タグ付けされた質問 「mobile-robot」

ある場所から別の場所へ、通常は自分の意志で動くことができるロボット。

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私たちの日常活動に自律ロボットが存在しない理由は何ですか？
事実、検索するほど、使用中の自律型（実際の）ロボットが少なくなります。コンパニオンロボットはすべて、使用できない機能が制限されたおもちゃです。自然災害が発生するたびに、運用中の捜索ロボットや救助ロボットがニュースに表示されることはありません。使用中の軍用ロボットでさえも、すべてリモート制御されたマシンです。彼らはインテリジェントなマシンではありません。産業用ロボットアームは決定論的なマシンです。いくつかのレベルの自律機能を備えたロボットは、清掃ボット、倉庫運用ボット、および農業ロボットのみです。 一方、今日： 人工知能アルゴリズムは意思決定に非常に優れています センシング技術は非常に洗練されています 通信技術は非常に高速です 私達は安い部品を製造してもいいです 人々は非常にガジェットに精通しています では、なぜ私たちの日常生活に本物のロボットがないのでしょうか？ドメインへの投資はありませんか？まだ市場はありませんか？ドメインに関する十分な知識がありませんか？欠落している技術？何か案が？
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デジタルコンパスに対するモーター電流の動的な影響をどのように特徴付け、補正できますか？
デジタルコンパス（磁力計）を正確にするには、ハード/ソフトアイアンキャリブレーションが必要です。これにより、近くの金属物体（ロボットのシャーシ）によって引き起こされる磁気障害が補正されます。 （http://diydrones.comからの画像） ただし、デジタルコンパスは、モーターによって引き出される比較的大量の電流によって引き起こされる電界の影響も受けやすくなっています。 正確なコンパス測定値を得るために、モーター電流レベルの変化によって引き起こされる干渉を測定（および補償）するための最良の方法は何ですか？
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Robot CでSubsumption Architectureを使用する正しい方法
私は最近、Subsumption Architectureについてたくさん読んでいますが、人々が主張しているように見える方法はいくつかあります。 たとえば、一部の人々はグローバルな「フラグ」変数を使用して、タスクが制御を取得します。他のものはendTimeSlice()を使用し、アービターが本当に選択できるようにします。そして、これは正しいと思います。 行追跡ロボットのために取り組んでいるこのRobotCコードの小さなセクションがありますが、現在トラックメソッドは常にfindメソッドを引き継ぐので、正しく実行しているかどうかはわかりません。正しい流れは、findがラインを見つけるためにらせん状のパスを使用してロボットをラインに導くことです。ラインが見つかったら、トラックが引き継ぎます。 task evade(){ if(SensorValue(forwardSonarSensor) > threshold){ //box the obstruction } } task find(){ if(SensorValue(lightSensor) > threshold){ //spiral the robot } } task track(){ if(SensorValue(lightSensor) < threshold){ //go straight }else{ //execute turns to follow the line } } task main(){ while(true){ StartTask(evade,9); StartTask(track,8); StartTask(find,7); wait1Msec(250); } } ここでは、簡潔にするために、実際のコードではなくコメントをいくつか使用しています。私のifステートメントは、ロボットがオフラインになるとtrack()引き継ぐため、条件として十分ではありません。これはトラック内のelseステートメントによるものですか？もしそうならtrack()、プログラムの開始時に飼料から引き継ぐことなくラインを失うときにターンを実行するにはどうすればよいですか？
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なぜUKFの代わりにEKFを使用する必要があるのですか？
アンセンテッドカルマンフィルターは、拡張カルマンフィルターの変形であり、一次テイラー級数展開ではなく、「シグマポイント」のセットの変換に依存する異なる線形化を使用します。 UKFはヤコビアンの計算を必要とせず、不連続変換で使用でき、最も重要なことには、非常に非線形な変換のEKFよりも正確です。 私が見つけた唯一の欠点は、「EKFはしばしばUKFよりもわずかに速い」（確率論的ロボティクス）ことです。これは私には無視できるようであり、それらの漸近的な複雑さは同じようです。 それで、なぜ誰もがまだUKFよりもEKFを好むように見えるのですか？UKFの大きな欠点を見逃しましたか？
