In der Welt der gewerblichen Reinigung hat sich ein stiller Wandel vollzogen. Roboter wie der Nexaro NR 1500 oder der Pudu CC1 ziehen autonom ihre Bahnen durch Büros, Hotels und Industriehallen. Doch wie finden sie ihren Weg, ohne gegen Wände zu stoßen oder Bereiche zu vergessen? Die Antwort liegt in der Kartierung (Mapping).

 Ohne eine digitale Karte wäre ein Roboter ein „Chaos-Reiniger“, der nach dem Zufallsprinzip durch den Raum fährt. Erst die Kartierung schafft Struktur im Reinigungsplan :

• Effizienz: Der Roboter berechnet den optimalen Reinigungsweg und vermeidet unnötige Doppelwege.
• Lückenlosigkeit: Er weiß exakt, welche Stellen bereits sauber sind und welche noch fehlen.
• Sicherheit: Hindernisse und Wände werden frühzeitig erkannt und sicher umfahren.
• Funktionalität: Erst durch die Karte können Sie Zonen definieren – Bereiche, die gereinigt werden sollen (z.B. Halle 1) oder Bereiche, die gemieden werden müssen (z.B. Lagerbereich mit empfindlichen Waren).

Es ist ein weit verbreiteter Irrtum, dass Roboter Kameras benötigen, um sich zu orientieren. Tatsächlich setzen führende Hersteller wie Nexaro und PUDU auf LiDAR-Technologie (Light Detection and Ranging).

• Laser statt Linse: Ein rotierender Laserdistanzsensor scannt die Umgebung tausende Male pro Sekunde. Er misst die Zeit, die das Licht benötigt, um von einer Wand oder einem Möbelstück zurückzuprallen.
• Datenschutz: Da keine Bilder, sondern nur Distanzpunkte erfasst werden, bleiben sensible Informationen oder Personen anonym – ein entscheidender Vorteil für den Einsatz in Büros oder öffentlichen Bereichen.
• Unabhängigkeit: Im Gegensatz zum menschlichen Auge funktioniert diese Technik auch bei völliger Dunkelheit oder hellem Sonnenlicht absolut zuverlässig.

Viele Unternehmen schrecken vor der Nutzung von Robotern zurück, weil sie befürchten, dass das erste Einrichten und die Bedienung komplex und kompliziert sind. Die Realität im Jahr 2026 sieht jedoch anders aus. Der Mensch fungiert lediglich noch als Helfer:

• Die Initialfahrt: Bei Modellen wie beispielsweise dem Nexaro 1700 wird der Roboter über eine App (den Nexaro HUB) gestartet. Er fährt den Bereich einmal ab und erstellt dabei mittels SLAM-Algorithmen (Simultaneous Localization and Mapping) automatisch eine hochpräzise 2D-Karte.
• Virtuelle Zonen: In der erstellten Karte können Sie mit wenigen Klicks „No-Go-Zonen“ markieren (z. B. für Kabelsalate unter Schreibtischen) oder Prioritätsbereiche festlegen.
• Zeitplan erstellen: Einmal kartiert, benötigt der Roboter keine Hilfe mehr. Sie hinterlegen lediglich, wann (z. B. nachts um 02:00 Uhr) gereinigt werden soll.

Obwohl die Systeme technisch hochkomplex sind, reduziert sich der menschliche Aufwand bei der Initialfahrt auf ein Minimum. Ziel ist es, dem Roboter einmalig die Grenzen seines Wirkungsbereichs zu zeigen.

• Öffnen Sie alle Türen zu den Räumen, die gereinigt werden sollen. Entfernen Sie lose Kabel oder Gegenstände (wie leichte, dünne Bodenmatten), die das Ergebnis der Erstkartierung verfälschen könnten.
• Aktivieren Sie die Nexaro HUB App bzw. das Pudu-Bedienpanel. Wählen Sie die Funktion „Kartierung“ oder „Neue Karte erstellen“. Der Roboter aktiviert nun seine LiDAR-Sensoren und beginnt, die Umgebung per Laser zu scannen.
• Während der Roboter fährt, nutzt er SLAM-Technologie (Simultaneous Localization and Mapping), um aus den Laser-Reflektionen eine 2D-Karte zu zeichnen. Führen Sie den Roboter durch die Räume. Sie müssen lediglich darauf achten, dass der Roboter alle Ecken einmal „sieht“. Er erkennt Wände und feste Hindernisse dabei vollautomatisch und zeichnet sie in Echtzeit in die digitale Karte ein.
• Bestätigen Sie die Erstellung der Karte mit einem Klick auf „Speichern“. Nun können Sie am Bildschirm mit dem Finger „virtuelle Wände“ oder „No-Go-Zonen“ einzeichnen – etwa um Treppenabsätze oder empfindliche Möbelstücke dauerhaft zu schützen.

Nach diesen wenigen Minuten manueller Unterstützung ist der Roboter bereit für den vollautonomen Betrieb. Er benötigt ab jetzt keine menschliche Hilfe mehr, um sich im Unternehmen zurechtzufinden.

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