SLAM-Navigation: Was es ist und welche Auswirkungen es auf die Robotik hat

Die SLAM-Navigation in der Robotik bietet eine Lösung für eine der größten Herausforderungen bei der Entwicklung autonomer Roboter: sich fortbewegen, orientieren und an die Umgebung anpassen ohne Eingriffe von außen. Durch technologische Fortschritte können Roboter immer präziser mit ihrer Umgebung interagieren und selbstständiger handeln.

In diesem Artikel erfahren Sie, was SLAM-Navigation ist, welche Technologien sie möglich machen und in welchen Bereichen sie zum Einsatz kommt. Außerdem werden Sie einen realen Anwendungsfall aus der Industrielogistik kennenlernen.

Was ist SLAM-Navigation?

In der Robotik ist SLAM die englische Abkürzung für Simultaneous Localization and Mapping (auf Deutsch „Simultane Lokalisierung und Kartierung“). Dabei handelt es sich um eine Technik, bei der ein Roboter oder ein autonomes Fahrzeug anhand der von seinen Sensoren gewonnenen Daten gemeinsam und rekursiv seine Route und die Karte der Umgebung berechnet. Diese Berechnung wird ständig aktualisiert, während sich der Roboter fortbewegt, ohne dass eine zuvor erstellte Karte erforderlich ist.

Eine der Herausforderungen der autonomen Robotik ist die Realisierung automatischer Bewegungen und die Ausführung von Aufgaben in sich verändernden und unbekannten Umgebungen. Mit der SLAM-Navigation können sich Maschinen ohne vorab erstellte Karte fortbewegen und sich dynamisch an ihre Umgebung anpassen.

Wie funktioniert die SLAM-Navigation?

Einer der ersten Schritte bei der SLAM-Navigation ist die Datenerfassung durch Sensoren, die Informationen über die Position und die Umgebung des Roboters erfassen. Dazu gehören Kameras, fortschrittliche Bildsensoren, LiDAR-Laserscanner, Sonare oder andere Geräte, die Variablen wie beispielsweise Entfernungen messen. Darüber hinaus stützt sie sich auf statistische Methoden und Algorithmen, die Ortungsfehler reduzieren und die Kartierung in Echtzeit erleichtern. In der Regel werden Ultraschallsensoren verwendet, damit das autonome Fahrzeug Hindernisse in seiner Nähe erkennen kann.

Sobald die Sensoren die Daten erfasst haben, verarbeitet die Software diese Informationen und ermittelt Bezugspunkte in der Umgebung. Es gibt zahlreiche Arten von Programmen und Algorithmen, die diese Aufgabe erfüllen. Diese reichen von einfachen Systemen bis hin zu komplexen Prozessen zum Abgleich von Scans. Allerdings haben sie alle dasselbe Ziel: die Daten der Sensoren zu interpretieren, um eine Karte der Umgebung zu erstellen und dem Roboter zu helfen, zu erkennen, wo er sich befindet.

Die SLAM-Navigation erstellt eine Karte des Raums und berechnet die Position der Maschine. Sie berechnet die Ausgangsposition des Geräts und sammelt während der Fahrt neue Daten von den Bordsensoren. Durch die kontinuierliche Wiederholung dieser Schritte kann dieses System die Route des Roboters verfolgen und immer detailliertere Karten erstellen. Je nach Ansatz und verwendetem Algorithmus – wie FastSLAM, ORB-SLAM oder Hector SLAM – können hochpräzise metrische Karten oder topologische Karten erstellt werden. Durch die Kombination von sensorischen Daten mit künstlicher Intelligenz kann der Roboter außerdem seine Umgebung analysieren und in Echtzeit fundierte Entscheidungen treffen.

Damit ein SLAM-System effektiv funktionieren kann, müssen alle seine Komponenten – Sensoren, Software, das Fahrzeug selbst und andere Verarbeitungssysteme – aufeinander abgestimmt arbeiten. Zwar kann die jeweilige Technologie je nach Verwendungszweck variieren, doch müssen alle Elemente für eine zuverlässige Navigation nahtlos ineinandergreifen.

Arten von SLAM-Sensoren (LiDAR und vSLAM)

Die SLAM-Technik dient als „Augen“ der Roboter und hilft ihnen, den Raum um sich herum zu interpretieren und sich darin zu orientieren. In der Regel werden zwei Arten von Sensoren verwendet:

• LiDAR. Diese Sensoren werden aufgrund ihrer hohen Präzision und ihrer langjährigen Entwicklung, Erprobung und Optimierung sehr geschätzt. Sie messen Entfernungen mithilfe von Laserimpulsen und können sogar in Bereichen mit schlechten Lichtverhältnissen eingesetzt werden.
• Visuelles SLAM (oder vSLAM). Anstelle von Lasern werden Kameras verwendet, die Bilder der Umgebung aufnehmen und verarbeiten. Sie können an verschiedene Szenarien angepasst werden – von gut beleuchteten Umgebungen bis hin zu Umgebungen mit dynamischen Bedingungen.

