Autonome Spurführung mit einem JetRacer ROS AI Robot
Autor: | Jonas Michael Beisler |
Modul: | Projektarbeit, MBP-B-2-6.05 |
Starttermin: | 19.02.2024 |
Abgabetermin: | TBD |
Prüfungsform: | Modulabschlussprüfung als Hausarbeit (Praxisbericht, Umfang 10-50 Seiten Textteil) |
Betreuer: | Prof. Dr.-Ing. Schneider, Tel. 806 |
Mitarbeiter: | Marc Ebmeyer, Tel. 847 |
Einführung
Der JetRacer ist ein Modellrennwagen im Maßstab 1:10. Hierbei handelt es sich um ein leistungsstarkes intelligentes KI-Modellfahrzeug, das speziell für Studierende entwickelt wurde, die den Umgang mit dem Robot Operation Systelm (ROS) erlernen möchten. Das System besteht aus zwei Steuereinheiten. Den Host-Controller bildet das JETSON-NANO-DEV-KIT-A und als Sub-Controller wird ein Raspberry Pi RP2040-Mikrocontroller verwendet. Die Hauptplatine integriert die OLED, den Servomotor-Antriebsschaltkreis, den Batterieschutzschaltkreis, einen Audioausgangsschaltkreis usw., das lästige Löten des Schaltkreises erspart, das Entladen und Laden unterstützt und kein wiederholtes Entfernen des Akkus erfordert. Der verbauter IMU-Lagesensor und DC-Encodermotor regelt die Geschwindigkeit über einen PID-Regler und kann einen Radkilometerzähler ausgeben. Die Software ist mit dem Open-Source-Projektprogramm NVIDIA Jetbot kompatibel und unterstützt AI Deep Learning, SLAM-Mapping und -Navigation, visuelle OpenCV-Verarbeitung, intelligente Sprachinteraktion und andere Funktionen.
Aufgabenstellung
- Einarbeitung in den JetRacer
- Ansteuerung des Antriebs und der Lenkung
- Einlesen der Sensoren
- Fokus auf eines der Schwerpunktgebiete
- SLAM LiDAR Mapping
- Bahnplanung, Autonome Navigation, dynamische Hindernisbehandlung
- Systemtest
- Optimierung
- Dokumentation der Vorgehensweise im HSHL-Wiki
Durchführung
- Zeitplanung
- Ursprüngliche Planung
- Überarbeitete Planung
- Montage des Jetracers
- Der Jetracer wurde wie in diesem Tutorial: Anleitung zum Aufbau des Jetracers beschrieben aufgebaut. Besonders zu beachten hierbei ist dass das sogenannte Expansion Board welches die Batterien hält, und das Jetson Nano Modul vorher einmal aufgebaut und hochgefahren werden sollten. Somit kann nämlich sicher gegangen werden das beide funktionieren und nicht später wieder ausgebaut werden müssen.
- Verbesserung beim Aufbau
- Eine Abänderung/Verbesserung zum Montage-Tutorial war das die Schraubenlöcher die zum fixieren des Servo-Motor dienen, nach unten hin größer gefeilt wurden. Dies war nötig da der Servo Motor sonst zu die über ihm liegende Teile blockiert hätte. Außerdem wurde die Aufhängung des Motors durch größere Schrauben und Gummringe zur Dämpfung verbessert.
- Multimachine Communication
- Anleitung für die Inbetriebnahme des Racers
- Anleitung für die Inbetriebnahme des Controllers
- Anleitung für die Verbindung zwischen Racer und Controller
- Austesten aller Funktionen
- Kamera
- LIDAR
- Verschiedene manuelle Steuerungsmodi
- Steuerung per Tastatur
- Steuerung per Joystick
- Zu beachten ist hierbei das der Joystick/Controller von der Virtualbox richtig erkannt wird. Dafür muss in den Einstellungen das Gerät als USB-Eingabe festgelegt werden. Ebenfalls könnte es sein das die Ports js0 und js1 in der Virtualbox getauscht werden müssen, da sonst die Maus als Eingabe anstatt des Controllers benutzt wird. "Hier" wird beschrieben wie die Ports getauscht werden können.
- Automatisches Fahren
- Anfahren eines einzelnen Zieles
- Abfahren mehrerer Punkte
- Endziel festlegen
- Als Endziel wurde festgelegt das der Roboter die im Labor aufgemalte Strecke abfahren soll. Dies sollte anhand von automatisch gesetzten Navigationspunkten erfolgen. Als Automatisch wird in diesem Falle festgelegt das alle benötigten Punkte gesetzt werden sobald ein bestimmtes Skript im Jetracer ausgeführt wird.
- Raum Kartographieren
//Bild der Karte//
- Erstellen eigener Python Skripte
- Vorhandene Skripte verstehen
- ROS Publisher & Subscriber verstehen
- Einbauen der gewollten Funktionen
- Austesten der Skripte
- Testen & Verbessern des Skriptes
- Finale Vorführung des Ziels
- Video
Anforderungen
Das Projekt erfordert Vorwissen in den nachfolgenden Themengebieten. Sollten Sie die Anforderungen nicht erfüllen müssen Sie sich diese Kenntnisse anhand im Rahmen der Arbeit anhand von Literatur/Online-Kursen selbst aneignen.
- Umgang mit Linux
- Python-Programmierung
- Dokumentenversionierung mit SVN
- Optional:
- AI Deep Learning mit NVIDIA Jetson Nano
- OpenCV Vision Processing
- Simulation mit WeBots
- Umgang mit ROS2
- Partikel Filter SLAM
- Mensch-Roboter Sprachinteraktion
Anforderungen an die wissenschaftliche Arbeit
- Wissenschaftliche Vorgehensweise (Projektplan, etc.), nützlicher Artikel: Gantt Diagramm erstellen
- Wöchentlicher Fortschrittsberichte (informativ), aktualisieren Sie das Besprechungsprotokoll - Live Gespräch mit Prof. Schneider
- Projektvorstellung im Wiki
- Tägliche Sicherung der Arbeitsergebnisse in SVN
- Tägliche Dokumentation der geleisteten Arbeitsstunden
- Studentische Arbeiten bei Prof. Schneider
- Anforderungen an eine wissenschaftlich Arbeit
- Abgabe der Schriftlichen Ausarbeitung als Wiki-Artikel (ggf. Artikel als PDF drucken).
Repositorium
- Sciebo-Projektordner: \JetRacer_ROS_AI_Robot\
- Sciebo-Abgabeordner: \Jonas_Beisler\Projektarbeit\
Getting started
Lesen Sie zum Einstieg diese Artikel
- Hauptartikel: JetRacer_ROS_AI_Roboter
- Waveshare: JetRacer ROS AI Kit
- Gantt Diagramm erstellen
- Tipps zum Schreiben eines Wiki-Artikels
- PAP Designer Einstieg
- Einführung in SVN
- Einrichtung der ScienceBox (Sciebo)
LOP | Status | Bemerkung |
---|---|---|
Sicherheitseinweisung für die Labore von Marc Ebmeyer | ☑ | |
Schlüsselübergabe für die Labore von Marc Ebmeyer | ☑ | |
SVN-Zugang bereitstellen | ☑ | user: Jonas_Beisler
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Vereinbarung wöchentlicher Meetings | ☑ | user: Jonas_Beisler
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Wiki-Zugang bereitstellen | ☑ | user: Jonas_Beisler
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Nützliche Artikel
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