Es gibt schlichtweg keinen „besten“ Sensor. Die Wahl zwischen LiDAR und Tiefenkamera hängt von der jeweiligen Aufgabe des Roboters ab. Sie müssen Reichweite, Auflösung, Kosten und Arbeitsumgebung des Roboters berücksichtigen.
Wichtigste Punkte:
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LiDAR eignet sich am besten für den Einsatz im Freien und über große Entfernungen, da es so präzise und robust ist, aber es ist oft teurer und größer.
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Tiefenkameras eignen sich gut für Nahaufnahmen in Innenräumen, wo ein niedriger Preis und hochdetaillierte Tiefenkarten am wichtigsten sind, auch wenn sie bei wechselnden Lichtverhältnissen Schwierigkeiten haben.
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Es ist offensichtlich, dass die gemeinsame Verwendung beider Sensoren die besten Ergebnisse liefert. Dadurch wird ein ausgewogenes Verhältnis zwischen großflächiger Kartierung und der Erfassung feinster lokaler Details erreicht, was insbesondere für anspruchsvolle Roboteraufgaben wichtig ist.
Die Bühne bereiten: Die Grundlage der Roboterwahrnehmung
3D-Sensorik ist für moderne Roboter unerlässlich. Sie ermöglicht ihnen räumliches Vorstellungsvermögen für Navigation, Objekthandhabung und Arbeitskontrolle. Die beiden wichtigsten Bildsensoren für Roboter sind LiDAR (für präzise Kartierung über große Entfernungen) und Tiefenkameras (wie Stereo-, Strukturlicht- und Time-of-Flight-Kameras – ToF) für detailreiche Bilder. Die Auswahl des richtigen Sensors erfordert die Berücksichtigung von Umgebungsbedingungen und Budget, um die optimale 3D-Sensorik für den jeweiligen Anwendungsfall zu gewährleisten.
Kurzübersicht zum Vergleich
LiDAR bietet eine höhere Reichweite und Robustheit gegenüber Umwelteinflüssen, ist aber teurer, während Tiefenkameras detaillierte Daten liefern und kostengünstig sind – ideal für den Innenbereich. Weitere Informationen finden Sie in der vollständigen Analyse weiter unten.
In der schnelllebigen Welt der Robotik ist die Wahl des richtigen Sensors für ein Bildverarbeitungssystem entscheidend für dessen zuverlässige Funktion. Dieser Artikel vergleicht LiDAR und Tiefenkameras, die beiden führenden Technologien in der Robotervision. Wir beleuchten ihre Funktionsweise, ihre Stärken, ihre Grenzen und ihre aktuellen Anwendungsgebiete, um Ingenieuren, Entwicklern und Hobbybastlern die Auswahl des passenden Sensors für ihre Projekte zu erleichtern. Wer einen mobilen Lagerroboter oder einen Manipulatorarm baut, der Objekte präzise handhaben muss, sollte die Grundlagen von LiDAR und Tiefenkameras verstehen.
So funktioniert es: Die Physik hinter der 3D-Kartierung
Um bei der Auswahl eines Robotersensors die richtige Entscheidung zu treffen, ist es unerlässlich, die Funktionsweise der jeweiligen Technologie grundlegend zu verstehen. Sowohl LiDAR als auch Tiefenkameras ermöglichen Robotern das „Sehen“ in 3D, nutzen aber völlig unterschiedliche Methoden zur Erfassung dieser räumlichen Daten. Dies entscheidet darüber, welche Technologie für welche Art von Robotereinsatz geeignet ist.
LiDAR-Technologie: Präzision und Kartierung über große Entfernungen
LiDAR ist ein aktives Sensorverfahren und steht für Light Detection and Ranging (Lichtdetektion und Entfernungsmessung). Zur Entfernungsberechnung und Erstellung detaillierter 3D-Karten sendet es Laserimpulse aus.
So funktioniert es
Das Prinzip ist einfach: Das Gerät sendet schnelle Laserstrahlen im Infrarotbereich aus. Anschließend misst es die exakte Zeit, die das Licht benötigt, um von Objekten reflektiert zu werden und zurückzukehren. Dieses Verfahren wird als Laufzeitmessung (Time-of-Flight, ToF) bezeichnet. Durch die Kombination dieser gemessenen Zeit mit der bekannten Lichtgeschwindigkeit kann das System schnell und hochpräzise Entfernungsangaben berechnen.
