Идея для занятия: шагающие роботы. Часть IV

Довольно часто бывает так, что одни учащиеся на занятии в силу своих навыков и знаний идут быстрее, чем весь остальной класс. В этом случае, для того чтобы поддерживать их мотивацию и продолжать оттачивать их мастерство по выбранной теме, преподавателю необходимо предложить им дополнительные задания.

Проработанные и продуманные заранее дополнительные задания — это эффективное средство, с помощью которого можно обеспечить усвоение материала учениками в соответствии с их способностями. Ученики, которые быстрее усваивают материал, должны работать активнее, поэтому необходимо ставить перед ними более сложные задачи. Хотя подобные задания и не являются обязательными для всех, в зависимости от плана занятий, можно ставить их и перед всем классом.

Для знакомства с сами занятием можно воспользоваться ссылками: Часть I, Часть II и Часть III

Ниже предлагается несколько заданий, которые могут добавить дополнительной мотивации к изучении механики.

Часть V. Дополнительные задания.

Идея для занятия: шагающие роботы. Часть III

В прошлых двух заметках были перечислены первые несколько частей занятия, посвященному изучению механики шагающих роботов. Данные части готовили учащихся к экспериментальной работе, которая является заключительной на данном занятии. Вместе с теоретической составляющей занятие рассчитано на 3-4 академических часа.

Предыдущие заметки могут быть найдены здесь и здесь.

Часть IV. Первый путь.

Объявите командам, что теперь перед ними стоит задание - собрать робота, который максимально быстро сможет пройти расстояние в 30 см. В ходе задания команды должны провести не меньше 3-х экспериментов, меняя физические характеристики педипуляторов, чтобы определить при каких соотношениях размеров частей педипуляторов, робот движется максимально быстро.

Визуализация работы механической системы в LEGO Digital Designer

Программное обеспечение LEGO Digital Designer (LDD) является уже достаточно мощной средой по моделированию. Одна из возможностей, которая не так очевидна, для пользователей этой системы - визуализация работы простых механических систем. Данную визуализацию можно достичь во время работы инструмента Hinge Align Tool (Выравнивание Осей).

Данный инструмент можно использовать для того, чтобы понять как будет двигаться та или иная часть системы во время работы моторов, а также для изучения того насколько жесткие соединения в моделируемой системе.

Идея для занятия: шагающие роботы. Часть II

Данная заметка является продолжением цикла статей про проведению занятия по механике роботов. Цель данного занятия - учащиеся по окончании должны уметь конструировать простейших шагающих роботов. Первое часть цикла доступна по этой ссылке.

Часть II. Суставы и связки.

Идея для занятия: шагающие роботы. Часть I

Традиционно в большинстве учебных центров на занятиях робототехникой большая часть времени уделяется программированию, а вопросы механики освещаются очень редко, можно даже сказать - по необходимости. С другой стороны это довольно интересная область для большинства школьников младших и средних классов - они получают результат с помощью уже известных им навыков конструирования - соединения деталей.

Результат получается за небольшой промежуток времени, он практически сразу работает, и, в зависимости от конкретной темы, может быть использован для проведения интересных экспериментов.

В этом цикле статей предлагается рассмотреть предварительный план занятия по конструированию шагающих роботов. Занятие проводится по той же методике, что используется в STEM-центрах Университета Иннополис.

EV3 производительность. Часть I

Для тех, кто занимается спортивной робототехникой, очень остро встает вопрос производительности той или иной робо-платформы: на сколько быстро робот может определить изменение окружающей среды и насколько быстро он сможет на это изменение среагировать.

А на это влияет, как часто вызываются последовательности команд, отвечающие за действие, в управляющем цикле программы робота, и как долго занимает опрос основных датчиков робота, от показаний которых зависит выполнение той или иной последовательности команд.

Например, вот выступление новосибирской команды Лига Роботов на World Robot Olympiad 2013 в Джакарте. Робот движется на достаточно большой скорости и отличить красный шарик от синего позволит только частый опрос датчиков цвета. Но если при этом произойдет значительная задержка при выполнении операции остановки, то робот проедет шарик мимо и выполнить его сбор будет уже невозможно:

500 тысяч LEGO деталей

Именно такое количество понадобилось Стиву Саммартино и Раулю Оайда, чтобы собрать полноразмерный старомодный автомобиль из LEGO. Что еще можно сказать о проекте? Автомобиль может достигать скорости 20-30 км/ч.

