Der K900 wird als autonom bezeichnet, weil er selbstständig und unabhängig reinigt. Durch das systematische Erstellen einer Karte seiner Umgebung weiss der K900 zu jedem Zeitpunkt genau, wo er sich befindet. Anhand dieser Daten kann die Reinigung zeitlich und örtlich optimal geplant werden. Doch wie funktioniert das genau?
Wie orientiert sich der K900?
Für die Orientierung stehen dem K900 zwei Möglichkeiten zur Verfügung.
- Bei der ersten Variante erstellt der Roboter eine Karte seiner Umgebung, macht also ein sogenanntes Mapping. Dabei leitet man den K900 mit der Fernbedienung systematisch durch den zu reinigenden Raum, während der LiDAR Informationen über die Form und Einrichtung des Raumes sammelt und diese Informationen in eine Karte umwandelt. Dies hat den Vorteil, dass sich der K900 später bei der Reinigung nicht mehr neu orientieren muss und er genau weiss, wo und wann er reinigen soll. Wichtigste Orientierungshilfe ist dabei die Ladestation mit dem 2D-Code. Sie markiert Start- und Endpunkt einer Reinigung. Um dem K900 die gewünschten Reinigungsbefehle zu geben ist es sinnvoll, Zonen und einen Reinigungsplan zu erstellen. Mit der erstellten Karte kann man die bevorzugten Reinigungszonen ganz einfach selbst über die Webapp bestimmen. Auch der Reinigungsmodus und die gewünschte Reinigungszeit können gewählt und geplant werden. So können problemlos auch Sicherheitszonen und Zeiten eingerichtet werden, in denen der Roboter nicht reinigen soll.
- Bei der zweiten Variante fährt der K900 durch den Raum und nimmt laufend Informationen über den Lidar und den 3D-Sensor auf. Dabei wird für jeden Reinigungszyklus eine neue Karte erstellt, wobei es aber keine Garantie gibt, dass alles korrekt kartiert wurde. Dieser Modus eignet sich vor allem dann, wenn der Roboter in unterschiedlichen Räumen eingesetzt wird.
Gleichzeitige Lokalisation und Kartenerstellung
Mapping, also das Erstellen der Karte, basiert auf dem “SLAM” – Vorgang, was für “ Simultaneous localisation and mapping” steht. Damit wird das Verfahren in der Robotik bezeichnet, bei dem ein mobiler Roboter gleichzeitig eine Karte seiner Umgebung erstellen und seine räumliche Lage innerhalb dieser Karte schätzen muss. Der K900 beispielsweise navigiert in einem Raum während er die Karte erstellt. Diese Karte verwendet er simultan zur Orientierung, ergänzt sie zudem laufend. Der Roboter legt einen Kurs in einem Gebiet fest, muss aber eine Reihe komplexer Berechnungen machen, um in einer zuvor unbekannten Umgebung navigieren zu können. Für die Berechnungen braucht der Roboter Daten/Informationen aus seiner Umwelt, welche er über den LiDAR aufnimmt. Dabei gilt, dass herausstechende Merkmale und Auffälligkeiten in der Raumstrukturen essenziell sind, damit sich der Roboter sich zurecht finden kann.
Das Paradoxe an der Technik
Der K900 braucht wie erwähnt variierende Merkmale im Raum oder Unterschiede in der Raumstruktur, um Anhaltspunkt für das Kartographieren zu haben. Nur so kann er sich simultan mit dem SLAM-Vorgang orientieren. Das Paradoxe daran: Es braucht eine Karte um sich zu orientieren und es braucht Orientierung um eine Karte zu erstellen. Die grösste Herausforderung für das KEMARO Entwickler-Team stellt sich genau da: Schon kleine Interpretationsfehler können zu immer grösseren Folgefehlern führen. Dies kann so weit gehen, dass der Roboter seine Orientierung verliert und die ganze Karte neu erstellt werden muss. Damit dies nicht passiert, wird das Verfahren des “Loop Closure” , zu Deutsch “Schleifenschluss” angewendet. Dabei handelt es sich um ein Kontrollverfahren durch den Roboter selbst, bei dem er in eine zuvor kartierte Region zurückkehrt, und die Nutzung dieser Information zur Verringerung der Fehlkalkulation in der Kartenschätzung nutzt. Mögliche Fehler werden somit laufend korrigiert, bis sich die (Fehler-) Schleife wieder schliessen kann. So werden Fehlinterpretationen laufen korrigiert und die Kartierung kann fortgesetzt werden.
Sie sehen, die Technik hinter dem K900 ist ausserordentlich komplex und vielseitig. Dafür haben wir ein Team aus Fachspezialisten, die sich dieses Robotik-Wissen im Laufe der vergangenen Jahre angeeignet hat und sich stets weiterbildet.