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障害物回避のためのソナー：センサーの数と設置場所は？
2Dロボットのナビゲーション中に障害物を回避するために、ソナーセンサーを配置するのに最適な位置/角度は何ですか？いくつあるべきですか？ 配置の問題に関する理論や例があるかどうか知りたいのですが。ロボットの動き方や形状にもよりますが、一般的な答えを探しています。
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「見えないライン追従ロボット」を作るには？
仮想パス（「白い表面上の黒い線」などの見えないパス）をたどるロボットを構築したいと思います。 ロボットが混雑した場所で商品や資材を運ぶSFのビデオを見て、私は熱狂的です。そして、彼らは実際には物理的な線をたどっていません。彼らは障害物、深さなどを感知します。 ポイントAからBまでの特定の（仮想）パスをたどるロボットを1つ構築したいと思います。 私はいくつかのことを試しました： ロボットの「ホール効果」磁気センサーと電流を運ぶワイヤー（テーブルの下）を使用します。ここでの問題は、ホール効果センサーの近くが非常に小さい（<2cms）ため、ロボットがオンラインかオフラインかを判断するのが非常に難しいことです。テーブルが1インチの厚さなので、一連の磁石を使用してもこの問題を解決できませんでした。したがって、このアイデアは失敗しました：P 紫外線塗料（ライン上）を使用し、ロボットのUV LEDをセンサーとして使用します。これにより、ロボットのジグザグモーションが増加します。そして、UV光源を使用する潜在的な脅威のために、この考えでさえも失敗しました：P 最後に、カメラを上に置き、画像処理アルゴリズムを使用して、ロボットが並んでいるか分岐しているかを確認することを考えました。 これより良い解決策はありますか？いくつかの創造的でシンプルなソリューションを本当に探しています。:)
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土を安く、動かし、プログラム可能なロボットを探す
私は昔の「懐中電灯と猫を混同する」ゲームをしていたときに、猫を混乱させるロボットをプログラミングしたいと思った。 何か、おそらくトラックがあり、彼がそれをひっくり返せばそれ自体が正しくなり、部屋の周りをランダムに移動したり、壁を向けたり、時折音を鳴らしたり、光を点滅させたりすることができます。 予算が非常に限られているので、プログラムできる安価なキットはないかと思いました... プログラム可能な限り、Arduino、Raspberry Pi、任意のプラットフォーム。 あなたの助けを事前にありがとう
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レーザースキャン+既知のマップを備えた拡張カルマンフィルター
私は現在、レーザースキャナーを備えたポイントロボットに拡張カルマンフィルターを実装する必要がある学校のプロジェクトに取り組んでいます。ロボットは、回転半径0度で回転し、前進することができます。すべての動作は区分的に線形です（駆動、回転、駆動）。 私たちが使用しているシミュレーターは、加速をサポートしていません。すべての動きは瞬時です。 また、ローカライズする必要のある既知のマップ（PNG画像）もあります。レーザースキャンをシミュレートするために、画像のレイトレースを行うことができます。 私のパートナーと私は、使用する必要があるモーションモデルとセンサーモデルについて少し混乱しています。 これまでのところ、状態をベクトルとしてモデル化しています。(x,y,θ)(x,y,θ)(x,y,\theta) 次のように更新式を使用しています void kalman::predict(const nav_msgs::Odometry msg){ this->X[0] += linear * dt * cos( X[2] ); //x this->X[1] += linear * dt * sin( X[2] ); //y this->X[2] += angular * dt; //theta this->F(0,2) = -linear * dt * sin( X[2] ); //t+1 ? this->F(1,2) = linear …
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四足学習シミュレータ
私は現在、4脚（四足歩行）、3 DOF（自由度）のロボットを構築しています。ここで、シミュレーターを使用してコンピューターで学習し、アルゴリズムをロボットにアップロードすることが提案されています。私が使用しているArduinoの宇野をロボットのため、どのようなソフトウェア私はArduinoのボードにアップロードすることができ、その後の学習をシミュレートするために使用してだろうか？
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ロボティクスの場所の追跡と追跡？
ターゲットが動き回るときにターゲットを追跡するロボットを構築しています。ターゲットを追跡するための設定について、いくつかの支援が必要です。最も明白な解決策は超音波または赤外線センサーですが、このアプリケーションではそれらは機能しません。ロボットが混雑したエリアに配置され、そのエリア内の特定の人に向かって移動するように求められたと想像してください（簡単にするために、人が5メートル以内にいると仮定します）。これに対する何らかのレーダーまたは無線ソリューション、または何かありますか？