• В двигателе машины используется 256 пневматических поршней LEGO расположенных по окружности. Подобные ротативные двигатели использовались в самолетостроении.
• Потребовалось 60 тыс. долларов, чтобы воплотить изначальную задумку в готовое решение.

К сожалению, на текущий момент это все детали. Если кто-то найдет больше информации - отписывайтесь в комментариях.


Видео ролик, набравший больше 250 тысячи просмотров за два дня можно посмотреть ниже:

EV3: выполняем повороты с помощью датчика-гироскопа. Часть I

Сложные траектории движения - частоиспользуемые техники изменения положения робота на поле. Робот должен проехать по квадрату или завернуть за угол лабиринта, объехать препятствие по дуге. На LEGO Mindstorms RCX и NXT роботов расчет траектории для таких передвижений был нетривиально вещью. Приходилось либо вручную подбирать значения, насколько нужно повернуться каждому из моторов, либо выводить сложную формулу зависящую от диаметра колеса и ширины колесной базы робота.

Но в любом случае, как только вы меняли базу робота, или ставили бОльшие колеса, всю работу приходилось начинать сначала.

В новых EV3 наборах ситуация значительно упростилась с появлением в стандартной поставке датчика-гироскопа. Один из режимов, в которых он работает, - режим замера угла, на сколько изменилось положение датчика.

Например, самая простая программа для выполнения роботом поворота на 90 градусов вокруг своей оси будет выглядеть следующим образом:

LEGO механизмы: вперёд - это везде...

Кто регулярно читает обновления на блоге, тот, наверняка, помнит, что здесь уже рассматривались голономные транспортные средства - механизмы, которые могут в любой момент изменить направление своего движения без необходимости производить разворот.

Еще один пример подобного транспортного средства представлен ниже, хотя его нельзя назвать на 100% голономным. Но тем не менее интересен сам подход к решению задачи:

Алгоритмы: черно-белое движение. Часть XI

До сих пор в статьях о алгоритмах, использующихся при движении вдоль линии, рассматривался такой способ, когда датчик освещенности как бы следил за левой или правой ее границей: чуть робот съедет на белую часть поля - регулятор возвращал робота на границу, начнет датчик перемещаться вглубь черной линии - регулятор выправлял его обратно.

Не смотря на то, что картинка выше приведена для релейного регулятора, общий принцип движения пропорционального (П-регулятора) будет такой-же.

Робот для состязаний: "Остров Комодо". Часть III

Так получилось, что большинство роликов из прошлой заметки, посвященной состязанию "Остров Комодо", оказались закрыты для публичного просмотра. Стоит за это попросить прощения у читателей.

В сегодняшней заметке, размышления по поводу того, как решать данную задачу продолжаются.

Во время подготовки к любому робототехническому состязанию одним из этапов является доскональное изучение размеров поля. От этого зависит то, какая тактика будет выбрана для передвижения робота, а так же размеры самого механизма и размеры/положение его манипуляторов.

Так, например, один из способов, который первый приходит на ум для решения задачи "Остров Комодо" - это заезд на остров и сбор всех шариков сначала с одной стороны, потом разворот на дальней оконечности острова и сбор шариков с другой стороны.

Пример работы датчика линии SmartBricks

В блоге уже упоминалось о датчике линии от компании SmartBricks, но нигде не приводился пример его работы. Как можно организовать движение по линии с помощью него.

NXT R3PTAR - пишем свою программу

В школе, где проходит наш кружок робототехники, нужно было провести "удивительный урок" для первоклассников, приуроченный к 23 феваряля и 8 марта. Одним из роботов, который должен был появиться на этом уроке, было решено сделать - NXT R3PTAR - змею, похожую на EV3 R3PTAR, только выполненную из набора NXT 2.0.

Об существующих инструкциях по сборке для данного "животного" уже упоминалось в блоге. А вот программу пришлось составлять самостоятельно. А поскольку кто-то захочет повторить этот опыт - процесс составления программы приводиться в этой заметке.

