Projekt 70a:Bau eines Labyrinths für EV3-Roboter

Ev3 im Labyrinth

Autoren: Michael Menke, Sebastian Trybel

Betreuer: Prof. Schneider

Aufgabe

Ein EV3 Roboter soll den Ausgang aus einem Labyrinth finden und dabei einen SLAM-Algorithmus anwenden.

Das SLAM-Verfahren (englisch Simultaneous Localization and Mapping; deutsch Simultane Lokalisierung und Kartenerstellung) ist eine Methode, mit der ein mobiler Roboter gleichzeitig eine Karte seiner Umgebung erstellen und seine Pose innerhalb dieser Karte schätzen kann.

Eine der grundlegenden Fähigkeiten eines mobilen Roboters besteht darin, zu wissen, wie seine Umgebung aussieht und wo er sich befindet. Ist eine Karte der Umgebung vorhanden, kann sich ein Roboter mit Hilfe seiner Sensoren wie Ultraschall oder Lidar darin positionieren. Ist die absolute Position des Roboters bekannt, kann eine Karte aufgebaut werden. Dabei misst der Roboter die relative Position möglicher Hindernisse zu ihm und kann mit seiner bekannten Position dann die absolute Position der Hindernisse bestimmen, die dann in die Karte eingetragen wird.

SLAM ist somit ein Henne-Ei-Problem, da weder die Karte noch die Position bekannt ist, sondern gleichzeitig geschätzt werden sollen.

Erwartungen an die Projektlösung

• Aufbau und Planung eines flexiblen Labyrinths (z.B. Styrodur)
• Robotervorschlag wurde bereits aufgebaut
• Recherche SLAM
• SLAM Ortung und Navigation via US oder IR Sensor(en)
• Inbetriebnahme mit Matlab/Simulink
• Realisierung der Flucht aus dem Labyrinth durch SLAM.
• Machen Sie spektakuläre Videos, welche die Funktion visualisieren.
• Test und wiss. Dokumentation
• Live Vorführung während der Abschlusspräsentation

Stimmen Sie sich mit Projekt 70b bezüglich Roboterdesign und Labyrinth ab, so dass die Labyrinthteile kompatibel sind.

Schwierigkeitsgrad

Mittel (***)

Einleitung

In diesem Artikel wird das Projekt 70a:Bau eines Labyrinths für EV3-Roboter erklärt.

Das Projekt wurde von Michael Menke und Sebastian Trybel im Rahmen des Elektrotechnik Fachpraktikums im WS 2017/18 bearbeitet. Zusätzlich zu diesem Artikel befinden sich weitere Dateien, wie die Bauanleitung für den Roboter, ebenso wie die technische Zeichnungen für das Labyrinth und ein Programmcode in Subversion(SVN).

Verwendete Materiealien und Werkzeuge

Projektdurchführung

Projektplanung

Von der Themenauswahl bis hin zur Abschlusspräsentation umfasst das Projekt rund vier Monate. Zunächst wurde eine zeitliche Gliederung für das Projekt erarbeitet, damit das Projekt zum Stichtag fertiggestellt ist. Anschließend folgt die Konstruktion vom Labyrinth und des Roboters, da die Bestellungsliste bis zum 22.10.2017 abgegeben werden musste.

Labyrinth / Roboter konstruieren

Labyrinth

Dadurch, dass das Labyrinth variabel sein soll, wurde eine Rasterung für die Grundplatte entwickelt, die es ermöglich das Labyrinth auf einem 4x4 Feld flexibel aufzubauen. Die Feldgröße wurde auf 300x300mm dimensioniert. Die Wahl für die Wände und Eckverbinder ist auf Styruoduo gefallen, da dieses Material nicht so schwer ist wie Holz, es sich leicht verarbeiten lässt und auch kostenmäßig sehr sparsam ist. Für die Grundplatte wurde eine Holzplatte benutzt, damit die Konstruktion auch Transporte übersteht. Zur Verbindung der Wände mit der Holzplatte werden Holzdübel verwendet. Diese sind Art der Verbindung ist deutlich kostengünstiger und im Vergleich zum verschrauben, eine zeitliche Ersparnis beim individuellen Umbauen des Labyrinths. Dadurch, dass der finanzielle Rahmen von 20€ nicht überschritten werden sollte, wurde nicht als zu hohes Styruoduo verwendet um die Kosten niedrig zu halten. Demgemäß war die Konstruktion des Roboters eingeschränkt. Dementsprechend dürfte der Sensor zur Überprüfung des Daseins der Wand nicht höher als 150mm vom Boden ausliegen.

Roboter

Der Roboter musste aus Kostengründen und nach Absprache mit den Studenten aus dem Masterstudiengang BSE (Business and Systems Engineering) umgebaut werden. Des Weiteren mussten Entscheidungen über die Arten der Sensoren getroffen werden. Auswahl der Sensoren Anschließend wurde eine Recherche über den Ultraschall- und Infrarotsensor durchgeführt. Da einer dieser Sensorarten zur Überprüfung der Wände genutzt werden soll. Zunächst werden die Sensorfunktionen erläutert und anschließend werden die Vor- und Nachteile der beiden Sensorarten in tabellarischer Form dargestellt.

EV3 Ultraschallsensor

Der Ultraschallsensor erzeugt Schallwellen und ermittelt darüber Objekte und zusätzlich die entsprechende Entfernung in cm. Das Prinzip beruht sich darauf wie sich Fledermäuse orientieren. Die Entfernungsmessung mit Ultraschallsensoren beruht auf der Messung der Zeit, die eine für den Menschen unhörbare Schallwelle braucht, bis sie zurückgeworfen wird.

