Mammotion: KI-Navigation für kabellose Rasenmähroboter

Mammotion entwickelt kabellose Rasenmähroboter, die ohne Begrenzungsdrähte arbeiten. In den Quellen werden dafür die Modelle YUKA 2000, LUBA mini 2 und LUBA 3 AWD 3000 beschrieben. Der Anwendungsfall ist die automatisierte Navigation und Hindernisvermeidung auf privaten Rasenflächen, einschließlich Gärten mit mehreren Bereichen, Gefällen oder eingeschränktem Satellitensignal.

Mammotion integriert KI-gestützte Bildverarbeitung und Kameratechnik in seine Rasenmähroboter. Beim YUKA 2000 erstellt das System laut Produktbeschreibung automatisch eine virtuelle Rasenkarte. Nutzer richten die Karte über die App ein und können anschließend bis zu 20 Arbeitszonen, Zeitpläne und Sperrbereiche verwalten.

Die Navigation hält den Roboter innerhalb der festgelegten Flächen. Der YUKA 2000 unterscheidet dabei zwischen Gras- und Nichtgrasflächen und erkennt laut Quelle mehr als 200 Arten von Objekten, um Hindernisse zu vermeiden. Die App ermöglicht außerdem die Überwachung des Gartens, die Anzeige des Arbeitsfortschritts sowie das Starten und Anpassen von Mähvorgängen.

Beim LUBA mini 2 setzt Mammotion laut Quelle auf 360-Grad-LiDAR und eine KI-Kamera mit zwei Kameras. Diese Technik dient der Objekterkennung und der Navigation. Der Roboter verfügt außerdem über intelligente Routenplanung, automatische Schnitthöhenanpassung, Batteriemanagement und Standortverfolgung.

Für den LUBA 3 AWD 3000 beschreibt die Quelle eine Tri-Fusion-Navigation. Dabei werden LiDAR-Sensoren, Real-Time Kinematic (RTK) und eine KI-gestützte Kameraeinheit kombiniert. Ziel des Ansatzes ist eine stabile Positionierung auch bei schwachem Satellitensignal, etwa unter dichtem Baumbestand oder in der Nähe hoher Mauern.

Der LUBA 3 wird zudem mit Allradantrieb beschrieben und soll Steigungen von bis zu 80 Prozent bewältigen. Die KI-Kameratechnik ergänzt bei den genannten Modellen die sensorbasierte Navigation um die Erkennung von Rasen, Nichtgrasflächen und Hindernissen. Beim LUBA 3 nennt die Quelle eine Nutzung bei Tag und Nacht sowie bei unterschiedlichen Wetter- und Geländebedingungen; diese Angaben stammen aus den aufgeführten Produktdaten.

Die Roboter nutzen die erfassten Informationen für die Routenplanung und das Ausweichen. Beim YUKA 2000 kann das Gerät bei niedrigem Akkustand selbstständig zur Ladestation zurückkehren und die Arbeit nach dem Laden fortsetzen. Für den LUBA 3 berichtet ein Test, dass die App den Garten kartiert und der Roboter während des Mähens zusätzlich Informationen über Stoßfänger und Kamera verarbeitet. Über die App lassen sich auch No-Go-Zonen anlegen.

Für den YUKA 2000 nennt die Quelle eine Verwaltung von bis zu 20 Arbeitszonen und mehr als 200 Fähigkeiten zur KI-Objekterkennung. Das Modell ist laut Produktangaben für bis zu 350 Quadratmeter pro Ladung ausgelegt. Eine weitere Quelle nennt für den YUKA 2000 eine Reichweite von bis zu 0,5 Acres pro Ladung; die Angaben unterscheiden sich damit je nach Quelle und Produktdarstellung.

Zum LUBA mini 2 wird eine Flächenleistung von bis zu 0,37 Acres vor dem nächsten Ladevorgang genannt. Ein Praxistest des LUBA 3 berichtet, dass der Roboter eine Rasenfläche mit Gefälle navigiert habe und bei erkannten Objekten gewöhnlich ausweiche. Laut diesem Test blieb der Roboter nur sehr selten an Hindernissen hängen. Außerdem kann der Nutzer über die App auf die Kamera zugreifen und den Fortschritt sowie den Ladezustand verfolgen.

Für den LUBA 3 AWD 3000 nennt eine Quelle eine durchschnittliche Testbewertung von 4,4 von 5 Sternen. Gleichzeitig wird die Qualität des Kantenschnitts im Vergleich zur übrigen Mähleistung als durchschnittlich eingeordnet. Für nassen Untergrund weist die Quelle auf das Risiko hin, dass der Allradantrieb die Rasennarbe beschädigen kann.

Mammotion nutzt KI in diesem Fall als Teil eines Navigationssystems für kabellose Mähroboter. Die KI-Komponenten übernehmen insbesondere Bildverarbeitung, Objekt- und Flächenerkennung sowie die Unterstützung der Hindernisvermeidung. Die Modelle verbinden diese Funktionen mit LiDAR, RTK, App-Steuerung und je nach Modell Allradantrieb.

Die Quellen belegen damit konkrete Funktionen und einzelne Praxiserfahrungen, aber keinen einheitlichen Messwert für die Navigationsgenauigkeit über alle Modelle hinweg. Ebenso beziehen sich die genannten Flächenleistungen auf unterschiedliche Modelle und Quellen und sind nicht als gemeinsamer Unternehmenswert zu verstehen.