1 / 30

Řízení mobilního robotu

Řízení mobilního robotu. Jan Babjak. Zadání →. Zadání diplomové práce:. Rozšiřte stávající senzorický a řídicí subsystém všesměrového robotu. Do řízení robotu zahrňte prvky umělé inteligence založené na neuronové síti. Navržené HW a SW řešení realizujte.

telma
Download Presentation

Řízení mobilního robotu

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Řízení mobilního robotu Jan Babjak Zadání →

  2. Zadání diplomové práce: • Rozšiřte stávající senzorický a řídicí subsystém všesměrového robotu. • Do řízení robotu zahrňte prvky umělé inteligence založené na neuronové síti. • Navržené HW a SW řešení realizujte. • Navrhněte vhodné demonstrační úlohy. Popis výchozího stavu →

  3. Popis výchozího stavu • Tříkolový všesměrový robot • CPU: Siemens SAB80C537 • 6x Sonarů, kompas, kamera Blokové schéma výchozího stavu →

  4. Blokové schéma subsystémů mobilního robotu (výchozí stav) Princip pohybu všesměrového robotu →

  5. Princip pohybu všesměrového robotu Senzorický subsystém (sonar, kompas) →

  6. Senzorický subsystém robotu „Inteligentní“ sonar SRF08 • Elektronický kompas CMPS03 Osminásobný detektor přiblížení →

  7. Osminásobný IR detektor přiblížení 3D vizualizace návrhu modulu Hotový modul IR senzorů IR Senzor Popis vlastností detektoru →

  8. Osminásobný IR detektor přiblížení • Princip měření: detekce odrazu IR světla • Až osm senzorů • 3 úrovně vzdáleností • Připojení přes I2C • ISP rozhraní • CPU: ATMega8 Princip rozlišení vzdálenosti →

  9. Osminásobný IR detektor přiblížení Princip rozlišení vzdálenosti překážek a průměrný změřený dosah senzoru Lokomoční subsystém motoru →

  10. Lokomoční subsystém robotu • Motor Maxon A-max19 (2.5W, ) • Převodovka Maxon GP19B (84:1) • IRC snímač Maxon Encoder PR13 • Všesměrové kolo Modul regulátoru motoru →

  11. Modul P-regulátoru motoru • Kvadraturní dekodér signálu kanálu IRC • Interní 32bitový obousměrný čítač absolutní polohy • 16ti bitové měření rychlosti otáčení motoru • Až 16ti bitová PWM pro řízení DC motoru • Komunikace přes I2C • ISP rozhraní • CPU: Atmel ATMega8 (AVR) Blokové schéma regulátoru →

  12. Blokové schéma modulu regulátoru Princip regulace →

  13. Princip regulace motoru Kvalita regulace I →

  14. Kvalita regulace P-regulátoru n [ot.min-1] k = 1 T [ms] Kvalita regulace II →

  15. Kvalita regulace P-regulátoru n [ot.min-1] k = 1/20 T [ms] Řídicí subsystém robotu →

  16. Řídicí subsystém robotu • CPU: Silicon Laboratories C8051F120 Popis CPU →

  17. Řídicí subsystém robotu • CPU: C8051F120 • RAM: 8kB, Flash 128kB • Maximální rychlost až cca 100MIPS (PLL) • I/O rozhraní: 8 portů po 8 mi bitech • Vývojová deska s JTAG rozhraní • Množství integrovaných modulů (PWM, I2C, 2xUART, 8xA/D převodník) Blokové schéma →

  18. Blokové schéma subsystémů mobilního robotu (stav po úpravách) Systémová integrace →

  19. Systémová integrace • Nutnost vzájemného propojení všech subsystémů robotu • Nutnost zajistit potřebná napájecí napětí pro jednotlivé subsystémy robotu. Úkoly řídicího systému →

  20. Úkoly řídicího systému • SLAVE mode – v tomto režimu slouží interní CPU jen jako „sběrač“ dat, které na požádání předá nadřazenému systému a zároveň přijímá povely pro lokomoční subsystém robotu • MASTER mode – režim, který pro provoz robotu nepotřebuje nadřazený systém. Interní CPU zajišťuje autonomní chování robotu Úkoly řídicího systému→

  21. Princip řízení neuronovou sítí Fáze vývoje neuronové sítě →

  22. Princip řízení neuronovou sítí • Fáze vývoje neuronové sítě - zrod sítě (inicializace náhodnými veličinami) - učení sítě (upřesňování parametrů) - provoz sítě (použití sítě na neznámém prostředí) Dálkové ovládání →

  23. Dálkové řízení Realizovaný robot →

  24. Realizovaný robot Dotazy →

  25. DOTAZY: Popis grafu regulace

  26. DOTAZY: Životnost vs. čítač Maxon Datasheet: 231 / (9000 x 16 x 4 x 60) = cca 62,1h

  27. DOTAZY: Maximální frekvence IRC • Obsluha přerušení – 136cyklů (8.5μs) → maximální teoretická frekvence 117kHz → potřebná frekvence 9.6kHz (9000 ot.min-1/60 sec.min-1)*16 p.ot-1*4 → dostatečná rezerva

  28. DOTAZY: Stanovení parametru regulátoru • Zieglerova-Nicholsova metoda k1 - koeficient přenosu proporcionální soustavy Tu - doba průtahu (Tu = Td – dopravní zpoždění) Tn - doba náběhu (Tn = T1 – časová konstanta regulované soustavy) Tp = Tu - Td – doba přechodu

  29. DOTAZY: Použití jiných typů regulátorů? • Byl zvolen regulátor P (jednoduchost) • Další typy (P, I, PD, PI, PID, PIDi) • Možno použít → složitější → kvalitnější regulace Závěr →

  30. Závěr • Výsledkem mé práce je významné rozšíření senzorického subsystému robotu. • Dále jsem rozšířil robot o nezávislý regulátor každého motoru, což umožní snížit nároky na výpočetní výkon řídicího procesoru. • Výše uvedené úpravy umožní zvýšit kvalitu řízení jak prostřednictvím obsluhy u počítače, tak i prostřednictvím autonomního řízení neuronovou sítí. Konec → Děkuji za pozornost.

More Related