EV3 Infrarotdetektor

Der EV3 Infrarotdetektor detektiert, wie der Name es schon verratet Infrarotlicht (IR). Diese Quellen können Sonnenlicht oder IR-Licht beispielsweise aus TV-Fernsteuerungen sein, aber auch den Infrarot-Ball von HiTechnic mit dem der Roboter Fußball spielen kann wird erkannt. Dabei erkennt er die Richtung und den Abstand der Quelle.

Unsere Wahl ist auf den Ultraschallsensor gefallen. Der ausschlaggebende Punkt, war der minimale messbare Abstand von 3cm. Dadurch konnte das Labyrinth kleiner konstruiert werden, wodurch das Optische Verhältnis zwischen den Gängen und dem Roboter übereinstimmt. Um die Drehbewegung festzustellen wurde ein Gyro-Sensor verwendet. Dieser reagiert auf die kleinsten Beschleunigungen, Drehbewegungen oder Lageänderungen. Sobald der Roboter während der Fahrt lenkt, erfasst der Sensor diese Bewegungen und liefert ein Signal, welches eine Spannungsänderung bezogen auf die Drehgeschwindigkeit an den EV3 liefert.

• Genauigkeit der Winkelmessung: +/- 3 Grad
• Maximale Ausgabe: 440 Grad/Sekunde
• Anzahl der Messzeiten: 1000-mal / Sekunde

Konstruktionsphase

Durch die Lieferzeiten für die Bauelemente für die Herstellung des Labyrinthes, beginnt die Konstruktionsphase in dem Projekt mit der Konstruktion und der anschließenden Bauphase des Roboters. Hierzu befindet sich die Baunleitung im SVN. Deswegen befindet sich hier und ein Bild vom Roboter.

Nach der Lieferung der Bauelemente beginnt die Bauphase des Labyrinths. Die Technischen Zeichnungen für den Aufbau des Labyrinths befinden sich im SVN. Dazu gehören die Zeichnungen für die Wände, die Eckverbinder und die Grundplatte. Zunächst werden die Bohrungen nach diesen Zeichnungen auf der Grundplatte angezeichnet und anschließend mit einem 6mm Bohrer angefertigt. Ebenso werden die Bohrungen in den Styrodurplatten hergestellt. Diese müssen jedoch vorher auf die gewünschten Maße zugeschnitten werden. Insgesamt müssen bei einer Grundplattengröße von 1,3 m x 1,3 m 25 Eckverbinder und 42 Wände hergestellt werden um alle vorhandenen Bohrungen abzudecken.

Schwierigkeiten

In diesem Projekt gab es Schwierigkeiten hinsichtlich der Programmierung. Durch den wenigen Kontakt mit Simulink waren wichtige Programmierfähigkeiten in der Software nicht vorhanden. Diese mussten noch zusätzlich angelernt werden. Dadurch mussten am Anfang viele Tests und Versuche stattfinden. Diese haben sehr viel Zeit gekostete. Zusätzlich waren noch Softwarefehler vorhanden, die nicht schnell gelöst werden konnten. Auch nicht nach längeren Recherchen.

Literatur

• Monjazeb, A.: Autonomous Robot Navigation Based on Simultaneous Localization and Mapping. Carleton University (Canada), 2008. ISBN 978-049-4368-29-9
• Nüchter, A.: 3D Robotic Mapping: The Simultaneous Localization and Mapping Problem. Heidelberg: Springer, 2009. ISBN 978-354-0898-83-2
• Stachniss, C.: Robot Mapping. Uni Freiburg: Vorlesung, WS 13/14. URL: http://www2.informatik.uni-freiburg.de/~stachnis/. Stand: 01.01.15
• Thrun, S.; u.A.: Probabilistic Robotics. Cambridge: MIT Press, 2005. ISBN 978-026-2201-62-9.
• Thrun, S.; u.A.: FastSLAM: A Scalable Method for the Simultaneous Localization and Mapping Problem in Robotics. New York: Springer, 2007. ISBN 978-354-0463-99-3
• Wang, Z. u.A.: Simultaneous Localization and Mapping: Exactly Sparse Information Filters. Singapore: 2011. ISBN 978-981-4350-31-0
• Ultraschallsensor
• Infrarotdetektor

Weblinks

• Martin Berysztak: Self Localization and Mapping mit Lidar- oder Kamera
• Wiki: Simultaneous Localization and Mapping
• CeBIT 2012: Roboter erkundet neues Terrain
• TU-Chemnitz: Kartenerstellung - Umgebungsmodellierung
• TU Dortmund: Simultane Lokalisierung und Kartenerstellung eines autonomen Roboters in einer dynamischen Umgebung bei Anwesenheit von Personen
• TU Dortmund: Simultane Lokalisierung und Kartierung spurgeführter Systeme
• EV3 SLAM
• LEGO MINDSTORMS EV3 Programming Using Simulink
• Obstacle Avoidance using LEGO Mindstorms EV3 and Simulink
• EKF SLAM using LIDAR sensor and Corner Extraction
• ATLAS: SLAM with Lego Mindstorms NXT
• Autonomous Arduino Car Maze Solving with 3 Ultrasonic Sensors
• Maze solving robot Lego Mindstorms
• Particle Filter based SLAM
• NXT Maze Solver that Remembers the Shortest Path
• Monte Carlo Localization with LEGO NXT & MATLAB

YouTube Video

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