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Autonome Bodenroboter
Führen Sie autonome Bodenfahrzeuge in Echtzeit mit zentimetergenauen GNSS frustrierten
Autonome Bodenroboter
Wenn Sie einen autonomen Roboter bauen – sei es ein Agrarroboter, ein Lieferroboter, ein Rasenmäher, ein Markierungsroboter oder ein Meeresroboter – ist die Wahl der richtigen Plattform der Schlüssel zur Beschleunigung Ihres Projekts.
Mit Plattform meinen wir die Wahl zwischen dem Bau eines Roboters auf Basis von Arduino, ROS 2 oder ArduPilot. Der erste Schritt besteht darin, zu entscheiden, welche Plattform Ihren Anforderungen am besten entspricht. Um Ihnen die Unterschiede zu verdeutlichen, haben wir einen Leitfaden erstellt: Land-, See- oder Luftroboter: So wählen Sie die Plattform für ein Projekt mit GPS. Basierend auf unserer langjährigen Erfahrung in der Kundenunterstützung haben wir mehrere gängige Anwendungsfälle skizziert und mit praktischen Tutorials versehen.
Ich entwickle ein autonomes Fahrzeug, das Wegpunkten folgt
Wenn Ihr Roboter einer vorgeplanten Route folgen muss und optional Roll- und Nickdaten benötigt – was besonders nützlich ist für Wasserfahrzeuge, die von Wellenbewegungen betroffen sind, und für Drohnen, die vom Wind beeinflusst werden – empfehlen wir die Verwendung von ArduPilot mit Pixhawk Autopiloten.
Diese Hardware macht individuelle Programmierung überflüssig und bietet einen konfigurierbaren Autopiloten mit integrierten Tools zur Missionsplanung. Mit ArduPilot gelangen Sie auch ohne umfassende Programmierkenntnisse schnell vom Konzept zum funktionierenden Prototyp.
Ich entwickle einen kommerziellen Roboter mit Multisensor
Wenn Ihr Roboter Echtzeitaufgaben ausführen muss – wie z. B. Hindernissen ausweichen, Insektenbefall zum Besprühen erkennen oder Zonen mit geringer Luftfeuchtigkeit für eine präzise Bewässerung identifizieren –, benötigt er leistungsstärkere Ressourcen, um Daten mehrerer Sensoren gleichzeitig zu verarbeiten. Dies bedeutet, dass Sie einen leistungsfähigeren Bordcomputer (z. B. NVIDIA Jetson, Raspberry Pi), die Integration zusätzlicher Sensoren (LIDAR, Kameras) und die Nutzung der ROS2-Plattform sowie fundierte Programmierkenntnisse benötigen.
ROS2 ist die leistungsstärkste und flexibelste Plattform für diese Art von Projekten. Sie unterstützt die Echtzeitkommunikation zwischen verschiedenen Systemknoten, bietet vollständig anpassbare Autonomie und ist hochgradig skalierbar, wodurch sie sich für kommerzielle Anwendungen eignet.
Um Ihnen den Einstieg in Ihr ROS2-basiertes Projekt zu erleichtern, folgen Sie unserem Tutorial: So integrieren Sie einen GNSS/RTK-Empfänger in ROS2.
Ich entwickle einen Rasenmäher
Gute Nachrichten – den schwierigsten Teil haben andere bereits erledigt. Wir stellen Ihnen OpenMower vor, ein Projekt, das das Rasenmähen mit Robotern durch Open-Source-Zusammenarbeit vereinfachen soll. Was als Studentenprojekt begann, hat sich zu einer Community-Initiative mit erschwinglicher Hardware und fortschrittlichen Funktionen entwickelt:
- Autonomes Rasenmähen sorgt für einen sauberen und gleichmäßigen Schnitt.
- Not-Aus-Funktionen für hohe Sicherheit.
- Unterstützt den Betrieb über mehrere Mähbereiche hinweg, ohne dass Begrenzungskabel erforderlich sind.
- Günstiger als kommerzielle Modelle der mittleren Preisklasse.
- Open Source: Wir setzen uns dafür ein, Wissen zu teilen und anderen zu ermöglichen, ihren eigenen OpenMower zu bauen.
- Die Web-App-Oberfläche ermöglicht eine einfache Einrichtung, Steuerung und Verwaltung des Mähers
Da die Community alles gut dokumentiert, müssen Sie nur noch selbst Hand anlegen, um zu verstehen, wie es funktioniert. Möchten Sie beim Open Mower-Projekt mitmachen? Entdecken Sie die folgenden Ressourcen, um loszulegen: OpenMower: Open Source-Mähroboter mit RTK.
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