Ein Laseremitter, ein Fotodetektor und ein Scansystem bilden die Kernkomponenten. Dieser Scanner kann bewegliche Teile wie rotierende Spiegel oder Festkörpertechnologie wie MEMS oder Phased-Array-Antennen verwenden, um den Strahl zu lenken.
In der Robotik erzeugt LiDAR Punktwolken. Dabei handelt es sich um riesige Gruppen von Datenpunkten, die die Form und Geometrie der Umgebung darstellen.
Ein 2D-LiDAR-System scannt oft nur eine einzelne ebene Fläche. Dies ist für einfache Navigationszwecke nützlich. Im Gegensatz dazu liefert ein 3D-LiDAR-System vollständige Volumendaten für detaillierte, umfassende Kartierungen.
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Der größte Nachteil besteht darin, dass Nebel oder starker Regen Probleme verursachen können. Diese Wetterbedingungen streuen die Laserstrahlen und verringern so die Leistung.
LiDAR eignet sich hervorragend zur Erfassung von Objekten über große Entfernungen, mitunter Hunderte von Metern. Diese Fähigkeit macht es zur ersten Wahl für großflächige Robotikprojekte. Dazu gehört beispielsweise die Vermessung weitläufiger Außenflächen. Auch für die Steuerung autonomer Fahrzeuge ist LiDAR unerlässlich. Es ermöglicht ihnen die notwendige Weitwinkelansicht für eine sichere Fahrt.
In SLAML beispielsweise ermöglichen iDAR-Daten Robotern, Karten zu erstellen und ihre genaue Position auf der Karte zu bestimmen. Dies gewährleistet eine konsistente und präzise Navigation auch bei sich ändernder Umgebung.
Tiefenkameratechnologie: Kompakte und kostengünstige Lösungen
Tiefenkameras, in Kombination mit Farbbildgebung auch RGB-D-Kameras genannt, liefern neben visuellen Daten auch Tiefeninformationen und sind daher vielseitige Sensoren für die Robotersicht. Im Gegensatz zu den spärlichen Punktwolken von LiDAR erzeugen Tiefenkameras dichte Tiefenkarten, in denen jedes Pixel einem Entfernungswert entspricht.
Time-of-Flight (ToF)-Kameras: Ideal für kurze bis mittlere Entfernungen
ToF-Kameras funktionieren nach dem gleichen Grundprinzip wie LiDAR, arbeiten aber in einem viel kleineren Maßstab. Sie senden einen Strom modulierten Infrarotlichts aus und messen dann die Phasenänderung oder die Gesamtzeit, die das Licht zum Zurückreflektieren benötigt.
Zwei Haupttypen
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Indirektes ToF (iToF): Dieser Typ nutzt die Phasenverschiebung, um hochauflösende Tiefenkarten zu erstellen und kann bis zu 60 Bilder pro Sekunde aufnehmen.
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Direkte Flugrichtungsmessung (dToF): Diese Art der Flugrichtung nutzt die direkte Impulssteuerung. Diese Aufbauten sind kompakt, liefern aber Bilder mit geringerer Auflösung.
Mit einer Reichweite von 0,25 bis 5 Metern eignen sich diese Kameras gut für kurze bis mittlere Distanzen. Sie lassen sich außerdem problemlos mit RGB-Sensoren verbinden, um farbige Tiefenbilder zu erzeugen.
Zu ihren Stärken zählen hohe Bildwiederholraten – das bedeutet Echtzeitverarbeitung – und die Einbindung von Farbinformationen für eine präzise Bildwiedergabe. Sie sind kostengünstig und kompakt und daher ideal für den Einsatz an Robotern geeignet. Allerdings können helles Licht oder reflektierende Oberflächen die Bildqualität beeinträchtigen und zu unzuverlässigen Ergebnissen führen.
Strukturiertes Licht und Stereosehen: Hohe Auflösung für Nahbereichsaufgaben in Innenräumen
Strukturlichtkameras projizieren ein voreingestelltes Muster auf die Umgebung. Ein Sensor erfasst anschließend die Verzerrungen dieses Musters. Mithilfe der Triangulation ermittelt das System die Entfernung zum Objekt und erstellt so eine Tiefenkarte.
Diese Technik eignet sich gut für Nahaufnahmen, aber helles Umgebungslicht beeinträchtigt die Ergebnisse, und für superschnelle Echtzeit-Arbeiten ist sie zu langsam.
