Ahora dejaremos de lado lejOS y nos centraremos en el simulador 3D Gazebo, el cual nos permite cargar diferentes tipos de robots, sensores y actuadores dentro de un mundo arti cial. También utilizaremos JDE, que nos permitir a desarrollar comportamientos para nuestro robot. Utilizaremos ambas herramientas a la vez, empleando JDE para lanzar los comportamientos que desarrollemos y Gazebo para visualizar el resultado fi nal.
La práctica a realizar consiste en simular con las herramientas dadas un comportamiento de sigue-líneas utilizando la cámara del robot y obteniendo información sobre la imagen recogida podremos decidir como deberá comportarse.
Después de la explicación de la práctica únicamente jugueteamos un poco para ver como funciona el simulador, por ejemplo, cambiando la velocidad lineal y angular y observamos como nuestro robot 3D avanza y gira (hasta chocar con la pared claramente). Tampoco nos ha dado tiempo a más en esta sesión, por tanto la próxima semana veremos como debemos implementar el comportamiento requerido.
miércoles, 30 de marzo de 2011
martes, 22 de marzo de 2011
Práctica 4 (2ª Sesión)
Seguimos con nuestro robot equilibrista, ahora hemos introducido la componente derivativa que nos faltaba para completar nuestro controlador PID, esta constante nos permitirá actuar más o menos suave en función de si debemos corregir más rapidamente o no la posición del robot.
Después de unos minutos de deliberación y consenso en lo referente a los valores que debíamos poner a las constantes (y básicamente de ver que el robot se comportaba relativamente bien) obtuvimos el siguiente resultado:
Después de unos minutos de deliberación y consenso en lo referente a los valores que debíamos poner a las constantes (y básicamente de ver que el robot se comportaba relativamente bien) obtuvimos el siguiente resultado:
Claro que antes obtener el resultado requerido, digamos que hemos tenido que pasar por estado intermedios, donde el robot tenía un comportamiento más nervioso...
...o simplemente tenía tendencia a caerse de espaldas o darse de bruces
...o a revelarse contra nosotros cuando le dábamos un pequeño empujoncito.
Debemos tener en cuenta que según el calibrado de la luz inicial podemos obtener variaciones en el comportamiento, pero si no variamos la luz durante la ejecución no debería pasar nada extraño.
Después de pequeños retoques podemos decir que lo que vemos en el siguiente vídeo es nuestro resultado final.
martes, 15 de marzo de 2011
Práctica 4 (1ª Sesión)
En esta última práctica con lejOS debemos conseguir que nuestro robot tenga un comportamiento similiar a un segway, para ello debemos utilizar un controlador PID y para ello tenemos que ajustar las constantes Kp, Ki y Kd para conseguir una buena respuesta del robot según vaya estando más o menos inclinado y así poder rectificar su posición correctamente.
En esta primera sesión para empezar hemos utilizado únicamente la constante proporcional obteniendo como resultado el siguiente video:
Como vemos, se comporta relativamente bien, pero sólo cuando no se inclina demasiado, es decir, cuando el error no es demasiado grande. Por esto observamos que en cuanto el robot se inclina mucho no es capaz de rectificar su posición correctamente.
Seguidamente hemos añadido la constante integral, aunque no hemos conseguido un mejor comportamiento hemos observado que si aumentamos el valor de Ki el robot tarda algo más de tiempo en reaccionar a los cambios.
Para la siguiente sesión continuaremos intentando ajustar correctamente estas dos constantes anteriormente mencionadas y además añadir la constante derivativa para completar así nuestro controlador PID para el robot.
En esta primera sesión para empezar hemos utilizado únicamente la constante proporcional obteniendo como resultado el siguiente video:
Controlador P
Como vemos, se comporta relativamente bien, pero sólo cuando no se inclina demasiado, es decir, cuando el error no es demasiado grande. Por esto observamos que en cuanto el robot se inclina mucho no es capaz de rectificar su posición correctamente.
Seguidamente hemos añadido la constante integral, aunque no hemos conseguido un mejor comportamiento hemos observado que si aumentamos el valor de Ki el robot tarda algo más de tiempo en reaccionar a los cambios.
