Das Hindernisvermeidungssystem von Lymow One

Mit dem Boom von Smart-Home- und KI-Technologien entwickeln sich automatische Rasenmäher schnell zur bevorzugten Lösung für Haushalte, die sich makellose, gesunde Rasenflächen wünschen. Um jedoch unter den sich ständig ändernden Bedingungen im Außenbereich sicher und effektiv zu arbeiten, ist die intelligente Hindernisvermeidung für Käufer ein wichtiges Kriterium. In diesem Blogbeitrag untersuchen wir die wichtigsten Sensortypen zur Hinderniserkennung in modernen Rasenmähern, bewerten ihre Stärken und Schwächen und gehen näher auf das fortschrittliche Hindernisvermeidungssystem des Lymow One ein.

Ein Blick auf gängige Hindernisvermeidungssensoren

Physische Stoßfängersensoren

Zur Hindernisvermeidung werden physische Stoßfängersensoren aufgrund ihrer Einfachheit und Effektivität häufig in vielen Robotertypen eingesetzt, insbesondere in Rasenrobotern. Trifft der Mäher auf ein Objekt, löst der Stoßfänger einen Sensor oder einen mechanischen Schalter aus, wodurch die Maschine anhält und die Richtung ändert.

Vorteile:

• Einfachheit: Keine komplizierte Elektronik erforderlich – nur ein einfaches mechanisches Design, das Hindernisse zuverlässig erkennt.
• Erschwinglichkeit: Sowohl die Produktion als auch die Wartung sind kostengünstig.
• Zuverlässigkeit: Funktioniert in den meisten Situationen gut, insbesondere beim Auftreffen auf harte Objekte.
• Kompatibilität: Es lässt sich problemlos in bestehende Mäherdesigns integrieren.

Nachteile:

• Passive Hindernisvermeidung: Sie reagiert nur bei tatsächlichem Kontakt mit einem Hindernis, was zu geringfügigen Schäden sowohl an der Maschine als auch am Hindernis führen kann.
• Mangelnde Voraussicht: Hindernisse können nicht im Voraus erkannt werden, was zu einer verringerten Mähleistung führt.
• Eingeschränkte Anwendbarkeit: Weiche oder kleine Hindernisse, wie beispielsweise kleine Steine, können möglicherweise nicht effektiv erkannt werden.

Ultraschallsensoren

Ultraschallsensoren spielen bei Outdoor-Robotern eine entscheidende Rolle. Sie senden Ultraschallimpulse aus und messen die Zeit bis zur Rückkehr der Echos. So können sie das Vorhandensein und die Entfernung von Hindernissen präzise bestimmen. Dank des großen Sichtfelds (FOV) können mehrere Ultraschallsensoren, strategisch in unterschiedlichen Winkeln positioniert, die Hindernisvermeidung für die gesamte Maschine effektiv steuern.

Vorteile:

• Kosteneffizienz: Ultraschallsensoren bieten eine kostengünstige Lösung ohne Leistungseinbußen.
• Benutzerfreundliche Installation : Das kompakte Design ermöglicht eine einfache Integration an verschiedenen Stellen am Mäher.
• Wetterbeständigkeit: Ultraschallsensoren sind für alle Wetterbedingungen ausgelegt und gewährleisten einen zuverlässigen Betrieb auch bei Nacht oder in trüben
• Schnelle Reaktion: Hindernisse schnell erkennen und umgehend reagieren.

Nachteile:

• Einschränkungen der Auflösung: Sie haben möglicherweise Schwierigkeiten, sehr kleine Objekte zu erkennen, und ihre Wirksamkeit nimmt mit der Entfernung ab.
• Herausforderungen bei weichen oder transparenten Objekten: Gegenstände wie Plastiktüten oder feine Linien werden möglicherweise nicht effektiv erkannt.
• Umweltempfindlichkeit : Die Leistung kann erheblich durch Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Windgeschwindigkeit und andere Faktoren beeinflusst werden.
• Eingeschränkter Erfassungsbereich : Ultraschallsensoren weisen häufig tote Winkel auf und ermöglichen daher in der Regel nur eine effektive Erfassung innerhalb weniger Meter

ToF-Sensoren (Time of Flight)

ToF-Sensoren nutzen Infrarot- oder Lasertechnologie, um die Zeit zu messen, die das Licht benötigt, um zu einem Objekt und zurück zu gelangen. So können sie die Entfernung zu Hindernissen genau berechnen.

Vorteile:

• Schnelle Reaktion: Bereitstellung präziser Entfernungsinformationen in Echtzeit.
• Hohe Präzision: Im Vergleich zu Ultraschallsensoren bieten ToF-Sensoren eine höhere Genauigkeit.
• Kompaktes Design: Aufgrund ihrer geringen Größe lassen sie sich leicht in kompakte Geräte integrieren, ohne dass sie wesentlich an Gewicht zunehmen.
• Niedriger Stromverbrauch: Benötigt nur minimalen Energiebedarf für den Betrieb und trägt so zur Verlängerung der Batterielebensdauer bei.