Stereosehen ahmt das menschliche Sehen mithilfe zweier leicht voneinander entfernter Kameras nach. Es ermittelt die Tiefe durch Messung der Unterschiede zwischen den beiden Bildern. Algorithmen verarbeiten diese Unterschiede zu Tiefenkarten. Diese Technik eignet sich gut für Umgebungen mit vielen Texturen, benötigt aber viel Licht und eine hohe Rechenleistung. Beide Verfahren liefern detaillierte, hochauflösende Daten, die sich ideal für Anwendungen in Innenräumen wie die Suche nach bestimmten Objekten eignen.
Alles in allem sind Tiefenkameras für Aufgaben in der Nahbereichsrobotik sehr wertvoll. Ihre Hauptvorteile – schnelle Arbeitsweise, Farbwiedergabe, niedriger Preis und geringe Größe – machen sie nützlich, auch wenn ihre Reichweite begrenzt ist und sie durch die Umgebung beeinträchtigt werden können.
LiDAR vs. Tiefenkamera: Ein direkter Funktionsvergleich für die Robotik
Um die Auswahl eines Robotersensors zu erleichtern, vergleicht dieser Abschnitt LiDAR und Tiefenkameras anhand wichtiger Kennzahlen in Tabellen und Stichpunkten. Dieser direkte Vergleich verdeutlicht die jeweiligen Vor- und Nachteile von LiDAR gegenüber Tiefenkameras für Robotikanwendungen.
Reichweite und Sichtfeld (FoV)
Mit rotierenden Modellen, die Hunderte von Metern mit einer vollständigen 360-Grad-Drehung erreichen können, ist LiDAR für große Entfernungen ausgelegt. Diese Konfiguration eignet sich perfekt für die Kartierung großer Außenflächen. Tiefenkameras sind auf kürzere Arbeitsbereiche, üblicherweise unter 10 Metern, beschränkt, bieten aber dennoch ein großzügiges Sichtfeld – oft 90° oder mehr – für detaillierte Arbeiten im Nahbereich.
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Metrisch
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LiDAR
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Tiefenkamera
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Typischer Bereich
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50-300 m
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0,2-10 m
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FoV
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Schmal (fokussiert) oder 360°
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Weit (60-120°)
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Am besten geeignet für
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Langstreckennavigation
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Nahbereichsinteraktion
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Auflösung und Datendichte
LiDAR erzeugt dünne Punktwolken mit hoher Winkelauflösung. Dies eignet sich gut für die Kartierung großer Gebiete, ist aber weniger hilfreich für die Erfassung kleiner Objekte aus nächster Nähe. Tiefenkameras liefern detaillierte Tiefenkarten bis auf Pixelebene und ermöglichen so eine präzise 3D-Modellierung. Der entscheidende Unterschied liegt in der geringen Datenmenge von LiDAR im Vergleich zur hohen Datendichte von Tiefenkameras.
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LiDAR: Kann bis zu 100.000 Punkte pro Sekunde messen, allerdings ist die Ausgabe gestreut. Es eignet sich am besten zur Erfassung von Geschwindigkeitsänderungen bei sich bewegenden Robotern.
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Tiefenkamera: Bietet eine VGA-Auflösung oder sogar eine höhere, was sich hervorragend eignet, wenn es um Szenen mit vielen visuellen Texturen geht.
Umweltrobustheit (Innenbereich vs. Außenbereich)
Bei der Betrachtung der Leistung im Freien schneidet LiDAR gut ab und ist unempfindlich gegenüber Umgebungslicht, kann aber bei Nebel Probleme bereiten. Tiefenkameras, insbesondere solche mit strukturierter Beleuchtung, haben im Freien aufgrund des Sonnenlichts deutliche Schwierigkeiten. Daher sind ToF- oder Stereokameras bessere Alternativen, aber auch sie sind nicht optimal.
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In Innenräumen: Tiefenkameras eignen sich hervorragend für gleichmäßige Lichtverhältnisse und sind daher perfekt für Aufgaben wie das robotergestützte Kommissionieren von Behältern.
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Im Freien: LiDAR liefert Ihnen zuverlässige Ergebnisse unter verschiedensten Wetterbedingungen.
