Projekt 70c: Labyrinth SLAM mit EV3

Autoren: Sievers, Scharfenberg
Betreuer: Prof. Schneider

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Aufgabe

Ein EV3 Roboter soll den Ausgang aus einem Labyrinth finden

Erwartungen an die Projektlösung

• Aufbau des EV3 Roboters in Abstimmung mit Prof. Schneider
• Recherche SLAM
• Ortung und Navigation via US oder IR Sensor und Odometrie (SLAM)
• Inbetriebnahme mit Matlab/Simulink
• Realisierung der Flucht aus dem Labyrinth
• Stellen Sie die digitale Karte des Labyrinths dar.
• Machen Sie spektakuläre Videos, welche die Funktion visualisieren.
• Test und wiss. Dokumentation
• Live Vorführung während der Abschlusspräsentation

Projekt

Projektplan

Um einen Überblick über das Thema zu erhalten, wurde die Zeitphase des Praktikums genutzt. Dabei wurden sowohl die bestehenden Unterlagen zum Thema SLAM mit Lego EV3 von vorherigen Projektteams gesichtet, als auch eigene Unterlagen. Geplant war mit dem Beginn der eigentlichen Arbeitspakete nach Ende der Praktikumsversuche. Dabei geht es sowohl um den mechanischen Aufbau, als auch der Programmierung des Roboters. Anschließend ist eine Testphase geplant gewesen, bei die Anforderungen schrittweise abgeprüft, Fehler dokumentiert und anschließend beseitigt werden sollten. Anschließend war die eigentliche Dokumentation, die Ausstattung des Messestands sowie die Videodokumentation geplant. Im Anschluss an alle Arbeitspakete steht der Meilenstein der HSHL Hausmesse am 18.01.2018.

Momentaner Stand:

Praktikum 100%

Unterlagen sichten 100%

Lego Roboter und Labyrinth aufbauen 100%

Sensoren verbauen 100%

Software Strategie entwickeln 100%

Software Module schreiben 100%

Testphase 90%

Änderungen an Software 100%

Wiki Dokumentation schreiben 40%

Plakat entwerfen und Messestand 20%

Video drehen und hochladen 100%

Messe 0%

Konstruktion

Grundaufbau Robotor

Lego EV3 Education Roboter Grundaufbau

[1, https://le-www-live-s.legocdn.com/sc/media/lessons/mindstorms-ev3/building-instructions/ev3-rem-driving-base-79bebfc16bd491186ea9c9069842155e.pdf]

Der Grundaufbau des Roboters stütz sich auf die Bauanleitung (https://le-www-live-s.legocdn.com/sc/media/lessons/mindstorms-ev3/building-instructions/ev3-rem-driving-base-79bebfc16bd491186ea9c9069842155e.pdf) des Robot Educator von Lego Mindstorms Education. Das Grundfahrgestell besteht aus dem EV3-Brick, zwei EV3 Motoren, die jeweils mit zwei Rädern verbunden sind und einer Metallkugel auf, die der hintere Teil des Roboters gestützt ist. Der Vorteil dieses Fahrgestells ist es, dass sich der Roboter durch die zwei einzelnen angetriebenen Räder und die unterstützende Metallkugel eine Drehung auf der Stelle realisieren kann und somit sein Bewegungsradius sehr gering ist.

Umbau auf 3 Ultraschallsensoren

Damit der Roboter sein Umfeld wahrnimmt wurden drei EV3 Ultraschallsensoren verwendet und in den Aufbau des Grundfahrgestells integriert. An den beiden Seiten sowie an der Front des Roboters wurde jeweils ein Ultraschallsensor angebracht.

Optimierung Sensorpositionen

Wie in Abb. X zu sehen ist, vergrößerte die Nachrüstung der seitlichen Ultraschallsensoren die Breite des Roboters. Nach ersten Versuchen der Bewegung des Roboters im Labyrinth fiel auf, dass die Ultraschallsensoren die Drehung des Roboters im Labyrinth erschweren. Für eine Drehung ohne dass der Roboter mit den Ultraschallsensoren die Wände streift, musste der Roboter perfekt in der Mitte platziert sein. Um dieses Problem zu lösen wurde an der Positionierung der seitlichen Ultraschallsensoren eine Optimierung durchgeführt.

