Fünf Jahre an der Spitze

Wie Landroid lernt
Die AI des Landroid Vision wird auf dieselbe Weise trainiert, wie Menschen lernen, die Welt zu erkennen – durch Beobachtung. Echte Bilddaten aus Millionen von Mähstunden, trainieren das neuronale Netzwerk und sorgen für präzise Erkennung, optimale Navigation und bessere Entscheidungsfindung.

Warum reale Daten zählen
Neu entwickelte Mähroboter verlassen sich beim Training ihrer KI auf Stockfotos, gestellte Szenen oder künstliche Bilder. Aber echte Rasenflächen sind nicht wie im Studio. Lichtverhältnisse ändern sich, Schatten wandern, Texturen variieren und Objekte tauchen unerwartet auf – eine natürliche Komplexität, die kein Simulator wirklich erfassen kann.

Erfahrung, der man vertrauen kann
Als erster visionbasierter Mähroboter auf dem Markt verfügt Landroid über jahrelange reale Daten, die andere schlicht nicht haben. Diese Erfahrung aufzuholen, würde Millionen von realen Mähstunden erfordern.

Wie Vision Cloud deinen Rasen automatisch kartiert
Vision Cloud kartiert die Mähfläche, sobald du ihn auf deinem Rasen einschaltest – ohne manuelle Fahrten, Begrenzungsdrähte oder mühsame Einrichtungen. Und so funktioniert's:

1. Stereo-Vision-KI erkundet die Rasenkante
Die Stereokameras von Vision Cloud nutzen Tiefenwahrnehmung, um die Form deines Rasens zu erfassen. Während er die Rasenkanten abfährt, erkennt der Mäher visuell Grenzen und Gartenmerkmale in Echtzeit. Dank der Worx Vision AI, die in Millionen von Mähstunden in Gärten auf der ganzen Welt trainiert wurde, erkennt er seine Umgebung wie ein Mensch.

2. RTK markiert jede Position präzise
Während sich der Mäher bewegt, erfasst RTK kontinuierlich zentimetergenaue Koordinaten. So wird die Erkundungsfahrt im realen GPS-Raum verankert und eine dauerhaft präzise Positionierung sichergestellt.

3. V-SLAM erfasst visuelle Orientierungspunkte
Gleichzeitig identifiziert V-SLAM markante visuelle Orientierungspunkte – Muster, Kanten, Texturen und Objekte, die später wiedererkannt werden können.

Das Ergebnis
Ein präzises 3D-Modell deines Rasens, vollständig automatisch erstellt:

• Kanten und Grenzen sind klar definiert.
• Merkmale und Übergänge werden erfasst.
• Die Karte ist an realen Koordinaten verankert.

All das geschieht direkt nach dem Auspacken – ohne manuelles Lenken, ohne Joystick und ohne App-Steuerung.

Wie RTK Cloud funktioniert - und warum das wichtig ist

Die meisten RTK-Mähroboter sind auf eine lokale Basisstation angewiesen. Eine fest installierte Antenne auf dem Grundstück sendet Korrekturdaten direkt an den Rasenmäher. Dieser Ansatz bietet eine hohe Genauigkeit, hat jedoch auch Nachteile: zusätzliche Hardware, ein Netzanschluss und eine sorgfältige Platzierung sind erforderlich. Um ordnungsgemäß zu funktionieren, benötigt die Antenne freie Sicht zum Himmel – sie darf nicht zu nah an Gebäuden und nicht unter Bäumen installiert werden. In manchen Gärten ist möglicherweise nur das Dach als Standort geeignet, was eine kostenspielige Installation erforderlich machen kann.

Cloud-basierte RTK-Korrekturdienste
Einige Mähroboter-Anbieter verwenden cloudbasierte RTK-Korrekturdienste, die Positionsdaten im Abonnement bereitstellen und eine lokale Basisstation überflüssig machen. Da diese Dienste für eine Vielzahl von GNSS-Anwendungen und nicht speziell für Mähroboter konzipiert sind, können Genauigkeit und Stabilität schwanken, insbesondere in Wohngebieten, wo die Signalbedingungen komplexer und dynamischer sind.

RTK Cloud geht einen anderen Weg
RTK Cloud wurde speziell für autonomes Mähen entwickelt. Worx betreibt ein eigenes Netzwerk von Referenzstationen, die professionell installiert sind und speziell für den Einsatz von Mährobotern in realen Gärten optimiert wurden. Anstatt zu Hause Hardware zu installieren, empfängt der Mäher Echtzeit-Korrekturdaten aus der Cloud, die auf seinen genauen Standort zugeschnitten sind. Das Ergebnis: Zentimetergenaue Präzision, keine Antennen vor Ort, keine Masten, keine Kabel – nur präzise Positionsdaten, die automatisch an jeden Mäher übermittelt werden.

Zuverlässige Navigation, selbst wenn das GPS-Signal nicht perfekt ist.

RTK delivers exceptional accuracy — but like all satellite systems, signal quality can vary near trees, buildings, walls, pergolas, or dense hedges. Vision Cloud is designed for exactly these real-world conditions.

1. Visuelle Orientierungspunkte dienen als Referenzpunkte.
Vision Cloud speichert visuelle Orientierungspunkte im gesamten Garten. Wenn der Satellitenempfang schwächer wird, erkennt der Mäher diese Orientierungspunkte und weiß sofort, wo er sich befindet.

2. Signalschatten, verbessert durch Vision
Zwischen den Satelliten-Updates verfolgt Vision Cloud seine Bewegung mithilfe von:

• Trägheitssensoren (IMU) für Bewegung und Ausrichtung
• Radsensoren für Entfernung und Richtung

Im Gegensatz zu einfachen Positionsbestimmungssystemen gleicht Vision Cloud seine Bewegung ständig mit dem ab, was er sieht, und reduziert so die Abweichung erheblich.

3. Nahtlose Sensorfusion
RTK, Stereosicht, Orientierungspunkte, IMU und Odometrie werden kontinuierlich zu einer umfassenden Positionsschätzung zusammengeführt.

Das Ergebnis

• Stabile Navigation unter Bäumen und nahe Gebäuden
• Kein Umherirren oder Falschfahrten
• Gleichbleibende Mähgenauigkeit auf dem gesamten Rasen

Wenn Satelliten nicht mitspielen, übernimmt der Vision Cloud.

Warum nach Sonnenuntergang mähen?

Das Mähen nach Sonnenuntergang wird während heißer Sommerperioden aus mehreren Gründen empfohlen:

1. Weniger Stress für das Gras
2. Das Mähen während der größten Hitze schwächt den Rasen. Nach Sonnenuntergang kühlt es ab, was die Erholung erleichtert.
3. Geringerer Feuchtigkeitsverlust
4. Frisch geschnittenes Gras verliert bei Hitze und Sonne schneller Feuchtigkeit. Mähen am Abend hilft, die Feuchtigkeit zu bewahren und Austrocknung zu vermeiden.
5. Gesünderes Rasenwachstum
6. Gras heilt über Nacht besser, wenn es kühler ist. Die Stomata (winzige Poren) entspannen sich, fördern die Wasseraufnahme und die Erholung.
7. Weniger Unkrautwachstum
8. Unkraut gedeiht, wenn der Rasen gestresst ist. Mähen bei kühleren Bedingungen reduziert den Stress und erschwert es Unkraut, sich auszubreiten.