Para la siguiente sesión continuaremos intentando ajustar correctamente estas dos constantes anteriormente mencionadas y además añadir la constante derivativa para completar así nuestro controlador PID para el robot.
jueves, 10 de marzo de 2011
Práctica 3 (2ª Sesión)
Continuamos peleándonos con nuestro robot para seguir con los 2 ejercicios restantes.
El tercer ejercicio de esta práctica consiste en la evitación de obstáculos utilizando el sensor de ultrasonidos mediante el cálculo del vector resultante (VFF). Para este apartado lo más costoso ha sido calcular precisamente ese vector resultante, ya que aparecían senos, cosenos, etc. y no es que nos llevemos muy bien con la queridísima trigonometría, pero finalmente hemos conseguido que Menganitor tenga un comportamiento medianamente correcto y que por lo menos no choque con algunos objetos que va encontrando en su camino.
Los comportamientos utilizados para este ejercicio han sido:
AndaMirando
takecontrol( ): true
action( ): indicamos a los motores que vayan hacia adelante
supress( ): indicamos a los motores que se detengan
Esquivar obstáculos mediante VFF
Por último, tenemos que mezclar estos comportamientos utilizados en los ejercicios anteriores para permitir al robot a la vez de que vaya suiguiendo la luz, que sea capaz de esquivar un obstáculo si se interpone en su camino y después continuar el comportamiento sigue-luz.
El tercer ejercicio de esta práctica consiste en la evitación de obstáculos utilizando el sensor de ultrasonidos mediante el cálculo del vector resultante (VFF). Para este apartado lo más costoso ha sido calcular precisamente ese vector resultante, ya que aparecían senos, cosenos, etc. y no es que nos llevemos muy bien con la queridísima trigonometría, pero finalmente hemos conseguido que Menganitor tenga un comportamiento medianamente correcto y que por lo menos no choque con algunos objetos que va encontrando en su camino.
Los comportamientos utilizados para este ejercicio han sido:
AndaMirando
takecontrol( ): true
action( ): indicamos a los motores que vayan hacia adelante
supress( ): indicamos a los motores que se detengan
Esquiva
takecontrol( ): miramos si la media de las medidas es menor que 255
action( ): según la distancia y orientación respecto al objeto detectado giraremos de una forma u otra
supress( ): indicamos a los motores que se detengan
Esquivar obstáculos mediante VFF
Esquivar obstáculos mediante VFF
Por último, tenemos que mezclar estos comportamientos utilizados en los ejercicios anteriores para permitir al robot a la vez de que vaya suiguiendo la luz, que sea capaz de esquivar un obstáculo si se interpone en su camino y después continuar el comportamiento sigue-luz.
Los comportamientos utilizados para este ejercicio han sido:
DriveForward
takecontrol( ): true
action( ): indicamos a los motores que vayan hacia adelante
supress( ): indicamos a los motores que se detengan
takecontrol( ): true
action( ): indicamos a los motores que vayan hacia adelante
supress( ): indicamos a los motores que se detengan
SigueLuz
takecontrol( ): takecontrol( ): si el valor absoluto de la diferencia entre el valor de cada sensor de luz es mayor que un determinada cantidad, tomará el control
action( ): según hemos declarado los sensores, si dicha diferencia es negativa giraremos a la izquierda (llega más luz por el lado izquierdo del robot) y si la diferencia es positiva giraremos a la derecha
supress( ): indicamos a los motores que se detengan
Esquiva
takecontrol( ): si la distancia al objeto detectada es menor de un determinado valor
action( ): indicamos que gire adecuadamente para sortear el obstáculo
supress( ): indicamos a los motores que se detengan
Video sigue luz y esquiva
miércoles, 2 de marzo de 2011
Práctica 3 (1ª Sesión)
En esta práctica 3 jugaremos con los sensores de luz y ultrasonido mediante la programación de comportamientos. Cada comportamiento debe disponer de tres metodos, el primero de ellos es la toma de control takecontrol( ) que tendrá condición que debe cumplirse para llevar a cabo el comportamiento; después tenemos el método action( ) donde tendremos las instrucciones que se ejecutarán cuando el comportamiento esté activado, y por último, el método supress( ) que finalizará el código que ejecuta el método action( ).