Aufbau variables Labyrinth

Umbau Labyrinth

-

System Design

Toolbox Schnittstelle EV3

Toolbox Matlab EV3

Begonnen wurde das Projekt mit der integrierten Toolbox von Matlab. Diese Toolbox enthält einfache Befehle zur Ansteuerung von Sensoren und Motoren. Nach einiger Zeit hat sich aber herausgestellt, dass die Updaterate, mit der der EV3 Messwerte an Matlab liefert, so geringt ist, dass keine vernünftige Regelung erstellt werden kann. Durch die Messung im Sekundentakt werden sehr häufig Werte überfahren. Dadurch kann nicht sichergestellt werden, dass der Roboter passend anhält, nicht zu weit dreht und nicht gegen die Wand fährt. Um dieses Problem zu beheben, wurde auf die RWTH EV3 Toolbox gewechselt.

Toolbox RWTH EV3

Die RWTH EV3 Toolbox wird nicht mehr über die offizielle RWTH Mindstorm Internetseite verteilt, sondern ist auf Github zu finden. Die Installation wird in der beiliegenden Dokumentation beschrieben und ist schnell gemacht. Die Toolbox erlaubt eine Vielzahl von Sensoren auszulesen, sowohl EV3 als auch NXT. Für die Motorsteuerung gibt es einige zusätzliche Befehle wie die synchrone Zusammenarbeit oder die integrierte Regelung auf Zeit oder Schritte.

EV3

Connect

Mit dem Befehl connect wird eine Verbindung zum EV3 hergestellt. Die RWTH Toolbox unterstützt USB und Bluetooth Verbindung, wobei die Bluetooth Verbindung nicht hergestellt wurde. Dies kann laut Dokumentation am geänderten Bluetooth Treiber für Win10 liegen.

Um eine USB Verbindung aufzubauen benötigt man den folgenden Befehl:

b.connect('bt', 'serPort', '/dev/rfcomm0'); 

serPort muss der Serielle Port der Bluetoothverbindung angegeben werden. Diesen findet man in den Systemeinstellungen für den Bluetooth Adapter, der im Einsatz ist.

Für eine USB Verbindung:

b.connect('usb', 'beep', 'on', ) 

beep on sorgt für einen kurzen Ton wenn der EV3 verbunden ist.

Playtone

Mit playTone kann ein Ton über den Soundchip des EV3 abgespielt werden

myev3.playTone(10,1000,150)

Der erste Parameter ist die Lautstärke von 0 bis 100%

Der zweite Parameter ist die Freuqenz in Hz

Der dritte ist die Dauer in ms

Ultraschallsensoren

setProperties

Um den Ultraschallsensor auslesen zu können muss er zunächst über setProperties intiialisiert werden.

Myev3.sensor1.setProperties('mode', DeviceMode.UltraSonic.DistCM);

Dieser Befehl setzt den Sensor an Port 1 in den Modus Ultraschall. Dieser Sensor gibt dann den Wert in cm aus. Der Sensor kann auch wenn gewünscht in Zoll ausgeben (DeviceMode.UltraSonic.DistIn)

Es können eine Vielzahl von Sensoren mit dieser Toolbox genutzt werden, auch NXT Sensoren.

value

Der Befehl value übergibt den aktuellen Wert an Matlab.

lensor.sensor1.setProperties('mode', DeviceMode.UltraSonic.DistCM);  

x = lsensor.value

Kalibrierung

Um zu ermitteln, wie groß der gemessene Wert vom wirklichen abweicht, wurde ein kleines Tool geschrieben, das den Roboter schrittweise fahren lässt und den Messwert mit der gefahrenen Distanz gegenüberstellt. Dies wurde für alle drei Sensoren durchgeführt:

• 

  Linker Sensor

• 

  Mittlerer Sensor

• 

  Rechter Sensor

Die Messungen wurden jede 3x widerholt. Dabei wurde festgestellt, das die Abweichungen im Bereich +- 0,3mm liegen. Dieser Wert ist deutlich genauer als benötigt. Deswegen wurden keine Kennlinien zum Ausgleich im Tool hinterlegt. Sollte eine hohe Genauigkeit der Messwerte erforderlich sein, können die aufgenommenen Werte als Kalibrierung verwendet werden.

Motoren

Der verwendete Roboter besitzt zwei Schrittmotoren, die einzeln oder synchron angesteuert werden können.

Inkrementalgeber

Der Motor besitzt einen Inkrementalgeber, der die Winkelveränderung vom Motor messen kann. Damit kann abgefragt werden, wie weit der Motor gefahren ist. Ein weiterer Vorteil ist dabei, dass auch bei erzwungener Bewegung der Weg genau erfasst werden kann. Dies kann der Fall sein, wenn der Roboter sich auf einer Schrägen Ebene bewegt und die Gewichtskraft Einfluss nimmt.