Kosten- und Größenüberlegungen
Für die Robotik liegen die Preise für LiDAR-Systeme voraussichtlich zwischen 500 und 4.000 US-Dollar (Stand: 2025). Damit sind sie deutlich teurer als kostengünstige Tiefensensoren, die nur 100 bis 1.000 US-Dollar kosten. Zudem sind LiDAR-Systeme in der Regel größer und verbrauchen mehr Energie, während Tiefenkameras klein und energieeffizient sind.
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Faktor
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LiDAR
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Tiefenkamera
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Kosten (2025)
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500–4000 US-Dollar
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100 bis 1000 US-Dollar
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Größe/Leistung
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Größerer, höherer Zugwiderstand
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Klein, geringer Verbrauch
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Verarbeitungskosten
Die grundlegenden Punktwolken von LiDAR erfordern für SLAM-Routinen eine aufwendige Verarbeitung, die häufig GPUs nutzt. Tiefenkameras erzeugen zwar einfacher zu handhabende Karten, benötigen aber dennoch Rechenressourcen, um diese in Echtzeit mit Farbdaten zu kombinieren.
Die Wahl des richtigen Sensors: Anwendungen in der Robotervision
Die Entscheidung zwischen LiDAR und Tiefenkamera hängt von den jeweiligen Anwendungsbereichen der Robotik ab. Wir untersuchen hier, wann welches System seine Stärken ausspielt und wie die Fusion von Daten die Leistung optimieren kann.
Wann man sich für LiDAR entscheiden sollte (Der Meister in Sachen Reichweite und Genauigkeit)
Anwendungsbereiche:
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Selbstfahrende Autos und mobile Außenroboter zur Erkundung riesiger Gebiete.
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Industrielle Kontrollen an Orten wie Häfen oder Lagerzentren dienen der Überwachung des Verkehrsaufkommens.
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Landwirtschaftliche Roboter zur Navigation auf dem Boden und zur Kontrolle der Pflanzen.
Argumentation:
Die Genauigkeit und Reichweite von LiDAR gewährleisten einen sicheren und zuverlässigen Betrieb auch in großen oder schwierigen Umgebungen, wo Tiefenkameras an ihre Grenzen stoßen. Beispielsweise verbessert LiDAR bei der Verfolgung von Robotern die autonome Nachführung durch die Bereitstellung präziser 3D-Karten.
Wann man eine Tiefenkamera wählen sollte (Der Spezialist für Nahaufnahmen/hohe Auflösung)
Anwendungsbereiche:
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Indoor-Navigation für autonome Roboter an Orten wie Lagerhallen oder Kliniken.
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Handhabung von Objekten in Systemen, die Objekte greifen und platzieren oder in denen Menschen Seite an Seite mit Robotern arbeiten.
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Erkennung von Handbewegungen und anderen personenbezogenen Daten für Serviceroboter.
Argumentation:
Tiefenkameras liefern detaillierte Daten und sind kostengünstig, wodurch sie sich ideal für schnelle Nahaufnahmen in ruhigen Innenräumen eignen. Beispiele hierfür sind das Auffinden kleiner Gegenstände auf dem Boden oder das präzise Greifen von Objekten. Intel RealSense-Kameras sind beispielsweise hervorragend geeignet, um Hindernisse für Malroboter zu erkennen.
Der Fusionsansatz: Das Beste aus beiden Welten
Die Sensorfusion kombiniert die großflächigen Kartendaten von LiDAR mit den detaillierten Informationen von Tiefenkameras, wobei häufig Verfahren wie Kalman-Filterung eingesetzt werden, um die Gesamtwahrnehmung zu verbessern. In autonomen mobilen Fahrzeugen (AMRs) übernimmt LiDAR die Navigation, während Tiefenkameras bei der Objekterkennung helfen. Dieses Verfahren wird beispielsweise für intelligentes Mapping in unübersichtlichen Gebieten oder für präzises Kommissionieren in Fabriken verwendet.
Abschluss
Die Entscheidung zwischen LiDAR und Tiefenkameras hängt ganz vom jeweiligen Projekt ab und erfordert ein ausgewogenes Verhältnis zwischen benötigter Entfernung, Präzision, Budget und Umgebungsbedingungen. Für eine individuelle Beratung beschreiben Sie Ihr Roboterprojekt unten! Mit dem Fortschritt der Robotik werden wir voraussichtlich häufiger kombinierte Systeme sehen, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