En esta primera sesión hemos comenzado con los dos ejercicios que consideramos algo más asequibles, que son el de un comportamiento de evitación de obstáculo mediante sensor de contacto, donde tenemos los siguientes comportamientos:
DriveForward
takecontrol( ): true
action( ): indicamos a los motores que vayan hacia adelante
supress( ): indicamos a los motores que se detengan
En esta primera sesión hemos comenzado con los dos ejercicios que consideramos algo más asequibles, que son el de un comportamiento de evitación de obstáculo mediante sensor de contacto, donde tenemos los siguientes comportamientos:
DriveForward
takecontrol( ): true
action( ): indicamos a los motores que vayan hacia adelante
supress( ): indicamos a los motores que se detengan
HitWall
takecontrol( ): si el botón de contacto es presionado
action( ): indicamos que retroceda un poco para poder esquivar el objeto
supress( ): indicamos a los motores que se detengan
Esquivar obstáculo mediante steer
Esquivar obstáculo mediante rotate
Y el otro ejercicio que hemos visto más asequible es el del comportamiento de sigue-luz, en el que mediante dos sensores de luz nuestro robot deberá desplazarse siempre hacia donde mayor luz esté recibiendo; en este caso tenemos los siguientes comportamientos:
DriveForward
takecontrol( ): true
action( ): indicamos a los motores que vayan hacia adelante
supress( ): indicamos a los motores que se detengan
TomaMedidas
takecontrol( ): si el valor absoluto de la diferencia entre el valor de cada sensor de luz es mayor que un determinada cantidad, tomará el control
action( ): según hemos declarado los sensores, si dicha diferencia es negativa giraremos a la izquierda (llega más luz por el lado izquierdo del robot) y si la diferencia es positiva giraremos a la derecha
supress( ): indicamos a los motores que se detengan
Sigue-luz on board
Sigue-luz cámara aérea
Sigue-luz cámara aérea
Sigue-luz cámara aérea
Por tanto en la próxima sesión seguiremos con los ejercicios restantes de comportamiento de evitación de obstáculos usando el sensor de ultrasonidos mediante el cálculo de vector de fuerza resultante, y también el comportamiento de sigue-luz evitando obstáculos.
miércoles, 23 de febrero de 2011
Práctica 2 (2ª Sesión)
Continuamos con el siguiente ejercicio propuesto, que tendrá como objetivo que nuestro robot sea capaz de seguir una pared, ya sea de forma rápida o más lenta, pero al fin y al cabo que la siga.
Después de que Menganitor haya tenido atracción (demasiada) por las paredes, se haya comido esquinas o una vez detectadas se haya puesto a girar sin control, este ha sido el resultado final que podemos ver que tiene un comportamiento más o menos decente.
Después de que Menganitor haya tenido atracción (demasiada) por las paredes, se haya comido esquinas o una vez detectadas se haya puesto a girar sin control, este ha sido el resultado final que podemos ver que tiene un comportamiento más o menos decente.
Sigue pared
Calibración del sensor de ultrasonidos.
En esta sesión calibramos el sensor de ultrasonido, los datos resultantes son los indicados en las tablas siguientes.
La distancia real máxima y mínima que puede medir el sensor es:
distancia real máxima: 130 cm
distancia real mínima: 16 cm
El máximo ángulo con respecto a la pared para los que los valores son válidos son:
Grados 10˚ 20˚ 30˚ 40˚ 50˚
DCHA 255 51 52 54 255
IZQ 50 50 51 53 255
¿La media del error entre la medida y la distancia real es diferente de 0?
CM 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Medido 23 30 40 51 61 70 81 90 100
media = 0.666...
Podemos ver como sí es diferente de 0.
La incertidumbre en el eje X.
cm 40 50 60 70 80 90 100 110 120
medida1 41 50 61 71 81 90 102 112 123
medida2 41 51 61 71 81 90 103 113 122
medida3 40 51 60 71 81 91 102 114 123
medida4 41 51 61 70 81 91 102 112 123
medida5 40 51 61 71 80 91 102 113 122
medida6 40 51 61 71 81 91 102 114 123
medida7 41 50 61 70 81 91 101 111 123
medida8 41 51 61 71 81 90 102 112 122
medida9 41 51 61 71 80 90 102 111 122
medida10 41 51 61 71 81 91 103 112 122
media error 0,7 0,8 0,8 0,8 0,8 0,6 2,1 2,4 2,5
La incertidumbre en el eje Y.
cm 40 50 60 70 80 90 100 110 120
y 14,5 15 9,5 6 4,5 5 5 4 3
La matriz de covarianza del error P que representa la incertidumbre
del sensor es:
699.24 -100.96
-100.96 18.38
Como hemos visto en clase la matriz no tienen relazion con los resultados que nos deben de dar por lo tanto volvimos ha hacerla, nos dieron los resultados siguientes.