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モバイルロボットの向きと非ロボットオブジェクトの相対的な方向を表す、人に優しい用語は何ですか？
ロボット工学プログラミングでは、向きは主に、中心位置からのx、y、およびz座標で与えられます。ただし、x、y、z座標は、選択する場所が多数ある場合（{23、34、45}、{34、23、45}、{34、32、45}など）、人間がすばやく理解するのに不便です。 、{23、43、45}は特に人間にやさしいわけではなく、ヒューマンエラーが発生しやすくなっています）。しかし、より一般的な英語の方向記述子は、多くの場合、迅速に選択するには言葉が多すぎるか、または不正確すぎます（たとえば、「ロボット1の右前肩にある正面カメラ」は言葉が多すぎますが、「前」/「前」は不正確です-です最先端のカメラか、それとも前向きですか？） 海軍および航​​空分野では、車両の位置は、一般に、前部、後部（または船尾）、港、および右舷と呼ばれます。一方、車両に関連する移動方向は、文字盤を基準にして与えられることがよくあります（たとえば、前部前方は「12時」、後部後方は「6」、右舷およびポートの左側は、それぞれ「3」と「9」です。この言語は、「前」や「前」などの用語よりも正確な迅速な人間のコミュニケーションをサポートします。モバイルロボット工学に同等の用語はありますか？
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クワッドローターをターゲットに向けて導く
クワッドローターに取り組んでいます。-私はその位置を知っている私が行ってみたい、 -目標位置、及びそのI計算Aベクターから -私の目標に私を取る単位ベクトルを：b caaabbbccc c = b - a c = normalize(c) クワッドローターは回転せずにどの方向にも移動できるため、私がやろうとしたのは ロボットのヨー角でを回転させるccc コンポーネントに分割するx 、yバツ、yx, y それらをロール角とピッチ角としてロボットに渡します。 問題は、ヨーが0°±5の場合、これは機能しますが、ヨーが+90または-90に近い場合、失敗し、誤った方向に進みます。私の質問は、ここに明らかな何かが足りないのですか？
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ロボットグリッパーアーム作動用の形状記憶合金ワイヤー：グリップ圧力を変更するには？
ロボットグリッパーアームについては、工場のフロアで非常に小さなコンポーネントを使用するように設計しています。作動には、電気的に作動する形状記憶合金（SMA）ワイヤーハーネスを使用することをお勧めします。 設計中のデバイスは、回路の組み立てに使用されるピック＆プレースマシンに似ていますが、車輪で航空機のハンガーサイズの作業面上を移動します。それは、それぞれ0.5 cu.cmから8 cu.cmの間の不規則な形状の多孔性オブジェクトを操作します-したがって、従来の真空P＆Pメカニズムは魅力的ではありません。また、組み立てラインの個々のオブジェクトには、さまざまな硬度と重量があります。 設計上の制約は次のとおりです。 振動と音を最小限からゼロに保証 メカニズム内で最小の体積を使用する（バッテリーはホイールベースにあり、安定性を提供するため、重量は問題にならない） グリッパー圧力の細かい変化 SMAは最初の2つの制約を十分に満たしていると考えていますが、制約3、つまり電子的に制御されるグリッパーのさまざまなレベルの圧力を達成するためのガイダンスが必要です。 私の質問： 起動しきい値（0.005インチのFlexinol HTで 320 mA）を超える電流のPWMは、可変で反復可能な作動力を提供できますか？ 各指先に圧力センサーとグリップ用の閉ループ制御が必要ですか、それともグリッパーを定期的に校正して繰り返し可能な力を維持できるでしょうか？ 私たちが参照する必要がある十分に文書化された前例または研究はありますか？
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必要なパワーとトルクは何らかの形で関連していますか？
私は屋外ロボット工学用の新しいプラットフォームを設計しており、プラットフォームを動かすために必要なパワーやトルクを計算する必要があります。それを動かすのに約720 W（モーターあたり360W）の総電力が必要であると計算しましたが、必要なトルクを計算する方法がわかりません。 それは本当に必要なパワーを持ち、トルクを無視することに関するだけですか、それとも簡単に計算する方法がありますか？ プラットフォームの既知のパラメータは次のとおりです。 プラットフォーム全体の重量：75 kg。 ホイールの数：4。 動力輪の数：4。 ホイールの直径：30 cm。 モーター数：2。 必要な速度：180 RPM（3 m / s）。 必要な加速度：> 0.2 m / s ^ 2
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