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Dieses Thema wurde zuletzt von Asbery am 2026-5-27 21:27 bearbeitet
Moin zusammen,
ich nutze das MOVANextGen Gewinnspiel mal für ein ehrliches Feedback aus der Praxis.
Unser Wohnzimmer ist durch die Aufteilung mit Couch, Sitzecke und Esstisch ziemlich verschachtelt. Ein echtes heruausforderndes Szenario für einen Staubsaugroboter, welches der Z50 Ultra im großen und ganzen problemlos handhabt.
1. Meine Routine mit dem Z50 Ultra:
Das Beste im Alltag ist bei unserem Mix aus Teppich und Hartboden zu sehen, wie autark das Teil umschaltet.
Er zieht die Teppiche vor dem Hartboden ruckzuck ab und schrubbt danach die Laufwege feucht nach.
Das Beste im Alltag ist aber einfach, dass man ihn komplett vergessen kann.
Er fährt nach getaner Arbeit zurück, reinigt seine Mops, trocknet sie und entleert den Staub.
Man hat im Alltag eigentlich nichts mehr damit zu tun und die Wohnung ist trotzdem sauber, während man selbst am Schreibtisch sitzt.
Meine Routine ist insbesondere hierbei, dass ich den Raum mit den Teppichen täglich absaugen lasse, denn der Mova Z50 Ultra bringt hierauf sogar Ordnung, indem er die Fasern durch das absaugen wieder richtig liegt und dies einfach schön anzusehen ist (siehe Bilder und Video)! :-)
2. Die Blaupause: Mein Funktionsvorschlag für mein Couchtisch-Problem
Der Z50 Ultra hat ein grandioses Kamerasystem und eine starke Hinderniserkennung. Aber es gibt eine alltägliche Sache, die mich (und wahrscheinlich viele andere) regelmäßig nervt und wo die Software noch intelligenter werden könnte: Wandernde Möbel und deren Tischbeine.
Das Problem im Alltag:
Unser Couchtisch steht gefühlt jeden Tag woanders. Mal wird er beim Fernsehen ein Stück verschoben, mal für den Mittagsschlaf auf der Couch beiseitegerückt. Feste „virtuelle Wände“ oder No-Go-Zonen in der App sind hier unbrauchbar, weil der Tisch ja ständig wandert und die Streben anders stehen.
Das Ergebnis aktuell: Der Roboter fährt stur nach Karte, erkennt die Tischbeine zwar als Hindernis sofern hoch genug, aber wenn diese knapp zu niedrig sind wie bei meinem Couchtisch eben nicht. Dabei rumpelt er unschön dagegen oder versucht im schlimmsten Fall, über die flachen Chrom-Querstreben oder Füße der Tischbeine drüberzuklettern. Das gibt auf Dauer ggfs. Kratzer am Möbelstück und tut dem Roboter auch sicherlich nicht gut.
Mein Feature-Vorschlag (Die Blaupause): Dynamisches Möbelbein-Tracking
Die RGB-Kamera und das 3D-Strukturlicht sollten darauf trainiert werden, die typische Geometrie von Tisch- und Stuhlbeinen als zusammenhängendes, mobiles Objekt zu erkennen.
Sobald der MOVA im Raum ein bekanntes Möbelprofil (wie eben den Couchtisch) identifiziert, soll er folgendes tun:
Automatischer Sicherheits-Radius: Er legt im Hintergrund temporär eine dynamische Schutzzone (z. B. 2–3 cm Puffer um die Beine herum) an. Er reinigt also sauber drumherum, versucht aber gar nicht erst, die Beine zu „besteigen“ oder Millimeterarbeit zu leisten, die zum Anstoßen führt.
Live-Positions-Update: Verschiebe ich den Couchtisch am nächsten Tag um einen halben Meter, erkennt die Kamera beim Einfahren in den Raum sofort: „Ah, das Objekt 'Couchtisch' steht jetzt hier“. Die temporäre Schutzzone wandert auf der Karte automatisch mit.
Alternativ: Zone einrichten in welcher Stühle oder der Couchtisch steht und erkennung einer niedrigeren Schwelle welche nicht überfahren wird.
Das würde das Problem mit zerkratzten Tischbeinen und festgefahrenen Robotern auf einen Schlag lösen – komplett ohne, dass man als Nutzer manuell mit virtuellen Wänden in der App hantieren muss, welche nicht dynamisch mit der Position des Couch-Tisches oder Stühle funktioniert. Das wäre für mich echte Next-Gen-Intelligenz!
Bilder wie dies aktuell bei meinem Couchtisch aussieht habe ich ebenfalls beigefügt.