0.5706 -0.7588
-0.7588 18.38
Podemos ver como estos datos ya si tiene más sentido que los anteriores, por lo que debimos confundirnos al hacer los calculos en la 1º matriz.
En esta sesión calibramos el sensor de ultrasonido, los datos resultantes son los indicados en las tablas siguientes.
La distancia real máxima y mínima que puede medir el sensor es:
distancia real máxima: 130 cm
distancia real mínima: 16 cm
El máximo ángulo con respecto a la pared para los que los valores son válidos son:
Grados 10˚ 20˚ 30˚ 40˚ 50˚
DCHA 255 51 52 54 255
IZQ 50 50 51 53 255
¿La media del error entre la medida y la distancia real es diferente de 0?
CM 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Medido 23 30 40 51 61 70 81 90 100
media = 0.666...
Podemos ver como sí es diferente de 0.
La incertidumbre en el eje X.
cm 40 50 60 70 80 90 100 110 120
medida1 41 50 61 71 81 90 102 112 123
medida2 41 51 61 71 81 90 103 113 122
medida3 40 51 60 71 81 91 102 114 123
medida4 41 51 61 70 81 91 102 112 123
medida5 40 51 61 71 80 91 102 113 122
medida6 40 51 61 71 81 91 102 114 123
medida7 41 50 61 70 81 91 101 111 123
medida8 41 51 61 71 81 90 102 112 122
medida9 41 51 61 71 80 90 102 111 122
medida10 41 51 61 71 81 91 103 112 122
media error 0,7 0,8 0,8 0,8 0,8 0,6 2,1 2,4 2,5
La incertidumbre en el eje Y.
cm 40 50 60 70 80 90 100 110 120
y 14,5 15 9,5 6 4,5 5 5 4 3
La matriz de covarianza del error P que representa la incertidumbre
del sensor es:
699.24 -100.96
-100.96 18.38
Como hemos visto en clase la matriz no tienen relazion con los resultados que nos deben de dar por lo tanto volvimos ha hacerla, nos dieron los resultados siguientes.
0.5706 -0.7588
-0.7588 18.38
Podemos ver como estos datos ya si tiene más sentido que los anteriores, por lo que debimos confundirnos al hacer los calculos en la 1º matriz.
jueves, 17 de febrero de 2011
Práctica 2 (1ª Sesión)
En esta segunda práctica, trabajaremos con los sensores del robot (tanto internos como externos). En el primero de los ejercicios debemos mostrar cierta información en la pantalla del ladrillo accediendo a sus sensores internos, como pueden ser el de la batería o la memoria libre disponible, así como los sensores exteroceptivos de luz, ultrasonido y micrófono.
En el segundo ejercicio tendremos que controlar el robot mediante palmadas (ClapControl), comenzando con el robot parado, si damos un palmada deberá avanzar hasta que volvamos a dar de nuevo otra palmada y detenerse.
Los dos siguientes ejercicios serán un Bump & Go, es decir, el robot avanzará hasta que, en el primer caso, choque contra un obstáculo, o en el segundo caso, detecte un obstáculo a una determinada distancia, lo que hará que el robot retroceda, gire aleatoriamente y comience de nuevo a avanzar hacia adelante.
En el segundo ejercicio tendremos que controlar el robot mediante palmadas (ClapControl), comenzando con el robot parado, si damos un palmada deberá avanzar hasta que volvamos a dar de nuevo otra palmada y detenerse.
ClapControl
Los dos siguientes ejercicios serán un Bump & Go, es decir, el robot avanzará hasta que, en el primer caso, choque contra un obstáculo, o en el segundo caso, detecte un obstáculo a una determinada distancia, lo que hará que el robot retroceda, gire aleatoriamente y comience de nuevo a avanzar hacia adelante.
Bump & Go (contacto)
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