Wie ein Roboter Rasen erkennt
Für einen Menschen ist die Sache trivial: Hier ist Gras, da ist Pflaster, dazwischen liegt die Kante. Für ein Computerprogramm war genau das jahrzehntelang eine schwer lösbare Aufgabe. Erst trainierte neuronale Netze haben sie praktikabel gemacht.
Das Prinzip: Ein Modell bekommt hunderttausende Bilder von Gärten zu sehen, jeweils mit der Information, welcher Bildbereich Rasen ist und welcher nicht. Daraus lernt es Muster, die weit über Farbe hinausgehen, nämlich Textur, Halmstruktur und typische Übergänge. Im Betrieb wertet der Roboter das Kamerabild mehrmals pro Sekunde mit diesem Modell aus.
Wo bin ich? Der zweite Teil der Aufgabe
Rasen erkennen reicht nicht. Der Roboter muss auch wissen, wo auf der Fläche er sich gerade befindet, sonst kann er keine Bahnen planen und nicht dort weitermachen, wo er aufgehört hat.
Dafür nutzen diese Geräte ein Verfahren aus der Robotik, das visuelle SLAM heißt, kurz für Simultaneous Localization and Mapping. Vereinfacht gesagt merkt sich der Roboter markante Punkte in der Umgebung, etwa eine Zaunecke, einen Baumstamm oder eine Terrassenkante. Aus der Verschiebung dieser Punkte im Bild berechnet er, wie er sich bewegt hat. Gleichzeitig baut er daraus eine Karte auf.
Der eigentliche VorteilKein Satellit, keine Antenne, kein Mobilfunk. Ein rein optisch navigierendes Gerät funktioniert im Innenhof genauso wie unter einem Apfelbaum. Wo RTK aufgibt, ist die Kamera oft gerade in ihrem Element, weil es dort besonders viele markante Punkte gibt.
Die Schwachstelle: Licht
Was der Mensch beim Sehen kaum bemerkt, bringt eine Kamera an ihre Grenzen. Drei Situationen sind kritisch:
- Tiefstehende Sonne. Morgens und abends fällt das Licht flach ein, lange Schatten zerschneiden die Fläche und können wie Kanten wirken. Gleichzeitig blendet die Sonne direkt in die Linse.
- Harte Hell-Dunkel-Übergänge. Ein halb beschatteter Rasen unter einem Baum hat Kontraste, die den Dynamikbereich einfacher Kameras übersteigen. Hersteller begegnen dem mit HDR-Aufnahmen, gelöst ist es damit nicht vollständig.
- Dämmerung und Nacht. Hier endet es schlicht. Die meisten kamerabasierten Geräte kehren bei einbrechender Dunkelheit selbstständig zur Ladestation zurück.
Dazu kommt ein praktischer Punkt, der oft unterschätzt wird: Die Linse muss sauber bleiben. Nach nassem Wetter mit Grasspritzern hilft gelegentliches Abwischen.
Was die Kamera noch kann
Der eigentliche Gewinn liegt nicht in der Navigation, sondern in der Hinderniserkennung. Ein Gerät, das ohnehin ein Bildverständnis mitbringt, erkennt nicht nur, dass etwas im Weg liegt, sondern auch was. Die Hersteller trainieren ihre Modelle inzwischen auf mehrere hundert Objektarten, ausdrücklich einschließlich Igel und Haustiere.
Das ist der Grund, warum auch Geräte mit RTK oder LiDAR fast immer zusätzlich eine Kamera haben. Für die Position brauchen sie sie nicht, für die Sicherheit schon. Mehr dazu steht bei der Hinderniserkennung.
Manche Modelle bieten die Kamera zusätzlich als Gartenüberwachung an, teils mit Livebild aufs Smartphone. Wenn Nachbargrundstücke oder öffentliche Wege ins Bild geraten, ist das datenschutzrechtlich heikel. Diese Funktion sollte man bewusst einschalten, nicht beiläufig.
