פרויקט בניית ניסוי ברובוטיקה

המעבדה לבקרה ורובוטיקה פרויקט בניית ניסוי ברובוטיקה • מנחה – קובי כוחיי • סטודנטים מבצעים : • ערן דומב • רועי הוכמן

המעבדה לבקרה ורובוטיקה • מבוא ורקע כללי • מבנה התוכנה • המבוך וייצוג הרובוט • שלבי הניסוי • פונקציונליות: • Dead Reckoning • ניווט המבוסס על שדה פוטנציאל • SLAM • סיכום ורעיונות להמשך • תודות מבנה המצגת

המעבדה לבקרה ורובוטיקה מבוא ורקע כללי

המעבדה לבקרה ורובוטיקה מטרת הפרויקט ליצור ניסוי עבור המעבדה לבקרה ורובוטיקה, בתחום הרובוטיקה ובינה מלאכותית. הניסוי יורכב משני מפגשים בני 4 שעות כל אחד מטרות הפרויקט

המעבדה לבקרה ורובוטיקה חלוקה לשניים: חלק א', חלק ב' • חלק ב' – פיתוח הניסוי • הגדרת מטרות לכל מפגש • תרגום המטרות לדרישות ביצועיות מהסטודנטים • פיתוח מודולים לתוכנה בהתאם לדרישות • חלק א' – פיתוח הפלטפורמה • פיתוח מערכת שידור וקליטה של IR • פיתוח מערכת דגימה • פיתוח מערכת מתח • תקשורת עם הרובוט • פיתוח תוכנה

המעבדה לבקרה ורובוטיקה • רובוט המיוצר ע"י iRobot, ומיועד להאקינג. • יכולות מובנות, תוספים ייעודיים (BAM , IR, Bump) • בעבודה עם הרובוט צריך לשים לב לשני סוגי שגיאות בסיסיות: • חוסר דיוקים פנימיים של הרובוט • השהיות בתגובת הרובוט כתוצאה ישירה של טיב התקשורת רקע - ICreate

Sensors Bluetooth Comm. המעבדה לבקרה ורובוטיקה מבנה המערכת – סכימת בלוקים Computer with dedicated software Robot

מבנה התוכנה המעבדה לבקרה ורובוטיקה

המעבדה לבקרה ורובוטיקה תוכנה – מימוש מודולרי Gui Iro class – Robot representation Map class Form class Comm class – Communication handling for IRO

המעבדה לבקרה ורובוטיקה פונקציונליות – המבוך וייצוג הרובוט

המעבדה לבקרה ורובוטיקה • לצורך ניסוי המעבדה תוכנן מבנה מודולרי המאפשר בניית מבוכים שונים בדרגות קושי מגוונות. ההשראה לבניית המבוך נלקחה מאבני הלגו: • פלטות בסיס בגודל 45x60 מחוררות במטריצת חורים • קירות באורכים וגבהים משתנים בעלי פינים "המתלבשים" על פלטות הבסיס • החוזק המבני של המבוך נובע מהחיבור בין הקירות לפלטות הבסיס מבוך לתרשים המבוך

המעבדה לבקרה ורובוטיקה • באופן כללי ניתן לייצג את הרובוט בשני אופנים: • ייצוג נקודה • ייצוג אובייקט • עקב שימוש במטריצת מיקום נבחר ייצוג נקודה • איך מתייחסים לקירות כדי למנוע התנגשות? • הפתרון - הרחבת הקירות • משמעויות לסטודנט – לימוד התיאוריה והבנה כי: רובוט עגול = הרחבה לפי רדיוס הרובוט לכל כיוון ייצוג הרובוט ?

שלבי הניסוי המעבדה לבקרה ורובוטיקה

המעבדה לבקרה ורובוטיקה חלק א': הכרות עם הרובוט ומגבלותיו , ניווט Dead Reckoning, מדידת שגיאות, נסיעה בריבוע/מלבן/מעגל וכד' חלק ב': אוטונומיה למחצה: ניווט Dead Reckoning בשילוב סנסורים: Bump, walls מטלותופעילויות אפשריות

המעבדה לבקרה ורובוטיקה חלק ג': פתרון מבוך נתון ע"י שימוש בשדה פוטנציאל חלק ד': SLAM, הרובוט צריך להגיע לנקודת היעד בזירה לא מוכרת. מטלות ופעילויות אפשריות

