SLAM für autonomen Roboter nötig?

[HaWe]

meint ihr nicht ein microcontroller wie tennsy 4.1 kann die daten nicht verarbeiten vom slam?

denke ich auch, "irgendwie", ich habe es ja (ansatzweise) auch schon mit einem Arduino Due geschafft.

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Das gängig in Staubsaugern verbaute RPLidar ist prinzipiell nichts anderes als ein drehbarer Sharp-IR-Sensor (Triangulation - gleiches Messprinzip).

Bezüglich Stabilität: Ich habe mal einen Langzeittest in der Simulation ein paar Tage laufen lassen (Roboter mit Lidar fährt über Zielpunkte durch ein kleines Labyrinth). Das hat meine Befürchtungen bezüglich des "Zulaufens der Map" (Die Karte verschwimmt so weit oder verschiebt sich, dass die Zielpunkte nicht mehr erreicht werden können) zerstreut.

Der Punkt ist:
wenn man keine sehr exakte Positionsbestimmungs-Methode hat, dann kann man den Teil mit der Karte vergessen.
Denn der Robot muss ja erst mit seiner genau bestimmbaren Position eine genaue Karte ermitteln, die hinterher, wenn er sich frei im Raum zum Saubermachen bewegt, auch noch als Referenz stimmen muss.
Mit Odometrie, Gyro, Kompass und GPS wird das nichts indoors, da laufen spätestens nach 15 Minuten alle Werte komplett aus dem Ruder.
Daher braucht man exakte externe Navigations-Referenzen (Baken), die per Peilung eine zuverlässige und reproduzierbare Positionsberechnung erlauben.
Ob man dann 1 IR-Sensor drehbar anbringt oder ein halbes Dutzend fest montiert rundrum als Hindernissensoren, ist fast schon reine Geschmackssache.
Allerdings plus Bumper-Stoßstange zusätzlich.

[Holomino]

Daher braucht man exakte externe Navigations-Referenzen (Baken), die per Peilung eine zuverlässige und reproduzierbare Positionsberechnung erlauben.

Diesen Satz verstehe ich nicht.
Insbesondere unter dem Gesichtspunkt, dass ein käuflicher Staubsauger keine externen Referenzen zur Navigation verwendet und trotzdem funktioniert, verstehe ich ihn nicht!

Neinneinneinnein, ich versteh ihn nicht!

[HaWe]

Diesen Satz verstehe ich nicht.
Insbesondere unter dem Gesichtspunkt, dass ein käuflicher Staubsauger keine externen Referenzen zur Navigation verwendet und trotzdem funktioniert, verstehe ich ihn nicht!
Neinneinneinnein, ich versteh ihn nicht!

ich denke, (gute) käufliche Geräte arbeiten ganz anders, mit viel komplizierterer Hard- und v.a. Software, als was wir ohne weiteres zur Verfügung haben mit "unseren" Kenntnissen und Methoden.
ich habe z.B. einmal ein pdf gefunden, bei dem die Positions- und Navigations-Berechnungen über 2 komplett unabhängige extended Kalman Filters aus Odometrie mit 2xRotationssensoren und 9DOF IMU mit völlig unterschiedlichen Filtereinstellungen funktionieren, deren Zustandsraum-Modellierungen abhängig sind vom detektierten Untergrund. (Schon bei 1 Standard-Kalman für 2 Sensoren = 2DOF komme ich an meine Grenzen.)
Auf diese Weise konnte mit erheblichem mathematischen Aufwand auch ohne externe Referenzen eine gute Positionierung und Navigation ermöglicht werden.
zu Extended Kalman Filters s. z.B. https://www.cbcity.de/das-kalman-fil...rklaert-teil-1,
https://www.cbcity.de/das-kalman-fil...rklaert-teil-2;
https://en.wikipedia.org/wiki/Extended_Kalman_filter .
Wer aber jemals für seinen Roboter so einen Kalman selber errichten und optimieren wollte, wird schnell gemerkt haben, dass man dann irgendwann scheitert, wenn man kein Mathematiker ist und auch nicht die exakten kompletten Sensor-Messstatistiken zu allen Einzelsensoren für die mathematisch-statistischen Modelle hat - oder mit großen Messfehlern leben muss.
Im obigen pdf von dir https://kaeni.de/hack-des-xiaomi-mi-...nte-einblicke/ läuft ja auch die lokale Software zusammen mit der Software auf einem Hersteller-Server über HTTPS, da kann man sich vorstellen, was da wohl mathematisch dahintersteckt.
Zum Selbermachen halte ich diesen Weg für aussichtslos, ich zumindest habe es versucht und musste aufgeben.

Der einzig praktikable Weg für Hobby-Bastler ohne Mathematikstudium ist daher IMO eine Navigation über externe Baken.