Der jeweilige Sensortyp bringt spezifische Vorteile für das SLAM-System mit sich. Die Wahl hängt vom Arbeitsbereich, den Anforderungen an den Roboter und dem gewünschten Präzisionsgrad ab.

Wo wird das SLAM-System verwendet?

Angesichts der Entwicklung von Komponenten, die zur intelligenten Roboternavigation beitragen, findet das SLAM-System in immer mehr Branchen Anwendung. Einige dieser Anwendungen gibt es bereits, während andere noch in der Entwicklung sind und eine Zukunft darstellen, in der das Physische und das Digitale nahtlos miteinander verschmelzen:

• Autonome Fahrzeuge. Dank der SLAM-Technologie können selbstfahrende Autos sicher fahren, Hindernisse in Echtzeit erkennen, ihre Routen optimieren und auf Veränderungen im Stadt- oder Straßenverkehr reagieren.
• Autonome mobile Industrieroboter. Die SLAM-Navigation findet auch Anwendung bei Robotern, die in Lagern oder Fabriken eingesetzt werden. Diese Systeme nutzen diese Technologie, um Materialien innerhalb einer Anlage von einem Ort zum anderen zu transportieren, Kollisionen zu vermeiden und sich an Veränderungen anzupassen.
• Reinigung. Reinigungsroboter bewegen sich in ihrem zugewiesenen Bereich – sei es ein Haushalt, ein Büro, ein Krankenhaus oder eine Industrieanlage – und erkennen und umfahren Hindernisse ohne menschliches Eingreifen.
• Archäologie und Bergbau. Es können Landroboter und Drohnen mit SLAM-Navigationssensoren eingesetzt werden, um Lagerstätten und Minen zu kartieren. Diese Systeme erkunden schwer zugängliches Gelände und erstellen dreidimensionale Karten, ohne Ausgrabungen durchzuführen.
• Medizin und Chirurgie. Der SLAM-Algorithmus wird bei minimalinvasiven chirurgischen Eingriffen eingesetzt und ermöglicht die präzise Navigation von Instrumenten im menschlichen Körper.

SLAM-Navigation in der Logistik

Ein Beispiel für den Einsatz der SLAM-Technologie in der Logistik sind autonome mobile Roboter (AMR), die diese Technologie für eine sichere und funktionale Fortbewegung in Lagern nutzen. Die Fahrzeuge reagieren auf die sich verändernde Verteilung der Umgebung, um ein fortschrittliches Lagermanagement zu ermöglichen: Ihre Aufgabe ist der Transport von Lasten zwischen zwei Punkten ohne externe Hilfe, wobei sie dynamische Routen nutzen, die von einer Software generiert werden, die die Bewegungen optimiert.

In der Regel kommen zwei Arten von digitalen Systemen zum Einsatz: die Flottenmanagementsoftware, die die Bewegungen der AMRs in Echtzeit koordiniert und überwacht, und das Lagerverwaltungssystem. Dieses System übernimmt die Organisation der logistischen Abläufe, wie die Standortbestimmung des Bestands, die Zuweisung von Aufgaben und die Auftragsplanung. Beide Lösungen kommunizieren miteinander, um einen effizienten und unterbrechungsfreien Arbeitsablauf zu gewährleisten.

Die mobilen Roboter von Mecalux sind mit einem LiDAR-Scanner zur Erkundung der Umgebung und mit Ultraschallsensoren ausgestattet, die Objekte auf Bodenhöhe identifizieren. Dank der SLAM-Technik können sie dynamische Karten erstellen und Hindernissen ausweichen, was die Flexibilität und Produktivität in komplexen Logistikabläufen verbessert. 

Die SLAM-Navigation stellt einen entscheidenden Fortschritt in der Entwicklung autonomer Roboter dar, die sich sicher und ohne ständige Überwachung im realen Umfeld bewegen können. Durch die gezielte Kombination von Sensoren, Algorithmen und Software ermöglicht diese Technologie Maschinen eine dynamische Anpassung an komplexe Szenarien – von der Logistik über die Medizin bis hin zur Exploration. Angesichts der ständigen Weiterentwicklung der SLAM-Algorithmen und ihrer Integration in die künstliche Intelligenz wird ihre Anwendung voraussichtlich noch weiter zunehmen und den Weg zu einer intelligenteren und autonomeren Robotik ebnen.