#SLAM

Bildverarbeitung September 7, 2026

Leitfaden zur Schleifenschließung – Gleichzeitige Behebung der Drift eines SLAM-Systems entlang einer Schleife

Die Schleifenschließung ist der Prozess, bei dem erkannt wird, dass ein Roboter zu einem zuvor besuchten Ort zurückgekehrt ist, und der akkumulierte Selbstlokalisierungsfehler auf die gesamte Karte verteilt wird. Dieser Artikel erläutert systematisch die Ortserkennung, die Bildsuche, die geometrische Verifizierung, die Optimierung des Pose-Graphen, den Schutz vor Fehlalarmen sowie aktuelle SLAM-Implementierungen und -Forschungsprojekte.

Fundamentals · 5 Min. Lesezeit Vernetztes und autonomes Fahren September 3, 2026

Belegungsraster-Kartierung – Umwandlung von LiDAR- und Kameradaten in Begehbarkeit

Ein Belegungsraster unterteilt den Raum in Zellen und stellt belegten, freien und unbekannten Raum probabilistisch dar. Lernen Sie Bayes'sche und Log-Odds-Updates, inverse Sensormodelle, Raycasting, dynamischen Zerfall, 3D-Voxel, SLAM, Kostenkarten und Planung.

Fundamentals · 8 Min. Lesezeit Regelungstechnik September 3, 2026

Einführung in die Regelungstechnik: Pfadplanung – A*, Dijkstra, RRT, RRT* und PRM

Pfadplanung bedeutet nicht einfach nur, die kürzeste Linie zu zeichnen. Diese Einführung vergleicht Algorithmen für Gitter- und kontinuierliche Räume unter Berücksichtigung des Roboter-Flächenbedarfs, der Kartenunsicherheit, des Rechenaufwands, der SLAM/Nav2-Integration und der Sicherheit.

Fundamentals · 6 Min. Lesezeit Vernetztes und autonomes Fahren September 3, 2026

HD-Karten – Fahrspurkarten für autonomes Fahren

Eine HD-Karte stellt Fahrspuren, Grenzen, Beschilderung, Höhenangaben und Verbindungen als maschinenlesbare Daten dar. Dieser Leitfaden erklärt die Unterschiede zu SLAM-Karten, die Funktionsweise der Lokalisierung und die Bedeutung von Aktualität und Unsicherheit.

Fundamentals · 5 Min. Lesezeit Vernetztes und autonomes Fahren September 3, 2026

Belegungsraster-Kartierung – Umwandlung von LiDAR- und Kameradaten in Begehbarkeit

Ein Belegungsraster unterteilt den Raum in Zellen und stellt belegten, freien und unbekannten Raum probabilistisch dar. Lernen Sie Bayes'sche und Log-Odds-Updates, inverse Sensormodelle, Raycasting, dynamischen Zerfall, 3D-Voxel, SLAM, Kostenkarten und Planung.

Fundamentals · 8 Min. Lesezeit Technologietrends July 17, 2026

Technologietrends in SLAM

Von filterbasierten Methoden über Graphoptimierung bis hin zu lernbasierten, KI-nativen Ansätzen: Die Entwicklung von SLAM (Simultaneous Self-Localization and Mapping) und der aktuelle Forschungsstand werden nachgezeichnet.

Trends · 7 Min. Lesezeit