkeit beider Methoden hängt jedoch von der Rechenleistung des Systems und der Komplexität der Umgebung ab.
2. Zuverlässigkeit und Qualität
LiDAR SLAM weist im Allgemeinen eine höhere Zuverlässigkeit im Vergleich zu visuellem SLAM auf, da LiDAR-Sensoren weniger anfällig gegenüber Umgebungseinflüssen wie Lichtverhältnissen oder visueller Unordnung sind. Andererseits kann visuelles SLAM unter bestimmten Umständen eine größere Robustheit zeigen, etwa wenn es viele reflektierende Oberflächen gibt oder sich die Umgebung schnell verändert.
3. Vielseitigkeit und Einsatz
In puncto Vielseitigkeit hat visuelles SLAM einen Vorteil gegenüber LiDAR SLAM, da es auf einer größeren Bandbreite von Plattformen mit unterschiedlichen Komplexitätsgraden eingesetzt werden kann. Visual SLAM ist zuverlässig in Umgebungen mit schlechten Lichtverhältnissen oder eingeschränkten visuellen Funktionen und eignet sich daher für Anwendungen wie Augmented Reality und Indoor-Navigation. Mittlerweile wird die LiDAR-Navigation überwiegend in autonomen Fahrzeugen eingesetzt, um Hindernisse zu erkennen und hochauflösende Karten der Umgebung zu erstellen.
4. Erschwinglichkeit und Komplexität
Im Vergleich zu LiDAR SLAM basiert visuelles SLAM auf kostengünstiger Hardware wie Kameras. Im Gegensatz dazu sind mit LiDAR-Navigationssystemen typischerweise teurere und komplexere Hardwareanforderungen verbunden. Allerdings sind die Kosten beider Methoden rückläufig und sie können je nach Komplexitätsgrad auf unterschiedlichen Plattformen angewendet werden.
5. Anwendung in verschiedenen Sektoren
- Augmented Reality: Visual SLAM wird in AR-Anwendungen eingesetzt, um die Bewegungen der Benutzer zu verfolgen und virtuelle Objekte in der Umgebung zu positionieren.
- Indoor-Navigation: Visual SLAM ermöglicht die Indoor-Navigation und -Positionierung auf mobilen Geräten.
- SLAM für Robotik: LiDAR-Sensoren werden in Industrierobotern für Navigation und Sicherheit eingesetzt. Visual SLAM wird in Drohnen und anderen kleinen Robotersystemen zur Navigation verwendet.
- Kartierung: LiDAR-Sensoren können eingesetzt werden, um hochauflösende Karten von Außenumgebungen zu erstellen.
- Autonomes Fahren: LiDAR-Sensoren werden in autonomen Fahrzeugen häufig eingesetzt, um Hindernisse zu erkennen und die Umgebung zu kartieren.
Welches ist das richtige SLAM für Ihren Mähroboter?
Wenn es um präzises und zuverlässiges Kartieren geht, insbesondere in anspruchsvollen Umgebungen, ist LiDAR SLAM der klare Gewinner. Es zeichnet sich durch hervorragende Kartierungsgenauigkeit und Georeferenzierung von Daten aus und bietet beispiellose Präzision und Zuverlässigkeit. Wenn jedoch Kosten und einfache Sensorverfügbarkeit im Vordergrund stehen, sollte visuelles SLAM, das auf kameragesteuerten Daten basiert, Ihre Lösung der Wahl sein.
Für autonome Fahrzeuge wie Mähroboter bietet Visual SLAM eine umfassende Lösung zur Kartierung und zum Verständnis ihrer Umgebung. Es verbessert ihre Fähigkeit, sich in anspruchsvollen Umgebungen präziser und effizienter zurechtzufinden, erheblich. Darüber hinaus ist visuelles SLAM durch den Einsatz von Kameras eine kostengünstigere Option im Vergleich zu LiDAR SLAM, das spezielle Lasersensoren zur Navigation erfordert.
Während visuelles SLAM spezifische Kameraanforderungen haben kann, bietet LiDAR SLAM die Flexibilität, das System entsprechend der Umgebung, in der es verwendet wird, zu optimieren. Diese präzise LiDAR-Navigationstechnologie ist speziell für die Rasennavigation konzipiert. Sie bietet beispiellose Genauigkeit und gewährleistet das sorgfältige Mähen jedes Quadratzentimeters. Das LiDAR-Navigationssystem arbeitet unabhängig von externen Signalstörungen und garantiert so eine zuverlässige Leistung auch unter schwierigen Umgebungsbedingungen.
Das LiDAR-Navigationssystem ist mit einem Lasersensor ausgestattet, der eine 3D-Kartierung der Umgebung in Echtzeit ermöglicht und so eine präzise und zuverlässige Rasenpflege gewährleistet. Diese Technologie stellt sicher, dass jedes Detail der Umgebung erfasst wird, sodass sich das System an alle Änderungen anpassen und eine optimale Leistung bieten kann. Darüber hinaus sorgt die Integration des Lasersensors für ein hohes Maß an Präzision und Zuverlässigkeit und macht LiDAR SLAM zur idealen Lösung für Mähroboter.
Mithilfe industrieller RTK-Technologie und eines hochentwickelten Bildverarbeitungssystems legt der neue Mähroboter FJD FR4000 virtuelle Grenzen fest und garantiert eine Positionierungspräzision im Subzentimeterbereich, sodass keine Kabel mehr erforderlich sind. Der FR4000 verfügt über zwei RTK-Einstellungen, um unterschiedlichen Anforderungen gerecht zu werden und einen reibungslosen Betrieb ohne Kompromisse bei der Ortungsgenauigkeit zu gewährleisten. Das intelligente Sichtsystem des FR4000 ist mit RGB- und Stereokameras ausgestattet und verbessert jeden Mähvorgang durch Automatisierung. Der FR4000 wurde mit Blick auf den Benutzerkomfort entwickelt und verfügt über eine Reihe von Funktionen, die seine Einsatzfähigkeit im Außenbereich verbessern.
Abschließende Gedanken
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es bei der Auswahl eines SLAM-Systems für Ihren Mähroboter von entscheidender Bedeutung ist, Ihre spezifischen Anforderungen und verfügbaren Ressourcen sorgfältig zu prüfen. Sowohl LiDAR SLAM als auch Visual SLAM haben ihre einzigartigen Vorteile und Einschränkungen. Wenn Sie am kommenden Mähroboter FJD FR400 interessiert sind, kontaktieren Sie uns für weitere Einzelheiten per E-Mail: onlinestore@fjdynamics.com oder abonnieren Sie unseren Newsletter, um die aktuellsten Neuigkeiten zu erhalten.