Не-алгоритмы: черно-белое движение. Часть X

Продолжение рассуждения о конструкции роботов, решающих задачу движения вдоль линии. Для этого снова необходимо взглянуть на типового робота - двухколесную тележку с датчиком освещенности впереди. Видно, что точки соприкосновения колес с трассой и центр датчика освещенности образуют между собой треугольник.

В зависимости от расположения датчика вид треугольника может изменяться.

Не-алгоритмы: черно-белое движение. Часть IX

Название этой заметки специально не похоже на название статей из цикла "Алгоритмы: черно-белое движение", потому что в ней не будет ни слова о программах. И хотя речь все еще пойдет о движении робота-тележки вдоль черной линии, рассматриваться здесь будут вопросы конструирования - в частности вопросы выбора ширины колесной базы и размещения датчика освещенности применительно к данной задаче.

Для простоты изучения сути вопроса, будет рассматриваться обычная двухколесная тележка с датчиком освещенности впереди. И, для начала, необходимо рассмотреть, какие траектории движения может описывать тележка при разной скорости вращения колес.

Пусть сначала правое колесо стоит, а левое вращается. Тогда траектория (синяя пунктирная линия) тележки будет окружность с центром в точке соприкосновения правого колеса с полем.

Улучшенная проходимость пластиковых гусениц

Среди множества картинок, демонстрирующих модели собранные из нового набора LEGO Mindstorms EV3 можно увидеть следующую ===> В первую очередь, в глаза на ней бросаются красные заклепки на пластиковых гусеницах.

Возможно, они очередной элемент яркого агрессивного дизайна нового конструктора, а может предназначены выполнять вполне практичную роль - улучшить ходовые качества транспортных средств, собранных с использованием пластиковых гусениц.

Действительно, эксперименты, сделанные авторами известного сетевого ресурса TechnicBRICKs, показывают, что ходовые качества стандартных LEGO гусениц, в некоторых случаях, значительно улучшаются, если на них установить резиновые заклепки.

NXT и Python: мотор застрял?

Предыдущие статьи по программированию NXT роботов на языке Python можно считать вводными - они вкратце знакомили с базовыми API, применив которые можно было уже написать простые программы.

Естественно, многое осталось за рамками тех материалов - например, функции, управляющие движением моторов, были описаны не все, да и для описанных не были указаны все возможные параметры.

Если попробовать запустить робота с небольшими (меньше 50 процентов) параметрами мощности с помощью функции run() - такое, к примеру, возможно при движении тележки вдоль черной линии по PID регулятору, то соответствующий мотор может вообще не начать вращаться. Причем, при этом сам мотор может выдавать высокочастотный писк.

Алгоритмы: черно-белое движение. Часть II с половиной

В части II цикла обзора алгоритмов движения вдоль линии, траектория движения робота представляла из себя своеобразный зигзаг. Причем, если посмотреть на работу каждого колеса в замедленной съемке, то окажется, что существуют такие моменты времени, когда колесо крутиться назад (особенно это видно на больших колесах), хотя в программе никакого движения назад нет.

Если посмотреть на график того, как изменяется положение оси мотора со временем, то он будет выглядеть примерно так:


Т.е. здесь четко видно общая тенденция движения вперед, но периодически колесо откатывается назад, во время выполнения остановки.

Алгоритмы: черно-белое движение. Часть VIII

Как и обещано ранее, настало время рассмотреть от чего же еще зависит коэффициент пропорциональности линейного регулятора при движении вдоль линии. В предыдущих заметках было выведено, что он однозначно зависит от освещенности трассы и яркости элементов на ней:

Где, Lmax - значения сенсора освещенности на самом светлом участке поля, а Lmin - значение сенсора на самом темном участке.

Алгоритмы: черно-белое движение. Часть VII

В прошлых двух заметках (1, 2) было указано, что коэффициент пропорциональности линейного регулятора при движении вдоль черной линии зависит от минимального и максимального значений, которые показывает датчик освещенности на данном конкретном поле.

Прежде, чем переходить к исследованию от чего же еще зависит коэффициент, хотелось бы рассмотреть некоторые особенности управления моторами через каналы данных. Данное знание позволит более тщательно подходить к расчету коэффициента пропорциональности или, как это будет показано в конце заметки, сделать программу более устойчивой к изменению освещенности на поле.

Рассмотрим, что происходит с вращением оси мотора в случае работы следующей программы: