Implementierung von SLAM-Algorithmen in einem kostengünstigen mobilen Roboter (Ein Tutorial)

Wichtige Punkte zur Implementierung von SLAM in kostengünstigen mobilen Robotern

Sie möchten Roboter selbst bauen? SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) lässt sich auch mit kostengünstigen Komponenten realisieren. Denken Sie an einen Raspberry Pi oder einen Jetson Nano. Kombinieren Sie diese mit preiswerten Sensoren wie dem RPLIDAR. Mit diesem Setup können Hobbybastler autonome Roboter bauen, ohne ein Vermögen auszugeben. Die gute Nachricht: Tools wie ROS und Algorithmen wie Gmapping sind Open Source, sodass der Einstieg auch für Anfänger recht einfach ist. Beachten Sie jedoch, dass die Genauigkeit der finalen Karte und der Positionsbestimmung von der Qualität Ihrer Sensoren und der Umgebungsaktivität abhängt.

Bei schwachem Licht kann SLAM auf Lidar-Basis zuverlässiger sein als visuelle Verfahren. Allerdings bringt jeder Ansatz Kompromisse hinsichtlich Kosten und Rechenleistung mit sich. Die Wahl des Algorithmus ist stets Gegenstand von Diskussionen. Gmapping ist einfacher anzuwenden, kann aber im Vergleich zu fortgeschritteneren Verfahren wie Cartographer zu stärkeren Abweichungen führen. Daher ist es unerlässlich, den gewählten Algorithmus zu optimieren und zu testen.

Hardwareauswahl

Für einfache Setups eignet sich der Raspberry Pi 4, für GPU-beschleunigte Aufgaben der Jetson Nano. Kombinieren Sie ihn mit einem RPLIDAR A1 (ca. 100 €) für Lidar-Sensorik, einem Differentialantriebsgehäuse (ca. 50 €) und Motortreibern. Ein Gesamtprojekt ist für unter 300 € möglich. Beispiele finden Sie unter RPLIDAR und ROS-Programmierung .

Software-Einrichtung

Installieren Sie ROS Noetic auf Ubuntu für Raspberry Pi. Konfigurieren Sie URDF für das Robotermodell und integrieren Sie die Sensortreiber. Visualisieren Sie das Modell in RViz.

Algorithmusimplementierung

Nutzen Sie Gmapping für einfaches Mapping. Starten Sie SLAM-Knoten, passen Sie Parameter wie die Kartenauflösung an und generieren Sie Karten per Teleop.

Lokalisierung und Navigation

Verwenden Sie AMCL zur Lagebestimmung auf erstellten Karten. Beheben Sie häufige Probleme wie Sensordrift durch Parameteranpassungen.

Praktische Tipps

Beginnen Sie klein, testen Sie in kontrollierten Umgebungen und optimieren Sie Ihr System iterativ. Ressourcen wie YouTube-Tutorials helfen bei der Fehlersuche.

---

Sind Sie Hobbybastler oder Student und möchten in die Welt der Robotik einsteigen, ohne dabei Ihr Budget zu sprengen? Dieses praxisorientierte Tutorial führt Sie durch die SLAM-Implementierung auf einem kostengünstigen mobilen Roboter und zeigt Ihnen, wie Sie mit preiswerten Bauteilen einen intelligenten Kartierroboter entwickeln. Wir behandeln alles von der Hardwareauswahl bis hin zu Software-Anpassungen und legen dabei Wert auf die Zugänglichkeit von DIY-Robotik. Am Ende besitzen Sie einen Roboter, der Räume kartieren und sich selbstständig lokalisieren kann – und das alles mit kleinem Budget.

SLAM verständlich erklärt: Warum Kartierung und Lokalisierung für selbstgebaute Bots so wichtig sind

Mobile Roboter haben in unbekannten Umgebungen oft Schwierigkeiten – sie müssen ihre Position bestimmen (Lokalisierung) und gleichzeitig die Umgebung erfassen (Kartierung). Hier kommt SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) ins Spiel. Es löst beide Probleme gleichzeitig und ermöglicht Ihrem Roboter die autonome Navigation.

Stellen Sie sich einen Staubsaugerroboter vor, der durch Ihre Wohnung fährt: Ohne SLAM würde er wohl ständig gegen Wände stoßen. Mit SLAM erstellt der Roboter in Echtzeit eine Karte und verfolgt seine Position, um Hindernissen effizient auszuweichen. Für alle, die gerne selbst basteln und sich mit Robotik beschäftigen, eröffnet diese Technologie die Möglichkeit für spannende Projekte wie Erkundungsroboter für die Wohnung oder Lieferroboter.

Das Beste daran? SLAM-Implementierung ist nicht mehr nur teuren Laboren vorbehalten. Fortschritte bei Open-Source-Tools machen sie auch für kostengünstige mobile Roboter realisierbar. Studierende und Hobbybastler können mit handelsüblicher Hardware Lokalisierung und Kartierung erproben und so ihrer Kreativität im Bereich der DIY-Robotik freien Lauf lassen. Ob Raumkartierung oder Lokalisierung in einem Labyrinth – SLAM ermöglicht es, mit erschwinglichen Systemen intelligent zu agieren.

Diese Zugänglichkeit resultiert aus dem Austausch von Code und Tipps in Communities, wodurch Barrieren abgebaut werden. Wie eine Studie feststellt, hat sich SLAM von komplexen Algorithmen zu benutzerfreundlichen Paketen entwickelt und so die Robotik demokratisiert.

Der Budget-Build: Hardwareauswahl für Ihre kostengünstige SLAM-Plattform

Der Bau eines kostengünstigen mobilen Roboters für SLAM-Anwendungen beginnt mit der Auswahl geeigneter Hardware. Konzentrieren Sie sich auf Komponenten, die ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Leistung und Preis bieten, damit Ihr DIY-Robotikprojekt unter 300 US-Dollar bleibt.

Das Gehirn: Die Wahl des richtigen Mikrocontrollers/SBC

Das Herzstück Ihres kostengünstigen mobilen Roboters ist der Einplatinencomputer (SBC). Für die meisten SLAM-Implementierungen empfehlen wir den Raspberry Pi 4 (ca. 35–75 US-Dollar) – er ist leistungsstark genug für ROS und übernimmt die grundlegende Verarbeitung für Open-Source-SLAM-Algorithmen.

Für anspruchsvollere Aufgaben wie visuelles SLAM in Echtzeit empfiehlt sich der NVIDIA Jetson Nano (ca. 99 €). Seine GPU beschleunigt die Berechnungen und ist daher ideal für Lidar- oder Kameradaten in der SLAM-Implementierung. Begründung: Der Raspberry Pi eignet sich für Einsteiger mit geringerem Leistungsbedarf, während der Jetson seine Stärken bei komplexen Kartierungs- und Lokalisierungsaufgaben ausspielt.

Kostengünstige Sensoroptionen: Lidar vs. Visual SLAM

Sensoren sind für die Datenerfassung bei der SLAM-Implementierung unerlässlich. Für Lidar ist der Slamtec RPLIDAR A1 (ca. 99 €) eine ausgezeichnete Wahl im Budgetbereich – er ist zuverlässig für 360-Grad-Scans und somit unverzichtbar für die präzise Kartierung mit kostengünstigen mobilen Robotern.

Vergleichen Sie dies mit visuellem SLAM, das Kameras wie die Raspberry Pi Camera (ca. 25 €) verwendet. Visuelles SLAM ist zwar günstiger, hat aber Schwierigkeiten bei schlechten Lichtverhältnissen oder in texturlosen Bereichen, was zu höheren Lokalisierungsfehlern führt. Lidar zeichnet sich durch hohe Konsistenz aus, ist jedoch teurer. In diesem Tutorial verwenden wir RPLIDAR mit ROS für die einfache Integration in Open-Source-SLAM.

Vorteile von Lidar: Direkte Entfernungsmessungen reduzieren die Drift.

Nachteile von Visual SLAM: Höhere Rechenlast auf Ihrem SBC.

Chassis- und Motorsteuerung

Für kostengünstige mobile Roboter eignet sich ein einfaches Differentialantriebs-Chassis (ca. 30–50 €) optimal – zwei Räder für leichtes Manövrieren und Lenkrollen für Stabilität. Kombinieren Sie es mit Gleichstrommotoren und einem Treiber wie dem L298N (ca. 5 €) zur Steuerung über Ihren Einplatinencomputer.

Montage: Montieren Sie den Einplatinencomputer (SBC) und den Sensor auf dem Chassis. Diese Konfiguration unterstützt die SLAM-Implementierung durch die Bereitstellung von Odometriedaten zur Lokalisierung. Preisgünstige Bausätze sind auf Amazon oder AliExpress erhältlich und eignen sich ideal für DIY-Robotikprojekte.

Komponente	Empfohlen	Preisklasse	Warum SLAM?
SBC	Raspberry Pi 4	35-75 $	Unterstützt ROS und grundlegende Open-Source-SLAM-Funktionen.
Sensor	RPLIDAR A1	99 $	Zuverlässiges Lidar für Kartierung und Lokalisierung
Chassis	Differentialantriebssatz	30-50 US-Dollar	Einfache Kinematik für kostengünstige mobile Roboter
Motortreiber	L298N	5 US-Dollar	Einfache Integration mit ROS

Diese Hardware sorgt für einen wirtschaftlichen Aufbau und ermöglicht gleichzeitig ein robustes SLAM-System.

Die Grundlage: Einrichten der ROS-Umgebung für SLAM

ROS (Robot Operating System) bildet das Rückgrat für die SLAM-Implementierung in kostengünstigen mobilen Robotern. Dieser Abschnitt führt Sie durch die Einrichtung und konzentriert sich dabei auf ROS für die nahtlose Integration mit Lidar und Open-Source-SLAM.

ROS-Installation und Kinematik-Einrichtung

Beginnen Sie mit Ubuntu 20.04 auf Ihrem Raspberry Pi (oder Jetson). Installieren Sie ROS Noetic:

1. ROS-Repository hinzufügen:

    
   sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" \
    > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'
   
    sudo apt install curl
   
    curl -s https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/ros.asc \
    | sudo apt-key add -
   
    sudo apt update 
   

   
   
2. Desktop-Version installieren:

    
   sudo apt install ros-noetic-desktop-full
    

   
   
3. Einrichtungsumgebung:

    
   echo "source /opt/ros/noetic/setup.bash" >> ~/.bashrc
    source ~/.bashrc
    

   
   

Erstellen Sie für die Kinematik eine URDF-Datei, die Ihren kostengünstigen mobilen Roboter beschreibt:

 
<robot name="my_robot">
 <link name="base_link"/>
 <joint name="lidar_joint" type="fixed">
 <parent link="base_link"/>
 <child link="lidar_link"/>
 <origin xyz="0 0 0.1" rpy="0 0 0"/>
 </joint>
 <link name="lidar_link"/>
 </robot>
 

Verwenden Sie roslaunch urdf_tutorial display.launch model:='$(find my_package)/urdf/my_robot.urdf' um die Visualisierung durchzuführen. Dadurch wird ROS für die SLAM-Implementierung eingerichtet .

Sensor-Treiber-Integration

1. RPLIDAR-Paket klonen:

cd ~/catkin_ws/src git clone https://github.com/Slamtec/rplidar_ros.git cd .. catkin_make

2. Berechtigungen festlegen und starten:

 
sudo chmod 666 /dev/ttyUSB0
 roslaunch rplidar_ros rplidar.launch
 

3. Visualisieren in RViz:

 
rosrun rviz rviz

Kernimplementierung: Open-Source-SLAM-Algorithmen in der Praxis

Die Wahl des richtigen Algorithmus: Gmapping vs. Cartographer

• Vorteile: Einfache Einrichtung, geringe CPU-Auslastung auf dem Raspberry Pi.
• Nachteile: Schwächer in dynamischen Umgebungen.

• Vorteile: Hervorragende Kartenqualität.
• Nachteile: Benötigt mehr Leistung, wie z. B. Jetson Nano.

Detaillierte Analyse der Konfigurationsdatei

 
sudo apt install ros-noetic-gmapping
 

 
<launch>
 <arg name="scan_topic" default="/scan" />
 <arg name="base_frame" default="base_link"/>
 <arg name="odom_frame" default="odom"/>

 <node pkg="gmapping" type="slam_gmapping" name="slam_gmapping" output="screen">
 <param name="base_frame" value="$(arg base_frame)"/>
 <param name="odom_frame" value="$(arg odom_frame)"/>
 <param name="map_update_interval" value="5.0"/>
 <param name="maxUrange" value="5.5"/> <!-- Matches RPLIDAR A1 -->
 <param name="maxRange" value="6.0"/>
 <param name="sigma" value="0.05"/>
 <param name="kernelSize" value="1"/> 
<param name="lstep" value="0.05"/>
 <param name="astep" value="0.05"/>
 <param name="iterations" value="5"/>
 <param name="lsigma" value="0.075"/>
 <param name="ogain" value="3.0"/>
 <param name="lskip" value="0"/>
 <param name="minimumScore" value="200"/>
 <param name="srr" value="0.01"/>
 <param name="srt" value="0.02"/>
 <param name="str" value="0.01"/>
 <param name="stt" value="0.02"/>
 <param name="linearUpdate" value="0.5"/>
 <param name="angularUpdate" value="0.436"/>
 <param name="temporalUpdate" value="-1.0"/>
 <param name="resampleThreshold" value="0.5"/>
 <param name="particles" value="80"/> <!-- Ausgewogen für kostengünstige SBCs -->
 <param name="xmin" value="-50.0"/>
 <param name="ymin" value="-50.0"/>
 <param name="xmax" value="50.0"/>
 <param name="ymax" value="50.0"/> 
<param name="delta" value="0.05"/> <!-- Kartenauflösung -->
 <param name="llsamplerange" value="0.01"/>
 <param name="llsamplestep" value="0.01"/>
 <param name="lasamplerange" value="0.005"/>
 <param name="lasamplestep" value="0.005"/>
 <remap from="scan" to="$(arg scan_topic)"/>
 </node>
 </launch> 

• maxUrange und maxRange: Begrenzung auf die Leistungsfähigkeit von RPLIDAR (5,5-6 m) für genaue Messwerte.
• Eine Partikelanzahl von 80 bietet eine gute Genauigkeit, ohne die CPU des Raspberry Pi zu überlasten.
• Delta: Eine Auflösung von 0,05 m bietet ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Detailgenauigkeit und Leistung.
• map_update_interval: 5s reduziert die Belastung kostengünstiger Hardware.
• xmin/ymin/xmax/ymax: Legen Sie die Grenzen auf die erwartete Umgebungsgröße fest; kleinere Werte sparen Speicherplatz.

Kartengenerierung (Kartierung)

• Gewährleisten Sie eine korrekte Odometrie: Testen Sie mit rostopic echo /odom – ungenaue Raddaten verursachen Drift. Fügen Sie bei Bedarf Encoder hinzu.
• TF überprüfen: Führen Sie rosrun tf tf_monitor aus, um die Frames (map → odom → base_link → lidar_link) zu bestätigen.
• Lidar allein testen: Objekte platzieren und /scan auf korrekte Entfernungen prüfen.

