Vijf jaar aan de top

Hoe Landroid leert
De vision-AI van Landroid wordt op dezelfde manier getraind als mensen de wereld leren herkennen — door observatie. Beelden uit de echte wereld, verzameld over miljoenen maaibeurten, verfijnen het neurale netwerk voor betere detectie, betere navigatie en betere beslissingen.

Waarom echte data ertoe doen
Nieuw ontworpen robotmaaiers vertrouwen op stockfoto’s, in scène gezette beelden of synthetische afbeeldingen om hun AI te trainen. Maar echte gazons zijn niet geënsceneerd. Licht verandert, schaduwen verschuiven, texturen variëren en objecten verschijnen onverwacht — een natuurlijke complexiteit die geen enkele simulator volledig kan nabootsen.

Ervaring waarop je kunt vertrouwen
Omdat Landroid de eerste vision-gestuurde maaier op de markt was, beschikt het over jaren aan echte data die anderen simpelweg niet hebben. Het is ervaring waarvoor miljoenen uren echt maaien nodig zijn om die te evenaren.

Hoe Vision Cloud je gazon automatisch in kaart brengt
Vision Cloud brengt je gazon in kaart zodra je het neerzet — geen sturen, geen uitzetten, geen installatie nodig. Zo werkt het:

1. Stereo-vision-AI verkent de perimeter
De stereocamera’s van Vision Cloud gebruiken dieptewaarneming om de vorm van je gazon te begrijpen. Langs de randen herkent de maaier grenzen en tuinelementen in real time. Aangedreven door Worx Vision AI, getraind met miljoenen uren echt maaien wereldwijd, herkent Vision zijn omgeving.

2. RTK verankert elke positie nauwkeurig
Terwijl de maaier beweegt, registreert RTK continu centimeter‑nauwkeurige coördinaten. Dit verankert de verkenning in de echte GPS‑ruimte en zorgt voor langdurige en uiterst precieze positioneringsnauwkeurigheid.

3. V-SLAM legt visuele herkenningspunten vast
Tegelijkertijd identificeert V-SLAM onderscheidende visuele herkenningspunten — patronen, randen, texturen en objecten die later opnieuw worden herkend.

Het resultaat
Een nauwkeurig 3D-model van je gazon, automatisch gecreëerd:

• randen en grenzen zijn duidelijk gedefinieerd
• kenmerken en overgangen worden in kaart gebracht
• de kaart is verankerd aan echte coördinaten

Alles gebeurt direct uit de doos — zonder sturen, zonder joystick, zonder app-bediening.

Hoe RTK Cloud werkt — en waarom het belangrijk is

De meeste RTK-robotmaaiers vertrouwen op een lokaal basisstation. Een vaste antenne die op het terrein wordt geïnstalleerd, stuurt correctiegegevens rechtstreeks naar de maaier. Deze aanpak kan een hoge nauwkeurigheid bieden, maar brengt ook nadelen met zich mee: extra hardware, een netstroomaansluiting en zorgvuldige plaatsing. Om goed te functioneren heeft de antenne een vrij zicht op de hemel nodig — niet te dicht bij gebouwen en niet onder bomen. In sommige tuinen is het dak de enige geschikte locatie, wat professionele installatie kan vereisen.

Cloudgebaseerde RTK-correctiediensten
Sommige robotmaaieroplossingen maken gebruik van cloudgebaseerde RTK-correctiediensten. Deze leveren positioneringsgegevens via een abonnement en maken een lokaal basisstation overbodig. Omdat deze diensten zijn ontworpen voor een breed scala aan GNSS-toepassingen, en niet specifiek voor robotmaaien, kunnen nauwkeurigheid en consistentie variëren — vooral in woonomgevingen waar signaalomstandigheden complexer en dynamischer zijn.

RTK Cloud kiest voor een andere aanpak
RTK Cloud is specifiek ontwikkeld voor autonoom maaien. Worx beheert een speciaal netwerk van professioneel geïnstalleerde referentiestations, geoptimaliseerd voor robotgebruik in realistische residentiële omgevingen. In plaats van hardware thuis te installeren, ontvangt de maaier real-time correctiegegevens rechtstreeks uit de cloud, afgestemd op zijn exacte locatie. Het resultaat: centimeter-nauwkeurigheid, geen antennes op locatie, geen palen, geen kabels — alleen precieze positionering, automatisch geleverd aan elke maaier.

Betrouwbare navigatie, zelfs wanneer GPS niet perfect is

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. Visuele herkenningspunten fungeren als referenties
Vision Cloud onthoudt visuele herkenningspunten in de tuin. Wanneer de satellietontvangst verzwakt, herkent de maaier deze direct en weet waar hij zich bevindt.

2. Dead-reckoning, verfijnd door visie
Tussen satellietupdates door volgt Vision Cloud de beweging van de maaier met:

• Inertiële sensoren (IMU) voor beweging en oriëntatie
• Wielencoders voor afstand en richting

In tegenstelling tot eenvoudige systemen vergelijkt Vision Cloud zijn beweging continu met wat hij ziet, waardoor drift sterk wordt verminderd en de maaier altijd precies op koers blijft.

3. Naadloze sensorfusie
RTK, stereo-visie, herkenningspunten, IMU en odometrie worden voortdurend samengevoegd tot één consistente positiebepaling.

Het resultaat

• Stabiele navigatie onder bomen en nabij gebouwen
• Geen afdwalen of cumulatieve drift
• Consistente maainauwkeurigheid over het hele gazon

Zelfs als satellieten haperen, blijft Vision Cloud betrouwbaar op koers.

Waarom maaien na zonsondergang?

Maaien na zonsondergang wordt tijdens warme zomerperiodes om meerdere redenen aanbevolen:

1. Minder stress voor het gazon
2. Maaien bij extreme hitte verzwakt het gras
3. Koelere avondtemperaturen helpen het herstel
4. Minder vochtverlies
5. Vers gemaaid gras verliest sneller water in zonlicht — avondmaaien helpt vocht vast te houden
6. Gezondere gazongroei
7. Gras herstelt ’s nachts dankzij lagere temperaturen en ontspannen huidmondjes die de wateropname verbeteren
8. Minder onkruid — een minder gestrest gazon is beter bestand tegen onkruidgroei