Konstruktion, Fertigung und Inbetriebnahme eines Rundtisches (4.Achse)
Das Projekt 11 des GPE-Praktikums der 3-D-Bearbeitungsmaschine (Projekt des Schwerpunkts GPE im Studiengang MTR) im siebten Semester des Studiengangs Mechatronik beinhaltet die Konzeptionierung, Konstruktion, Fertigung und erste Inbetriebnahme eines Rundtisches (4.Achse).
Autoren: Hendrik Buchheister, Kai Jacobs
Betreuer: Prof. Göbel
Was ist ein Rundtisch/ 4.Achse?
Eine einfache Fräsmaschine verfährt, wie in den Abbildung rechts dargestellt, auf den XYZ-Achsen zur translatorischen Werkstückmanipulation.
Eine Drehbewegung des Werkstücks um die eigene Achse ist im gegebenen System nicht realisierbar.
Die 4.Achse, je nach Ausführung auch Rund- oder Drehtisch genannt, ermöglicht eben diese rotatorische Werkstückbewegung.
Der Drehtisch hat eine senkrechte oder häufig auch waagrechte Drehachse, um das aufgespannten Werkstück gedreht werden kann,
um Bearbeitungen in verschiedenen Positionen oder am drehenden Werkstück vorzunehmen.
Passende Beispielvideos zur 4-Achs-Bearbeitung findet man auf YouTube unter folgenden Links:
- asdasdasd
- asdadsasdasd
- adadsasd
Definition Anforderungen
Folgende Rahmenbedingungen wurden an das Projekt gestellt.
Technische Anforderungen:
- Realisierung rotatorischer Werkstückbewegung
- Konventioneller, simpler Aufbau
- Schnelle Montage und Demontage des Systems
- Gegenlager für lange Werkstücke
- Verwendung der Alu-Strukturprofile
- Spanndurchmesser am Futter bis ca. 100 mm
- Durchschub von Wellen bis max. 12 mm
Kommerzielle Anforderungen:
- Budget bis max 500€
- Bestellung/ Beschaffung rechtzeitig auslösen
- Make-or-buy-Entscheidung
- Lieferung bis Januar 2017
Konzeptionierung
Folgende Erwartungen wurden zusammen mit den Professoren abgestimmt:
- Raspberry 2 zur Bildverarbeitung
- Implementierung einer Asus Xtion Kamera
- Arduino Mega 2560 als IO Schnittstelle
- Hardwareaufbau auf RC-Chassis
- Ansteuerung Lenk-Servo und Fahrtreiber
- Implementierung Fernbedienungs-Empfänger an Arduino
- Entwicklung der Kommunikationsschnittstelle zwischen Arduino und Raspberry 2
Konstruktion
Der Projektverlauf lässt sich übersichtlich in einem Gantt-Chart/ Meilensteinplan darstellen.
- Planung und Bestellung
- Entwicklung einer Kommunikationsschnittstelle
- Konstruktion und Fertigung der Grundplatte
- Bau einer einfach demontierbaren Kamerahalterung
- Montage aller Komponenten auf dem Fahrzeug
- Verkabelung sämtlicher Komponenten
- Erste Ansteuerung der Lenk- und Fahrmotoren
- Planung und Bestellung
- Entwicklung einer Kommunikationsschnittstelle
- Umfangreiche Programmierarbeiten
- Sicherstellen und Einpegeln der Spannungsversorgung
- Implementierung der Asus Xtion Kamera
- Implementierung des RC- Empfängers
- Erste Tests und Simulationen der Fahrspurerkennung
Mechatronik
• Kamera erhält Input über Aufnahme der Umgebung • Raspberry verarbeitet die Kameradaten und übergibt via UART/RS232-Schnittstelle relevante Daten zum Arduino • Arduino verarbeitet die erhaltenen Daten und wandelt diese in Lenk- und Fahrsignale für die Aktoren um • Wird der RC-Modus aktiviert, erhält der Empfänger direkte Lenk- und Fahrsignale von der Fernbedienung, welche sofort an die entsprechenden Aktoren weitergeleitet werden
Beschaffung
Nachfolgend die technischen Daten und verbauten Komponenten des autonomen Fahrzeugs.
Normteile
Zukaufteile
Halbzeuge
Fertigung
Inbetriebnahme
Das Software-Team hat sich mit der Entwicklung eines einfachen Fahrspurerkennungs- und Verfolgungs-Algorithmus befasst.
Zusätzliche war der Aufbau einer Kommunikationsschnittstelle zwischen Raspberry und Arduino in Abstimmung mit dem anderen Team ein wichtiger Bestandteil.
Technische Daten
• Übersetzung • Gewicht • Max. Haltemoment • Antriebsleistung • Max. Spanndurchmesser • Abmessungen
Schlussbetrachtung
Als Betriebssystem wurde eine Linux-Distribution namens „Debian“ auf dem Raspberry Pi 2 installiert. Zudem wurde OpenCV 3.0 installiert. Dabei handelt es sich um eine umfangreiche Ansammlung von Bildbearbeitungsbibliotheken in den Programmiersprachen C++ und Python. Die Wahl der Programmiersprache fiel auf Python, weil es sich dabei um eine leicht zu erlernende Skriptsprache mit umfangreichen Funktionen und einer großen Entwickler-Community handelt.
Nach einigen fehlgeschlagenen, beziehungsweise unvollständigen, Installationsversuchen der vorhandenen „Xtion Pro Live“-Tiefenbildkamera von Asus musste auf eine Alternativlösung auf Basis einer Webcam ausgewichen werden, um den weiteren Terminablauf des Projektes nicht zu gefährden.
Quellen
http://ceng.anadolu.edu.tr/cv/LaneDetection/LaneDetection.htm
http://de.mathworks.com/help/vision/examples/lane-departure-warning-system.html
http://hompi.sogang.ac.kr/fxlab/paper/45.pdf
http://www.cse.iitd.ernet.in/~pkalra/csl783/canny.pdf
http://www.massey.ac.nz/~mjjohnso/notes/59731/presentations/img_proc.PDF
http://cvpr.uni-muenster.de/teaching/ws12/ComputerVisionMustererkennungWS12/script/CVME-07-Segmentation-Hough.pdf
http://web.ipac.caltech.edu/staff/fmasci/home/astro_refs/HoughTrans_lines_09.pdf
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