Arten von Roboter-Mapping-Technologien

Roboter-Reinigungsmaschinen haben in Sachen Mapping-Technologien einen weiten Weg zurückgelegt. Bei der gewerblichen Reinigung erstellt die automatisierte Reinigungsmaschine mithilfe von Technologie eine Karte des zu reinigenden Bereichs, sodass sie die effektivste und effizienteste Route zur Reinigung des Raums planen kann. Wenn Sie Roboter-Reinigungsmaschinen für Ihr gewerbliches Reinigungsunternehmen in Betracht ziehen, sollten Sie einen Blick auf einige der am häufigsten verwendeten Arten von Roboter-Mapping-Technologien werfen, um ein besseres Verständnis dafür zu bekommen, wie sich Reinigungsroboter in den von ihnen zu reinigenden Bereichen bewegen.

Schwarm

Bei der Schwarmrobotik werden mehrere Robotermaschinen eingesetzt, um gemeinsam ein konkretes Problem zu lösen. Im Falle der Gebäudereinigung kann dies so aussehen, dass mehrere Scheuersaugmaschinen oder Reinigungsmaschinen zusammenarbeiten, um den gesamten Bereich zu reinigen. Die Idee dahinter ist, dass mehrere Maschinen besser sind als eine, und dass der Einsatz mehrerer autonomer Reinigungsmaschinen Vorteile in Bezug auf Effizienz, Zuverlässigkeit und Kosten mit sich bringen kann, im Gegensatz zum Einsatz aller Ressourcen in nur einer Maschine, die den gesamten Raum selbst reinigen soll.

Visuelles Teach-and-Repeat (Lehren und Wiederholen)

Der visuelle Teach-and-Repeat-Ansatz für die robotische Mapping-Technologie umfasst zwei Phasen – „Teach“ (Lehren) und „Repeat“ (Wiederholen). In der Teach-Phase bringt der Bediener dem Roboter seine Route bei, indem er die Maschine manuell steuert, um die Karte zu erstellen, wobei er Bilder aufnimmt und die Besonderheiten des Bereichs erfasst. In der Repeat-Phase verwendet die Maschine dann die von ihr erstellte Karte, um den Bereich zu lokalisieren und selbstständig zu navigieren. Da diese Art von Mapping-Technologie eine Kamera erfordert und nicht durch GPS ermöglicht wird, können autonome Bodenreinigungsmaschinen auf begrenzten Pfaden navigieren, z. B. in Fabrikhallen.

SLAM

SLAM steht für Simultaneous Localization and Mapping (Gleichzeitige Lokalisierung und Kartierung) und ist das Verfahren, mit dem ein Reinigungsroboter anhand einer von ihm erstellten Karte in seiner Umgebung navigiert. Der SLAM-fähige Roboter wird versuchen, seine unbekannte Umgebung zu kartieren und gleichzeitig herauszufinden, wo er sich befindet. SLAM-Algorithmen sind auf die verfügbaren Ressourcen zugeschnitten, d. h. sie zielen nicht auf Perfektion, sondern auf die Einhaltung der betrieblichen Anforderungen ab.

Quellen:

Maxwell, R. (15.01.2015) Robotic Mapping: Simultaneous Localization and Mapping (SLAM). Abrufbar unter https://www.gislounge.com/robotic-mapping-simultaneous-localization-and-mapping-slam/

Moriarty, D. (01.12.2017) Swarm Robotics - Mapping using E-Pucks: Teil 1. Abrufbar unter https://medium.com/@DanielMoriarty/swarm-robotics-mapping-using-e-pucks-part-i-cf1a31a55a7

Shahrivar, E. (31.07.2018) Visual Teach and Repeat: A closer Look (Teil 1). Abrufbar unter https://www.clearpathrobotics.com/blog/2018/07/visual-teach-and-repeat-closer-look-part-1/