המעבדה לבקרה ורובוטיקה Dead Reckoning קלאסי Dead Reckoning עם שימוש בסנסורים פונקציונליות – Dead Reckoning

המעבדה לבקרה ורובוטיקה Dead Reckoning הינה דרך לניווט הרובוט "על עיוור". שימוש בשיטה מחייבת ידע מוקדם של מבנה המבוך, ובהתאם לכך ניתנות פקודות נסיעה בסיסיות. פקודות הנסיעה שמומשו: בשיטה זו אין התייחסות לסטיות מדידה. Dead reckoning – חלק א' • Drive [Distance] <Velocity> • Rotate [angle] <Velocity>

המעבדה לבקרה ורובוטיקה • על מנת לפתור את חוסר ההתייחסות לסטיות המדידה המובנית ב Dead Reckoning, מומשו פקודות העושות שימוש מוגבל בחיישני הרובוט: • Bump – חיישן מגע בקדמת הרובוט • Wall sensor – חיישן IR הממוקם בצידו הימני עליון של הרובוט. • פקודות הנסיעה שמומשו: • אלגוריתם עקיבת קיר הינה דוגמא לשימוש בשיטה זו. Dead reckoning + sensors – חלק ב' • DriveTillBump <Velocity> • FollowWall <Low Threshold> <High Threshold>

המעבדה לבקרה ורובוטיקה • עקיבת קיר הינה דוגמא לשימוש בשיטה זו: • יש לקבוע סף, ממנו ואילך הקיר מוגדר כקרוב מדי והרובוט יתרחק ממנו. • באופן דומה יש לקבוע סף אשר מתחתיו הקיר רחוק מדי והרובוט יפעל להתקרב לקיר. • האפשרות לשלוט על הספים נתונה למשתמש, וניתן כך לתת לסטודנטים למצוא ספים "אופטימליים" אשר מאפשרים לרובוט תנועה חלקה ככל האפשר Dead reckoning + sensors

המעבדה לבקרה ורובוטיקה שדה פוטנציאל – כללי אלגוריתם חזית גל תוצאות אמפיריות מטלות מוצעות לניסוי פונקציונליות : ניווט המבוסס על שדה פוטנציאל – חלק ג'

המעבדה לבקרה ורובוטיקה • פונקצייה סקלארית שמייצגת את הסביבה של הרובוט • כדי לנווט, הרובוט שואף לעבור תמיד לנקודות עם פוטנציאל יותר נמוך • שיקולי הבנייה של שדה הפוטנציאל • פונקציה חלקה • נקודת המטרה תמיד תהיה הנקודה עם הפוטנציאל הכי נמוך • המכשולים יקורבו לפוטנציאל אין סופי • יש להימנע מנקודת מינימום מקומי ניווט על פי שדה פוטנציאל

המעבדה לבקרה ורובוטיקה ניווט על פי שדה פוטנציאל – דוגמא התחלה סיום

המעבדה לבקרה ורובוטיקה • הפתרון – אלגוריתם "חזית גל" (wave-front) • עיקרי האלגוריתם: • בחירת יחסי שכנות 4 או 8 • מתחילים את האלגוריתם מנקודת היעד של הרובוט במבוך • בכל "צעד" כל נקודה מקבלת ערך גבוה באחד מהשכן הכי נמוך שלה (כאשר לא כוללים נקודות "מיוחדות", קירות וכ"ו) • ניתן להחליט האם לסיים כשמגיעים לנקודה מסויימת (נקודת ההתחלה של הרובוט) או להמשיך עד שביקרנו בכל הנקודות הקשורות על הלוח ניווט על פי שדה פוטנציאל– אלגוריתם חזית גל

המעבדה לבקרה ורובוטיקה אלגוריתם חזית גל – דוגמא שכנות 8 מיקום הרובוט מכשול נקודת הסיום של הרובוט

המעבדה לבקרה ורובוטיקה ניווט בשדה פוטנציאל - תוצאות כמה פתרונות אפשריים מעברים צרים מדי לרובוט