Vielen Dank für die tolle Aktion und LG
Johannes
EDIT
Ich hatte gesehen im Nachgang dass wohl mehrere Ideen auch gerne gesehen sind und somit nochmal gegrübelt und die folgenden gesammelt:
Das Akustische Schmutz-Radar (Audio-basierte Tiefenreinigung):
Das Alltagsproblem: Optische Sensoren und Kameras erkennen Schmutz oft nur, wenn er einen starken Kontrast zum Boden hat. Feiner Sand (z. B. aus dem Urlaub oder vom Spielplatz) oder verschütteter Zucker auf hellem Parkett/Fliesen sind für die Kamera fast unsichtbar. Der Roboter fährt im normalen Modus drüber und lässt hier ggfs etwas liegen.
Die Idee: Ein hochempfindliches Mikrofon direkt im Ansaugkanal nahe der Hauptbürste. Eine On-Device-KI wertet das akustische „Prasseln“ der eingesaugten Partikel in Echtzeit aus. Sand klingt anders als feiner Staub, Katzenstreu anders als Haare.
Der Praxiseffekt: Sobald der Roboter ein lautes Prasseln registriert (z. B. weil er über ungesehenen Sand fährt), schaltet die Software sofort die Fahrgeschwindigkeit um 50 % herunter und maximiert die Saugleistung so lange, bis das akustische Feedback signalisiert: „Der Boden ist sauber.“ Das wäre eine echte, bedarfsgerechte Tiefenreinigung statt sturem Abfahren der Linien.
Der Streiflicht-Flecken-Scanner
Das Alltagsproblem: Eingetrocknete Kaffeetropfen oder Saftflecken sieht man oft selbst nur, wenn man in einem ganz bestimmten Winkel gegen das Licht schaut. Die Frontkamera des Roboters schaut von oben herab und übersieht diese flachen, transparenten Flecken beim Wischen. Er wischt einmal normal drüber, und der Fleck bleibt da.
Die Idee: Der Roboter nutzt sein integriertes LED-Licht (das er eigentlich für die Nachtfahrt nutzt) gezielt als extrem flaches Streiflicht direkt vor den Wischmops. Die Kamera analysiert nicht mehr nur Farben, sondern sucht nach dem minimalen dreidimensionalen Schattenwurf, den selbst flache, eingetrocknete Flüssigkeiten auf dem Boden verursachen.
Der Praxiseffekt: Erkennt die KI durch den Schattenwurf einen Fleck, wechselt der Roboter automatisch in den „Scrubbing-Modus“: Er hält an, erhöht den Anpressdruck der Mops und fährt gezielt mehrmals intensiv über genau diese Stelle, bis die Reflexion des Streiflichts wieder absolut eben und sauber ist.
Die Abluft-Steuerung:
Das Alltagsproblem: Der Roboter fährt langsam auf eine Fußleiste oder eine Ecke unterm Schrank zu. Doch genau in dem Moment, in dem er sich dreht, bläst der starke Luftstrom seines eigenen Saugmotor-Auslasses (die Abluft) die leichten Staubmäuse und Tierhaare in der Ecke weg, bevor die Seitenbürste sie packen kann. Der Staub fliegt unter die Couch oder auf bereits gereinigte Flächen.
Die Lösung: Dynamisch gesteuerte Abluft-Lamellen an der Ober- oder Rückseite des Roboters, ähnlich wie bei modernen Klimaanlagen.
Der Praxiseffekt: Kein starres rausströmen der Abluft in eine RIchtung, sondern eine gezielte Richtung bei welcher der Roboter weiß wo Wände, Hindernisse und noch ungereinigte Bereiche sind. So können die Lammellen die Abluft immer so ablenken, dass sie steil nach oben oder in einem Bereich geblasen wird, der bereits sauber ist. Die Staubflucht wäre somit verhindert.
Die Interne Schwerpunkt-Verlagerung:
Alltagsproblem: Türschwellen, dicke Teppichkanten oder die Beine von Wäscheständern sind der natürliche Feind des Roboters. Er versucht stumpf, mit Schwung drüberzufahren, verliert die Traktion, die Räder drehen durch oder er bleibt mit der Unterseite auf der Kante hängen („High-Centering“). Der Roboter bricht mit einer Fehlermeldung ab und muss befreit werden.
Die Lösung: Ein motorisiertes Schienensystem im Inneren des Roboters. Die schwersten Komponenten des Geräts wie etwa der Akku und der interne Wassertank sind nicht starr verbaut, sondern sitzen auf einer beweglichen Schiene im Gehäusezentrum. Erkennt die Frontkamera eine hohe Schwelle, schiebt der interne Motor das Gewicht blitzschnell ganz nach hinten. Dadurch entlastet sich die Vorderseite, die Nase hebt sich leicht an (wie ein kleiner Wheelie beim Fahrradfahren) und der roboter kommt mühelos auf das Hindernis. Sobald die Vorderräder oben sind, wandert das Gewicht nach ganz vorne, um maximalen Grip auf die Antriebsachse zu bringen und das Heck nachzuziehen.
Der Praxiseffekt: Der Roboter kann Hindernisse und Schwellen überwinden, die physikalisch weit über seiner eigentlichen Bodenfreiheit liegen. Die „Roboter sitzt fest“-Meldungen werden verhindert.
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