Klar geht es nicht, dass man nach einen Fahrbefehl absolut genau weiß wo man sich nun befindet. Schon gar nicht alleine auf Grundlage des Fahrbefehls, aber auch insgesamt muss man mit Wahrscheinlichkeiten arbeiten. Wie viele SLAM Algorithmen gibt es wohl, die ohne die Rückmeldung des Antriebs auskommen(und andere Sensoren kommen bei uns erst später)? Ich habe hier zwar selbst einen in diesem Thema gepostet(von der Oxford Active Vision Group), doch dieser liegt in O(n^2) (n = Anzahl der Feature) und arbeitete nur mit 100 Feature zu dem Zeitpunkt als das Video entstand(Frage der Rechenleistung). Für SLAM mag das reichen, für einen autonomen Roboter, der nicht irgendwo gegen fahren soll eher nicht.

Ich bin aber lernfähig und werde nun jedes einzelne Wort etwas mehr überdenken, wenn ich es hier eintippe. Ich hätte schreiben sollen, dass ich das gern möglichst genau hätte, in einem Rahmen, dass der Aufwand nicht ins unermessliche steigt, ich aber(im Gegensatz zur Schlagbohrmaschine, Hammer, Zahnräder aus der Stereoanlage-Methode) Daten des Antriebs zum fusionieren mit der Bildverarbeitung nutzen kann. Noch konkreter: wenn ich beim ER1 am Rad rüttele, dann bewegt sich absolut nichts. Ich wollte wissen ob es auch so gut ohne Zahnriemen geht, oder dieser dafür unbedingt sein muss.

Zu deinem Beispiel, du hast da einige Annahmen, die alle die Abweichung hochtreiben:
-Das Material des Rads gibt nicht nach
-Das Staubkorn gibt nicht nach
-Das Staubkorn ist bei dir ein Quader und nicht eher eine Kugel.
-Das Staubkorn ist für ein solches extrem groß(Wobei natürlich mal dreck auf dem Boden liegt)
-Dein Raddurchmesser geht gegen 0mm, nur so kann der Roboter den Quader senkrecht hoch und runter fahren. Der Umfang geht ebenfalls gegen 0. Leider geht dann aber der Weg, den der Roboter fährt auch noch gegen 0.

Wenn ich allein nur auf den untersten Punkt eingehe und meinem Roboter Räder mit min. 100mm(Größe beim ER1) Durchmesser gebe, dann komme ich auf eine Abweichung bei deinem Quaderförmigen riesen Staubkorn von 0,047mm.