ArduMower: Kartierung: Unterschied zwischen den Versionen

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Die Auswertung der Messdaten ergab folgende mit Matlab generiert Karte:
Die Auswertung der Messdaten ergab folgende mit Matlab generiert Karte:


[[Datei:Ardumower_Karte.jpg|mini|Karte aus Messpunkten]]
[[Datei:Ardumower_Karte.jpg|mini|left|Karte aus Messpunkten]]


= Schnittstellen =
= Schnittstellen =

Version vom 28. Juli 2017, 18:57 Uhr


Dieser Wiki-Beitrag ist Teil eines Projektes, welches im Rahmen vom Fachpraktikum Elektrotechnik im 6. Semester Mechatronik absolviert wurde. Ziel des Beitrags ist es, eine nachhaltige Dokumentation zu schaffen, welche die Ergebnisse festhält und das weitere Arbeiten am Projekt ermöglicht.

Autoren: Marcel Kreuer

Betreuer: Prof. Dr.-Ing. Schneider, Prof. Dr.-Ing. Mirek Göbel


Aufgabe

Die Aufgabe zu Meilenstein IV ist die Erstellung einer selbstlernenden Karte.

Der Weg zu diesem Ziel soll am Meilenstein II eine manuell vermessene Karte bereitstellen.


Erwartungen an die Projektlösung

  • manuelle vermessene Karte mit GroundTruth System (MS2)
  • Einbindung der Inertialnavigation zur Aktualisierung der Position des Roboters (MS3)
  • Nutzen der Sensortasten zum Zweck der selbstlernenden Karte

Herangehensweise

In erster Instanz wurde die zu mähende Rasenfläche entlang der Perimeterschleife mit einem GroundTruth System vermessen. Die daraus resultierenden Messdaten wurden in Matlab eingelesen und zu einer Karte verarbeitet.

Die Karte selbst wurde als eine Matrix angelegt, wobei jedes Matrixelement eine Fläche von 0,25m x 0,25 m repräsentiert.

Die Kartenelemente sind wie folgt codiert:

Arduino Mega
Wert Bedeutung Bemerkung
0 Unbekannt
1 Hindernis Perimeterschleife oder Baum
2 Nicht Gemäht
3 Gemäht
4 ? Frei für Mähstrategie
5 ? Frei für Mähstrategie

Die Auswertung der Messdaten ergab folgende mit Matlab generiert Karte:

Karte aus Messpunkten

Schnittstellen

Als Schnittstelle wurde die Matrix exportiert und kann dem Hauptprogramm zur Verfügung gestellt werden.

Der Programmblock der für die Karte zuständig ist hat folgende Schnittstellen:

Arduino Mega
Eingang Ausgang
Inertial Navigation Strategie
Umfeldsensorik
PID

Benötige Hardware