Der Inkrementalgeber kann zu jedem Zeitpunkt zurückgesetzt oder ausgelesen werden.

X = l.tachoCount

Hiermit wird der aktuelle Wert übergeben.

resetTachoCount(l);

Der Wert wird auf 0 zurückgesetzt.

Motor Initialisierung

l = myev3.motorB;

Hiermit wird der Variable l der Motor an Port B übergeben. Der EV3 hat vier Ports für Motorsteuerung.

Motor Geschwindigkeit

l.power = 20;

Hiermit wird die Motorgeschwindigkeit festgelegt. Erwartet wird ein Wert von 0 bis 100.

SyncedStart

l.syncedStart(r);

Hiermit werden beide Motoren gleichzeitig gestartet. In der Klammer muss definiert werden, welche Motor mitlaufen soll.

Stop

l.stop();

Der Stop befehl stoppt den Motor. Falls er vorher synchron lief, wird er auch synchron gestoppt.

Bluetooth, Wifi und USB Schnittstellen

Der EV3 besitzt eine USB Schnittstelle, eine Bluetooth Schnittstelle und mit einem zusätzlichen Adapter auch eine W-Lan Schnittstelle. Mit der alten Matlab Toolbox kam der folgende Adapter erfolgreich zum Einsatz:

EDIMAX EW-7811UN Wireless USB Adapter, 150 Mbit/s, IEEE802.11b/g/n

Mit der RWTH Aachen Toolbox ist leider nur USB und Bluetooth möglich. Die Bluetooth Schnittstelle hat bei unseren beiden Notebooks leider keine Verbindung aufgebaut. Wir vermuten das nur bestimmte Bluetooth USB Adapter kompatibel mit der Toolbox sind, da die Bluetooth Schnittstelle mit der LEGO Software funktioniert hat. Für unseren Einsatz haben wir die USB Schnittstelle verwendet und das Kabel per Hand mitgeführt. Das dem EV3 Education Kit beigelegte Kabel hat eine ausreichende Länge für die Größe des Labyrinths.

myev3 = EV3(); 

myev3.connect('usb', 'beep', 'on'); % 

Die beiden Befehle erstellen das EV3 Objekt und verbinden es mit Matlab. Der Parameter beep = on lässt den EV3 bei Verbindung piepen.

ALT

Unterteilung des Labyrinths in Quadrate

Logischer Aufbau mit 4 Ultraschallsensoren

Logischer Aufbau mit 4 Ultraschallsensoren

-

Logischer Aufbau mit 3 Ultraschallsensoren

Logischer Aufbau mit 3 Ultraschallsensoren

-

Zusammenfassung

Lessons Learned

Fehler bei der Drehung

Fehler in Vorwärtsbewegung

Weblinks

Aufbauanleitung LEGO EV3 Education https://education.lego.com/de-de/support/mindstorms-ev3/building-instructions[1]

LEGO MINDSTORMS EV3 Support from MATLAB https://de.mathworks.com/hardware-support/lego-mindstorms-ev3-matlab.html[2]

Connect the Host Computer to an EV3 Brick Over a Wireless Network https://de.mathworks.com/help/supportpkg/legomindstormsev3io/ug/connect-to-an-ev3-brick-over-wifi.html[3]

• RWTH Mindstorms EV3 Matlab Toolbox

Zugehörige HSHL Wiki Artikel

Self Localization and Mapping (SLAM) mit Lidar- oder Kamera: http://193.175.248.52/wiki/index.php/Self_Localization_and_Mapping_(SLAM)_mit_Lidar-_oder_Kamera[4]

Einführung in SLAM – Simultaneous Localization and Mapping http://193.175.248.52/wiki/index.php/Einf%C3%BChrung_in_SLAM_%E2%80%93_Simultaneous_Localization_and_Mapping[5]

Lego Mindstorms EV3 http://193.175.248.52/wiki/index.php/Lego_Mindstorms_EV3[6]

Ultraschall mit Matlab/Simulink http://193.175.248.52/wiki/index.php/Ultraschall_mit_Matlab/Simulink[7]

Objekterkennung mit rotierenden Ultraschall mit Matlab/Simulink und EV3 http://193.175.248.52/wiki/index.php/Objekterkennung_mit_rotierenden_Ultraschall_mit_Matlab/Simulink_und_EV3[8]

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