Selbst-Lokalisierung und Kartierung (englisch Simultaneous Localization and Mapping, SLAM) ist ein zentrales Thema in der Robotik und bildet die Grundlage für autonome Systeme, die ihre Umgebung erkunden, sich darin zurechtfinden und Karten erstellen können. SLAM-Algorithmen ermöglichen es mobilen Robotern, sich in unbekannten Umgebungen zu orientieren, ihre eigene Position relativ zu anderen Objekten zu bestimmen und gleichzeitig eine Karte der wahrgenommenen Umgebung zu erstellen.

Der Begriff SLAM bezieht sich auf die Herausforderung, sowohl die Lokalisierung (also die genaue Position des Roboters in der Umgebung) als auch die Kartierung (das Erstellen einer Karte der Umgebung) gleichzeitig durchzuführen, ohne dabei auf vorherige Informationen oder externe Referenzpunkte angewiesen zu sein.

Was sind SLAM-Algorithmen?

SLAM-Algorithmen nutzen verschiedene Sensoren, um Informationen über die Umgebung zu sammeln. Zu den häufig verwendeten Sensoren gehören Laser-Scanner, Kameras, Inertial Sensoren (wie Gyroskope und Beschleunigungsmesser) und Radencoder. Diese Sensoren liefern Daten, die verwendet werden können, um die Position und Orientierung des Roboters abzuschätzen und gleichzeitig Informationen über die Umgebung zu sammeln.

Die unterschiedlichen Arten der SLAM Methode

Es gibt verschiedene Arten von SLAM-Algorithmen, darunter filterbasierte Ansätze (wie der Extended Kalman Filter und der Particle Filter) und Graphen basierte Ansätze (wie das Graph SLAM und das Occupancy-Grid Mapping). Filterbasierte Ansätze verwenden eine schrittweise Aktualisierung des Zustands des Roboters basierend auf den aktuellen Sensordaten, während Graphen basierte Ansätze eine globale Optimierung durchführen, um sowohl die Position des Roboters als auch die Karte der Umgebung zu verbessern.

Anwendungsbereiche von SLAM Algorithmen

SLAM-Algorithmen haben eine Vielzahl von Anwendungen, nicht nur in der Robotik, sondern auch in Bereichen wie autonomes Fahren, Augmented Reality und virtuelle Realität. Sie ermöglichen es autonomen Systemen, sich in der realen Welt zu bewegen, ohne auf vorherige Kenntnisse der Umgebung angewiesen zu sein, und eröffnen damit spannende Möglichkeiten für die Zukunft der Technologie.


Auch nicht autonome Systeme wie Erfassungssysteme profitieren stark von den Möglichkeiten, die SLAM Algorithmen bietet. So müssen traditionellerweise TLS (terrestrisches Laserscanning) Geräte dutzende, wenn nicht hunderte Male neu positioniert werden, um ein detailliertes Bild der zu erfassenden Umgebung zu erhalten. Durch die Nutzung von SLAM-Algorithmen ist es möglich geworden, ein mobiles Mappingsystem zur Erstellung eines solchen Umgebungsscans zu verwenden. Dabei können bis zu 10-mal höhere Erfassungsgeschwindigkeiten als mit der klassischen Methode erreicht werden.

Die Firma Voxelgrid

Voxelgrid ist ein Unternehmen, welches sich mit der Erfassung und Digitalisierung von Immobilien jeder Art beschäftigt. Das Start-Up mit dem Firmensitz im Herzen von München hat sich darauf spezialisiert traditionelle Erfassungsmethoden zu revolutionieren und Kunden wie Partnern somit einen hochschnellen Zugang zu den gewünschten Daten zu ermöglichen.

Hierzu fokussieren wir uns bei Voxelgrid auf die Verwendung modernster LIDAR Systeme in Verbindung mit unserer innovativen Technologie, um das Gebiet der optischen Vermessung zu reformieren. Mit Hilfe der leistungsstarken Sensoren in unseren Geräten liefern wir äußerst präzise Messergebnisse mit einer Genauigkeit von bis zu 0,1mm. Diese können in Grundrisspläne, Schnitte, 3D-Modelle oder CAD-Modelle umgesetzt werden.

Bestmögliche Kundenerfahrung durch uns

Dabei liegt der Fokus unseres Unternehmens sowohl darauf, einem Kunden die bestmögliche Erfahrung bei der Nutzung unsere Technologien zu ermöglichen als auch auf der konstanten Weiterentwicklung dieser. Stetig investieren wir in die Entwicklung neuer Prototypen, um den Horizont unserer Ideen und der Industrie dauerhaft voranzutreiben. Diese Fokussierung auf die Forschung und Entwicklung ermöglicht es uns, immer neuen Wünschen und Anforderungen des Marktes und unserer Kunden gerecht zu werden und maßgeschneiderte Lösungen anzubieten.

Mit unserem starken Fokus auf Qualität, Präzision und Kundenzufriedenheit hat sich Voxelgrid einen hervorragenden Ruf in der Branche erarbeitet und wurde bereits mehrfach ausgezeichnet. Wir sind der ideale Partner für Unternehmen, die präzise und zuverlässige Lösungen für 3D-Vermessungen, Bestandsdigitalisierung, Grundrissplanerstellung, Virtuelle Walkthroughs oder jegliche andere Anforderung im Bereich der optischen Erfassung benötigen. Wir stehen für herausragende Expertise, innovative Technologien und kundengerecht zugeschnittene Lösungen mit einem Willen zur Spitzenleistung.

