Definition und Zweck:
SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), zu Deutsch Simultane Lokalisierung und Kartenerstellung, ist eine Technologie und ein Algorithmus, der es autonomen Systemen – insbesondere mobilen Robotern – ermöglicht, gleichzeitig eine Karte ihrer unbekannten Umgebung zu erstellen und ihre eigene Position innerhalb dieser Karte zu bestimmen. Dies geschieht in Echtzeit, während sich das System bewegt.
Das Hauptziel von SLAM ist es, Robotern die autonome Navigation in dynamischen und unstrukturierten Umgebungen zu ermöglichen, ohne dass zuvor eine detaillierte Karte der Umgebung vorhanden sein muss oder externe Referenzpunkte benötigt werden.
Funktionsweise und Sensoren:
SLAM-Algorithmen nutzen Daten von verschiedenen Sensoren, die die Umgebung erfassen:
- Lidar (Laser Scanner): Erfasst präzise Abstände zu Objekten in der Umgebung und erstellt eine Punktwolke.
- Kameras (Monokular, Stereo, RGB-D): Für visuelle Informationen und Tiefendaten.
- Inertialsensoren (IMU): Beschleunigungs- und Drehratensensoren für die Eigenbewegung des Roboters.
- Odometrie (Encoder an Rädern): Für die Schätzung der zurückgelegten Strecke.
Der SLAM-Algorithmus verarbeitet diese Sensordaten, um zwei Aufgaben gleichzeitig zu lösen, die sich gegenseitig beeinflussen:
- Lokalisierung: Bestimmung der aktuellen Position und Orientierung des Roboters.
- Kartenerstellung: Aufbau einer konsistenten Karte der Umgebung.
Relevanz in der Automatisierung:
SLAM ist eine Schlüsseltechnologie für autonome mobile Roboter (AMR) und fahrerlose Transportsysteme (FTS) und spielt eine zentrale Rolle in Industrie 4.0:
- Autonome Navigation: AMRs können sich flexibel in der Fabrikhalle bewegen, Hindernissen ausweichen und Routen dynamisch planen, ohne dass Magnetbänder, Linien oder Reflektoren benötigt werden.
- Flexible Intralogistik: Ermöglicht die flexible Anpassung von Materialflüssen an sich ändernde Produktionslayouts.
- Kollisionsvermeidung: Erkennung von Personen oder Hindernissen in Echtzeit.
- Kosteneinsparungen: Reduziert den Installationsaufwand für Leitsysteme.
- Sicherheit: Erhöht die Sicherheit bei der Zusammenarbeit von Menschen und Robotern.
SLAM ist ein komplexes Forschungsfeld, das sich ständig weiterentwickelt, um noch robustere und präzisere Lösungen zu liefern.
→ Siehe auch: AMR (Autonomous Mobile Robot), Fahrerloses Transportsystem (FTS), KMP mobile Plattformen, Sensor, Industrie 4.0, Bildverarbeitung
