Programmierung von Saugrobotern

Was die Leistung umfasst

Wir nehmen den Saugroboter des Kunden und schreiben für ihn die Steuerlogik: Wir richten die Kartierung des Raums ein, die Abfahrrouten, die Sperrzonen und die Reinigungsszenarien nach Zeitplan. Die Programmierung von Saugrobotern bedeutet bei uns Arbeit an der Firmware und Software des konkreten Geräts und nicht die Montage von Hardware: Der Sauger fährt und reinigt selbst, wir bereiten das Programm und die Parameter seines Verhaltens vor. Wir binden Hindernissensoren, Lidar oder Kamera an den Navigationsstack an und kalibrieren sie so, dass das Gerät eine Wand nicht mit einer Schwelle verwechselt. Wir verlagern die Steuerung ins lokale Netz, damit das Gerät ohne die obligatorische Cloud des Herstellers funktioniert. Am Ende erhält der Kunde ein eingerichtetes Gerät mit vorhersagbarer Abfahrlogik und eine Dokumentation der Parameter.

Wie das im Kern funktioniert

Jedem modernen Saugroboter liegt ein Zusammenspiel aus drei Teilen zugrunde: Wahrnehmung, Lokalisierung und Wegplanung. Sensoren erfassen die Geometrie des Raums, der SLAM-Algorithmus baut gleichzeitig eine Karte auf und bestimmt die Position des Geräts darauf, und der Planer legt die Route über die bereits bekannte Fläche. Ohne genaue Lokalisierung verliert der Roboter, wo er sich befindet, und beginnt, manche Bereiche doppelt zu reinigen und andere auszulassen. Wir richten diese Kette auf den Raum des Kunden aus: Wir legen die Parameter für die Sensorrausch-Filterung fest, die Aktualisierungsrate der Karte und die Regeln zum Umfahren dynamischer Hindernisse wie Stuhlbeine. Das Programm gleicht ständig die reale Position mit der Karte ab und korrigiert die Bahn in Echtzeit.

Wann diese Richtung entstand

Den ersten Serien-Saugroboter brachte Electrolux heraus: Der Prototyp Trilobite wurde 1996 gezeigt, und das fertige Gerät kam im November 2001 auf den Markt und war das erste kommerzielle Gerät dieser Klasse. Im September 2002 stellte das Unternehmen iRobot den Roomba vor, und genau diese Reihe setzte den Massenstandard der Kategorie und hält sich bis heute am Markt. Frühe Modelle bauten kaum eine Karte auf und bewegten sich halb zufällig, indem sie von den Wänden abprallten, weshalb die Flächenabdeckung ungleichmäßig war. Der Übergang zu einer sinnvollen Navigation mit Kartierung des Raums dauerte noch etwa zehn Jahre und wurde durch günstigere Lidare und die wachsende Rechenleistung der Bordprozessoren möglich. Diese Entwicklung hat bestimmt, warum der Wert des Geräts heute auf der Software und nicht auf den Bürsten beruht.

Warum Software und Präzision kritisch sind

Die Mechanik eines Saugroboters ist günstig und bei allen Herstellern nahezu gleich; den Unterschied im Reinigungsergebnis macht gerade die Navigationssoftware. Ein Lokalisierungsfehler von wenigen Zentimetern führt dazu, dass das Gerät über bereits saubere Zonen wiederholt fährt und nicht in die Ecken gelangt und so Akkuladung verschwendet. Falsch gesetzte Sperrzonen bedeuten, dass der Roboter auf Kabel, einen Teppich mit Fransen oder in einen Bereich fährt, in dem er stecken bleibt. Die genaue Einstellung der Sensorfilterung und der Planerparameter bestimmt unmittelbar, in wie vielen Durchgängen und mit welcher Abdeckung eine Fläche gereinigt wird. Deshalb betrachten wir die Programmierung von Saugrobotern als Ingenieuraufgabe mit messbarem Ergebnis: Flächenabdeckung, Zykluszeit und Anzahl der Verklemmungen.

Unser Stack und unsere Werkzeuge

Als Basis dient ROS2 als industrielles Framework für die Robotik: Darauf baut der Datenaustausch zwischen Sensoren, Karte und Motoren auf. Die Navigation decken wir mit dem Stack Nav2 ab, der für die Routenplanung, das Umfahren von Hindernissen und das Verhalten bei Verlust der Lokalisierung zuständig ist. Die Karte erstellen wir mit SLAM-Algorithmen und wählen die Umsetzung passend zum Sensortyp des konkreten Geräts, sei es Lidar oder Kamera. Für Saugroboter nutzen wir Open Interface als Low-Level-Befehlskanal zur Plattform und Valetudo, um das Gerät auf lokale Steuerung ohne Hersteller-Cloud umzustellen. Das konkrete Werkzeugset wählen wir passend zur Hardware des Kunden, da nicht jedes Gerät einen vollständigen Firmware-Austausch unterstützt.

Wann die wichtigsten Werkzeuge entstanden

Der SLAM-Ansatz selbst hat tiefe Wurzeln: Grundlegende Arbeiten zur probabilistischen Positionsschätzung erschienen 1986 bei Smith, Self und Cheeseman, und den Begriff SLAM prägten Durrant-Whyte und Leonard 1995. Das Framework ROS entstand bei Willow Garage im November 2007, und seine überarbeitete Version ROS2 erschien im Dezember 2016 im Beta-Stadium und erhielt am 8. Dezember 2017 das erste offizielle Release Ardent Apalone. Der Navigationsstack Nav2 erbt rund fünfzehn Jahre Entwicklung des früheren ROS-Navigationsstacks und wurde auf die ROS2-Architektur übertragen. Das Projekt Valetudo zur lokalen Steuerung von Saugern startete 2018 und unterstützt seither Dutzende Modelle. Diese Daten zeigen, dass unter der Haube des Geräts bewährte und keine rohen, experimentellen Technologien stecken.

Warum Sie das uns anvertrauen können

Die gesammelte Erfahrung unseres Entwicklungsteams übersteigt 45 Jahre in der IT, und wir gehen den Roboter als technisches System an, nicht als Haushaltsgadget. Wir produzieren und montieren keine Hardware: Der Sauger bleibt Ihrer, wir schreiben und fahren das Programm ein und richten sein Verhalten auf den konkreten Raum aus. Jede Konfiguration prüfen wir an realen Durchläufen vor dem scharfen Start und messen Flächenabdeckung, Zykluszeit und Verhalten an schwierigen Stellen. Alle Parameter und Entscheidungen halten wir in einer Dokumentation fest, damit sich die Einrichtung reproduzieren und ohne Bindung an einen einzelnen Ausführenden betreuen lässt. Dieser Ansatz schließt die Situation aus, dass ein Gerät teuer gekauft wurde, aber wegen roher Werkslogik aufs Geratewohl arbeitet.