Die Voxelgrid Erfassungs-Technologie und ihre Vorteile

Um diese Anforderungen an uns selbst und von anderen zu erfüllen, haben wir eines der schnellsten und präzisesten Erfassungssysteme auf dem Markt entwickelt. Wir nutzen mobile Erfassungssysteme, welche einen kontinuierlichen Erfassungsvorgang ermöglichen. So fällt das leidige und zeitaufwendige Neuplatzieren traditioneller Erfassungssysteme weg, während die Qualität und Genauigkeit der Ergebnisse gleichbleiben.

Für terrestrische Erfassungen bedienen wir uns eines Trolleys, auf dem sowohl Sensorik als auch ein Laptop zur Bedienung und gleichzeitigen Auswertung der Messdaten angebracht sind. Durch die Kombination mit einer leistungsstarken Batterie im Fuß des Trolleys sind ganztägige Erfassungsvorgänge kein Problem.

Außen- und Fassadenerfassungen werden durch eine Montage des Sensorarrays an einer Drohne ermöglicht. Gleichzeitig bietet die von Voxelgrid entwickelte Software klare Vorteile gegenüber anderen Lösungen auf dem Markt.

Die integrierte Nutzeroberfläche der VGSurveyor App ist intuitiv bedienbar und benötigt lediglich eine kurze Einführung, um von komplett unerfahrenen Personen mit voller Effizienz bedient werden zu können. Dabei sind Features wie eine Echtzeit-Darstellung der erfassten Daten in einer 2D-Ansicht zur besseren Nachverfolgbarkeit des Erfassungsvorgangs sowie das raumgerechte Zuteilen von voreinstellbaren Attributen lediglich einige der Vorteile, die geboten werden. Dank dieses Feedbacks sind Lücken während des Scanvorgangs sofort ersichtlich, da sie auf dem Display angezeigt werden, und können problemlos nachträglich korrigiert werden.


All dies soll dazu dienen, eine möglichst hohe Qualität der erfassten Daten zu ermöglichen und die Weiterverarbeitung der Rohdaten zu Punktwolken und fertigen Planzeichnungen so leicht wie möglich zu gestalten.

Der SLAM Algorithmus unterstützt unsere Arbeit

Einen zentralen Aspekt unserer kontinuierlichen Erfassungstechnologie bieten dabei die anfangs erklärten SLAM-Algorithmen. Sie sind ein essenzieller Bestandteil in der Ermöglichung mobiler Erfassungssysteme wie der, die von Voxelgrid eingesetzt werden. Durch das dauerhafte Referenzieren des Erfassungssystems mit den Positionen der durch LIDAR erfassten Daten kann eine Karte der komplett unbekannten Umgebung erstellt werden. Somit werden die Rohdaten sofort ortsgenau zugeordnet, was den Vorgang der Weiterverarbeitung erheblich erleichtert. Hindernisse und Objekte im Weg des Scanners in einzelnen Positionen stellen somit kein Problem mehr da. Der mobile Roboter kann einfach zu einer anderen Stelle bewegt werden, an der das Sichtfeld des Sensors nicht mehr blockiert wird. Die SLAM-Algorithmen fügen die an den einzelnen Punkten gewonnen Daten nahtlos zusammen, um ein Abbild der Umgebung bereits während der Erfassung zu erstellen. Dies war zuvor nur im Rahmen der Weiterverarbeitung der Daten möglich, und erforderte enormen Arbeitsaufwand von Seiten des Personals. Die gewonnenen lückenlosen Datensätze sind einer der zentralen Vorteile durch die Nutzung einer mobilen Erfassungstechnologie.

Auch kann die Voxelgrid Technologie mit zusätzlicher Sensorik kombiniert werden. So können die vom LIDAR Sensor gewonnen Datensätze mit Bildern aus einer 360° RGB-Kamera verbunden werden, um so fotorealistische, digitale Zwillinge eines Gebäudes zu erfassen. Diese können sowohl von Profis als auch von Laien genutzt werden, um akkurate Messungen vorzunehmen und Eindrücke von Gebäuden zu gewinnen, ohne jemals vor Ort sein zu müssen.

Moderne Planungstools für Altbaugrundrisse: Die Rolle von Voxelgrid

Fazit zu SLAM Alogrithmen

Letztlich kann festgehalten werden, dass SLAM Algorithmen# wie die von Voxelgrid angebotene essenziell wichtige Vorteile in Qualität, Genauigkeit und Geschwindigkeit der erfassten Daten bieten. Die Kombination klassischer Erfassungstechnologien mit SLAM-Algorithmen zur Bildung mobiler Erfassungseinheiten stellt eine grundlegende Veränderung in der Welt der Digitalisierung von Immobilien dar. Vorteile wie Echtzeit Feedback während der Erfassung, die Bildung lückenloser Datensätze, welche die Weiterverarbeitung erleichtern, die Vereinfachung der Nutzbarkeit durch Personal ohne langwierige Ausbildung und die hinzu gewonnene Geschwindigkeit in allen Prozessschritten sind dabei nur die Spitze des Eisbergs.
Die hochgenauen Daten dienen als Grundlage für Bauprojekte, Renovierungen, Gebäudeinspektion und -besichtigungen. Sie helfen beim Treffen fundierter Entscheidungen, der Planung weiterer Schritte und der schnellen Identifikation von Problemen, während sie Zeit und Ressourcen sparen.

Werden auch Sie Teil dieser Zukunft und nutzen sie alle diese Vorteile. Treten Sie ein in das nächste Level der Erfassungstechnologie, gemeinsam mit Voxelgrid!

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