המעבדה לבקרה ורובוטיקה ניווט בשדה פוטנציאל - תוצאות

המעבדה לבקרה ורובוטיקה ניווט בשדה פוטנציאל - תוצאות התחלה סיום

המעבדה לבקרה ורובוטיקה • שגיאות המדידה של הרובוט יוצרות אי ודאות במיקומו: • צריך לקבוע "מפתח זויות" • צריך לקבוע מהירות נסיעה • צריך לקבוע פקטור הרחבת קירות כך שנקבל מרווח בטיחות מהקירות מבלי "לסגור" מעברים לגיטימים • צריך להחליט האם להתחיל את האלגוריתם התחילת המסלול או בסופו • הפקודה המתאימה : ניווט בשדה פוטנציאל – אתגרים נוספים לסטודנטים • SolveMaze < Angle offset > < Angle range >

המעבדה לבקרה ורובוטיקה פונקציונליות : slam – חלק ד'

המעבדה לבקרה ורובוטיקה • בעיית הביצה והתרנגולת: • צריך לדעת את המיקום המדוייק כדי לבנות את המפה • צריך לקרוא מפה על מנת לקבוע מה המיקום המדויק • יש צורך בפתרון איטרטיבי! צריך לבנות מפה של הסביבה תוך כדי איכון עצמי. • הפקודה המתאימה : Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) • Slam < Angle offset > < Angle range >

המעבדה לבקרה ורובוטיקה • חישה – חיישני התנגשות (bump) מובנים של הרובוט • ניתן להוסיף עוד חיישנים בעתיד שימנעו מגע עם הקירות • מיפוי – סימון הקירות על מבנה המפה על פי המיקום העצמי של הרובוט ושימוש בשדה פוטנציאל כדי לחשב דרך אופטימלית לפתרון המבוך • איכון – האיכון הבסיסי מתבצע ע"י האנקודרים המובנים של הרובוט כאשר שימוש בידע המוקדם על המרחק בין הקירות והעובדה שהם יכולים להיות רק מקבילים או ניצבים מאפשר לבצע תיקוני מיקום • שימוש במפה המעודכנת – אלגוריתם הנסיעה הוא: אתגרי ה- Slam ופתרונם התנגשות בקיר? -מיקום קיר על המפה -תיקון מיקום עצמי נסיעה במדרון (שדה פוטנציאל) חישוב חזית גל

המעבדה לבקרה ורובוטיקה • שלב ה-SLAM הוא שלב סופי בו על הסטודנטים ליישם את כל מה שלמדו עד כה • אתגר לדוגמא: • בחירת אורך הקירות – האם אחרי התנגשות מסמנים על המפה רק נקודה אחת על קיר או קיר יותר ארוך? באיזה אורך? Slam – אתגרים לסטודנטים

המעבדה לבקרה ורובוטיקה סיכום ורעיונות להמשך

המעבדה לבקרה ורובוטיקה Dead Reckoning – פתרון המבוך בצורה עיוורת, תכנון נסיעה, מדידת סטיות, ציור ריבוע Dead Reckoning + sensors – תכנון הנסיעה, קביעת מהירות, מדידת סטיות שדה פוטנציאל – קביעת מהירות נסיעה, יחסי שכנות, מפתח זוית, נקודת התחלה SLAM – קביעת מהירות נסיעה, מפתח זוית, אורך קירות סיכום ורעיונות להמשך – מטלות אפשריות לסטודנטים

המעבדה לבקרה ורובוטיקה שימוש בחיישנים נוספים שימנעו פגיעה בקירות תיקון זוית רובוט לפי הקירות ב-SLAM הפשטת המעבר ממפה בתוכנה למפת גבהים במטלב הוספת אפשרות לסטודנטים לתכנן בעצמם את אלגוריתם עקיבת קיר הוספת אפשרות לסטודנטים לתכנן בעצמם את ביצוע האלגוריתם של חזית הגל והנסיעה המורד הרחבת הבניה של שדה הפוטנציאל לאלגוריתמים נוספים (כגון BushFire ) סיכום ורעיונות להמשך

המעבדה לבקרה ורובוטיקה ברצוננו להודות לצוות אשר עזר ותמך בנו עד כה: * אורלי ויגדרזון * קובי כוחיי

המעבדה לבקרה ורובוטיקה מבוך - תרשימים

פרויקט בניית ניסוי ברובוטיקה

פרויקט בניית ניסוי ברובוטיקה

Presentation Transcript