Nachteile:

• Anfälligkeit gegenüber starkem Licht: Intensives Sonnenlicht oder andere helle Lichtquellen können die Sensorleistung beeinträchtigen.
• Höhere Kosten: Obwohl sie weniger teuer als LiDAR sind, sind ToF-Sensoren immer noch teurer als Ultraschallsensoren, wobei höhere Auflösungen zu höheren Kosten führen.
• Kalibrierungsanforderungen: Zur Aufrechterhaltung der Genauigkeit ist eine regelmäßige Kalibrierung erforderlich.

LiDAR (Lichterkennung und -entfernungsmessung)

LiDAR erstellt eine 3D-Karte der Umgebung, indem es Laserstrahlen aussendet und reflektierte Signale empfängt.

2D-LiDAR

Es wird auch als Single-Line-LiDAR bezeichnet, arbeitet hauptsächlich auf horizontaler Ebene und liefert hochpräzise Entfernungsinformationen, die in Bereichen wie Roboternavigation, Sicherheitsüberwachung, industrieller Automatisierung und Mährobotern weit verbreitet sind.

Vorteile:

• Präzise Daten auf horizontalen Ebenen: Liefert detaillierte Umgebungsinformationen auf ebenen Flächen.
• Stabilität: Funktioniert zuverlässig in ebenem Gelände und gewährleistet einen gleichmäßigen Betrieb.

Nachteile:

• Fehlende vertikale Informationen: Eingeschränkte Anpassungsfähigkeit an Gelände mit erheblichen Höhenunterschieden.
• Höhere Kosten: Teurer im Vergleich zu anderen Sensoren.
• Große Größe: Weniger geeignet für kompakte Designs.

3D-LiDAR (Lichterkennung und -entfernungsmessung)

3D-LiDAR nutzt Laserstrahlen, um Entfernungen zu messen und 3D-Karten der Umgebung zu erstellen. Durch das Aussenden von Laserimpulsen und den Empfang der reflektierten Signale berechnet es Entfernung, Form und Position von Objekten. Diese Technologie wird häufig in autonomen Fahrzeugen, Drohnen, Geländekartierungen, intelligenten Robotern und automatischen Rasenmähern eingesetzt.

Vorteile:

• Detaillierte Informationen im 3D-Raum: Kann umfassende 3D-Karten erstellen.
• Effektiv in komplexem Gelände: Funktioniert auch in unebenem Gelände effizient und passt sich gut an verschiedene Umgebungen an.

Nachteile:

• Erhöhte Kosten: Besonders teuer für mechanisch rotierende LiDAR-Systeme, was deren Verwendung in Verbraucherprodukten einschränkt.
• Größe und Gewicht: Mechanisch rotierende LiDARs sind tendenziell sperrig und schwer und daher für kompakte Designs ungeeignet.
• Hoher Stromverbrauch: Diese Systeme verbrauchen während des Betriebs viel Energie, was sich möglicherweise auf die Lebensdauer der Batterie auswirkt.
• Anfälligkeit gegenüber Umweltfaktoren: Die Leistung wird zwar weniger von den Lichtverhältnissen beeinflusst, kann jedoch bei extremen Wetterbedingungen wie starkem Nebel oder Regen nachlassen.
• Komplexe Datenverarbeitung: Die großen Mengen an generierten Punktwolkendaten erfordern erhebliche Rechenleistung und effiziente Algorithmen zur Verarbeitung.

Vision-Sensoren

Bildsensoren ahmen die Funktion des menschlichen Auges nach und nutzen Kameras zur Erfassung und Verarbeitung von Bildern zur Hinderniserkennung und Navigation. Dieser Ansatz entspricht den Grundprinzipien.

Binokularsehen

Vorteile:

• Nachahmung des Prinzips der menschlichen binokularen Disparität: Ermöglicht Tiefenschätzung und liefert 3D-Informationen.
• Höhere Präzision: Im Vergleich zum monokularen Sehen bietet das binokulare Sehen eine höhere Tiefengenauigkeit.

Nachteile:

• Lichtempfindlichkeit: Schwankungen in der Beleuchtung können die Bildqualität und damit die Tiefenschätzung beeinträchtigen.
• Hoher Rechenbedarf: Bildverarbeitung und Tiefenberechnung erfordern erhebliche Rechenressourcen.
• Kalibrierungsanforderungen: Für die Genauigkeit ist eine präzise Kalibrierung beider Kameras unerlässlich.