1. ROS-Kern starten:

 
roscore
 

2. Lidar ausführen:

    
   roslaunch rplidar_ros rplidar.launch 
   

3. Gmapping starten (mithilfe Ihrer Startdatei):
   Gmapping initialisiert Partikel und abonniert /scan und /tf. Die Terminalausgabe zeigt Aktualisierungen wie „Scan verarbeitet“ oder Partikel-Resampling an.

 
rosrun teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py
 

4. RViz starten:

 
roslaunch gmapping slam_gmapping.launch
 

• Fester Rahmen: Karte
• Karte hinzufügen (/map): Zeigt einen Gebäudeplan an.
• LaserScan hinzufügen (/scan): Zeigt die Rohstrahlen an.
• PoseArray hinzufügen (/particlecloud): Visualisiert die Lokalisierungsunsicherheit.

5. Fernbedienung:

 
rosrun teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py
 

• Bewegen Sie sich langsam (0,1-0,3 m/s), um eine genaue Integration zu ermöglichen.
• Strategie: Beginnen Sie im offenen Bereich und bewegen Sie sich in Achterfiguren oder Schleifen, um Schleifen zu schließen (reduziert Fehler).
• Kanten abdecken und Stellen erneut anfahren – Gmapping verfeinert durch überlappende Scans.
• In RViz: Die Karte beginnt leer und dehnt sich dann aus. Weiß = frei, schwarz = belegt, grau = unbekannt. Die Partikel konvergieren mit zunehmender Konfidenz.

6. Karte speichern

 
mkdir -p ~/catkin_ws/src/my_package/maps
 cd ~/catkin_ws/src/my_package/maps
 rosrun map_server map_saver -f my_map

• Erzeugt my_map.pgm (Bild) und my_map.yaml (Konfiguration mit Auflösung ~0,05 m, Ursprung).
• PGM in einem Bildbearbeitungsprogramm anzeigen; bei Bedarf manuell bearbeiten (z. B. Lücken füllen) mit Werkzeugen wie GIMP.

• Gespeicherte Karte laden: rosrun map_server map_server my_map.yaml
• Test: RViz neu starten – die Karte sollte statisch erscheinen.
• Falls die Daten verzerrt sind, führen Sie die Messung mit einer besseren Odometrie erneut durch oder wechseln Sie zum Cartographer-Modus für eine erweiterte Schleifenschließung.

• Karte kann nicht erstellt werden: Überprüfen Sie die Remaps (Scan-Topic-Fehler). Verwenden Sie rostopic info /scan.
• Drift/Verzerrung: Räder kalibrieren; IMU für Fusion hinzufügen. Geschwindigkeit reduzieren – RPLIDAR hat in großen/offenen Gebieten eine geringe Reichweite (6 m).
• Hohe CPU-Auslastung: Partikelanzahl auf 50 reduzieren; temporalUpdate erhöhen.
• Kein geschlossener Kreislauf: Bereiche erneut überprüfen; für gleichmäßige Beleuchtung/Oberflächen sorgen.
• Fehler wie „Verlorene Nachrichten“: Erhöhen Sie die Warteschlangengrößen beim Start.

Über die Kartierung hinaus: Echtzeit-Lokalisierung und Navigation

AMCL für die Lokalisierung implementieren

 
sudo apt install ros-noetic-amcl
 

1. Karte laden:

 
rosrun map_server map_server my_map.yaml
 

2. AMCL ausführen:

 
<node pkg="amcl" type="amcl" name="amcl"> 
<param name="min_particles" value="500"/>
 <param name="max_particles" value="3000"/>
 <param name="kld_err" value="0.02"/>
 </node> 

3. Fügen Sie in RViz ein PoseArray für Partikel hinzu. Legen Sie die Anfangspose mit dem 2D-Pose-Schätzungswerkzeug fest. AMCL verfeinert die Lokalisierung während der Roboterbewegung.

Behebung häufiger SLAM-Fehler

Nächste Schritte: Wegplanung

 
sudo apt install ros-noetic-navigation