Multikamera-Sicht/360-Grad-Sicht

Vorteile:

• Weites Sichtfeld: Kann die gesamte Umgebung überwachen.
• Mehrere Perspektiven: Verbessern Sie das Verständnis komplexer Szenarien.

Nachteile:

• Komplexe Datenverarbeitung: Die Verwaltung von Daten mehrerer Kameras erhöht die Rechenlast.
• Herausforderungen bei der Integration: Die Synchronisierung und Kalibrierung mehrerer Kameras erschwert die Systemintegration.
• Höhere Kosten: Erfordert zusätzliche Kameras und Hardware-Unterstützung, was die Gesamtkosten erhöht.

Umfassende Hindernisvermeidungsstrategie des Mähroboters Lymow One

Der Mähroboter Lymow One verfügt über eine fortschrittliche, mehrschichtige Hindernisvermeidungsstrategie, die binokulare Sichtsensoren, mehrere Ultraschallsensoren und physische Stoßfänger kombiniert. Diese innovative Integration nutzt die Stärken jeder Technologie, um die Einschränkungen einzelner Methoden zu überwinden und einen sicheren und effizienten Betrieb in verschiedenen Umgebungen zu gewährleisten.

Die Kombination aus semantischem Verständnis und 3D-Wahrnehmung

Von Anfang an wurde bei der Entwicklung des Lymow One intensiv an verschiedenen Sensoren geforscht, wobei die Bedeutung visueller Sensoren hervorgehoben wurde. Semantische Informationen gehören zu den komplexesten Datentypen im Garten, weshalb ihre Wahrnehmung und Verarbeitung für die Zukunft von Mährobotern von entscheidender Bedeutung ist – ebenso wie die Kamerawahrnehmung für Staubsauger unerlässlich ist.

Im Gegensatz:

• Mähroboter, die sich ausschließlich auf physische Stoßfänger und Ultraschallsensoren verlassen, können komplexe semantische Herausforderungen nicht bewältigen und greifen auf eine einfache Hindernisvermeidung zurück.
• Sensoren wie Radar, die lediglich Entfernungsinformationen liefern, sind hervorragend geeignet, oberirdische Hindernisse zu erkennen. Bei niedrigeren Hindernissen wie Picknickdecken, Schläuchen oder Sprinklerköpfen haben sie jedoch Probleme, was ihre Hinderniserkennung „unvollständig“ macht.

Daher sind wir davon überzeugt, dass binokulare Sichtsensoren die optimale Wahl für moderne Gartenroboter sind, da sie mehrere Vorteile bieten:

• Praktikabilität : Das binokulare Sehen erfasst umfangreiche Umgebungsdaten, erleichtert die Navigation und das Vermeiden von Hindernissen in komplexen Szenarien und wird häufig für die Rekonstruktion von 3D-Szenen verwendet.
• Stabilität : Das binokulare Sehen hat sich in der mobilen Robotik, autonomen Fahrzeugen und Drohnen umfassend bewährt und eine bemerkenswerte Stabilität bewiesen.
• Hohe Skalierbarkeit : Als grundlegender Input für multimodale Fusionsalgorithmen bieten Bildsensoren eine hohe Skalierbarkeit und ermöglichen Anwendungen wie semantische Wahrnehmung, Grenzerkennung und Umgebungswiederherstellung.

Basierend auf dieser Analyse nutzt Lymow One binokulares Sehen zum semantischen Verständnis und zur 3D-Rekonstruktion seiner Umgebung, wodurch es komplexe Hofszenarien aus zwei Perspektiven erfassen kann:

1. Seine leistungsstarken Wahrnehmungsfähigkeiten verleihen dem Mäher semantische Intelligenz und ermöglichen so ein tieferes Verständnis der Umgebung.
2. Die 3D-Rekonstruktion durch binokulares Sehen sorgt für grundlegende Sicherheit und ermöglicht dem Mäher, Hindernisse auch dann sicher zu umfahren, wenn semantische Daten fehlen.
3. Durch die Kombination dieser beiden Aspekte entsteht ein intelligentes, sicheres und leistungsstarkes Hindernisvermeidungssystem.

Abschluss

Dieser Artikel bietet einen detaillierten Überblick über die gängigen Hindernisvermeidungssensoren, die in intelligenten Mährobotern verwendet werden, und hebt die jeweiligen Vor- und Nachteile hervor.

Für Lymow One haben wir von Anfang an einen visuell orientierten Designansatz verfolgt und uns letztendlich für ein ausgereiftes und stabiles binokulares Sichtsystem entschieden. Durch die Integration von semantischem Verständnis und 3D-Wahrnehmung bieten wir eine robuste Lösung zur Hindernisvermeidung, die Intelligenz und Sicherheit vereint.


Lymow One auf Kickstarter:
https://www.kickstarter.com/projects/lymowone/lymow-one-boundary-free-robot-mower-for-any-terrain-and-size