Кружок по робототехнике. Как готовились к зимним состязаниям

Продолжаем рассказывать о занятиях в самом обычном кружке робототехники. Как можно было увидеть в прошлой заметке, декабрь выдался довольно урожайным месяцем на робо-состязания (1, 2). Затем, долгожданные и зимние каникулы, которые "съели" аж целых 3 занятия.

Как только вышли с каникул, нужно было готовиться к состязаниям, проходившим в рамках фестиваля РОБОФЕСТ-2013. И, многие уже в курсе, выступали мы очень хорошо!

Кружок по робототехнике. Занятие шестое

Продолжение. Предыдущая - пятая часть здесь. Шестое занятие нашей небольшой группы обещало быть очень интересным - помимо интересной темы "Ветвления в программах" мною были заготовлены интересные задания.

План был познакомиться с обычными ветвлениями в среде NXT-G, исключительно применяя их к сравнениям показаний с датчиков. Ребята должны были на практике попробовать изменять поведение своей программы, в зависимости от разных условий окружающей среды, причем среди практических заданий появлялось такое, где им надо было использовать вложенные ветвления.

Определение положения предмета с помощью датчиков расстояния

	Понятие триангуляция знакомо многим, кто хоть раз разбирался как работают GPS приемники или тем, кто изучал что такое радиопеленгация. На самом деле это понятие пришло из геометрии и геодезии. Но сейчас пойдет речь именно о триангуляции, как способе определения координат или местоположении предмета.

Aswin - блогер из Дании, регулярно публикующий свои заметки на блоге NXT Time. Недавно опубликовал очень интересный материал - он показал, как с помощью двух датчиков расстояния (он использовал стандартные NXT Ultrasonic датчики) можно с допустимой точностью определить местоположение предмета. Для определения местоположения как раз и использовался метод триангуляции.

В качестве экспериментальной установки он использовал следующую конструкцию:
По задумке автора, каждый из датчиков, измеряя расстояние до препятствия, должен повернуться на угол, вычисленный по формуле представленной ниже. В итоге, со стороны будет выглядеть, как будто датчики все время смотрят в сторону препятствия.

NXT и Python: опрашиваем датчики

Базовые способы работы с моторами в Python были рассмотрены в прошлой заметке - теперь настало время осветить, какие API (applications programming interface) доступны для работы со стандартными LEGO NXT датчиками.

Начнем с того, что посмотрим на модуль nxt.sensor, который предоставляет классы по работе с датчиками. Для этого в Python Shell запросим справку по модулю:

import nxt.sensor
help(nxt.sensor)

Небольшая информационная страничка расскажет, что данный модуль предоставляет доступ к следующим под-модулям:

• analog
• common
• digital
• generic
• hitechnic
• mindsensors

Т.е. видно, что помимо стандартных датчиков, библиотека nxt-python поддерживает работу и с датчиками известных производителей Mindsensors и HiTechnic.

Скорость опроса сенсоров

Эта заметка была написана в продолжение прошлой записи, посвященной производительности NXT блока. Поскольку в той заметке рассматривался аспект производительности самого блока, то, конечно, хотелось получить также данные, показывающие как производительность зависит от типа датчика, ответственного в тот или иной момент за основную работу робота.

Иными словами хотелось бы получить число, как часто мы можем опрашивать тот или иной датчик, поскольку от этого будет зависеть насколько быстро робот сможет реагировать на изменение в окружающей среде.

Итак, сначала надо определиться с методикой определения частоты опроса датчика.
Предлагается такой алгоритм:

1. Инициализируем датчик
2. Запоминаем текущее значение таймера (или сбрасываем таймер в ноль)
3. Делаем N итераций цикла, который делает только одно действие - опрашивает датчик
4. После завершения цикла запоминаем новое значение таймера, а точнее на сколько он изменился с шага 2.

В результате, поделив количество итераций на время, которое они заняли, станет известно сколько итераций выполниться за 1 секунду.

Робот для состязаний: Робот "Колумб". Часть I

Задание в средней возрастной группе Международных Состязаний Роботов в 2012 году позволяет почувствовать конструкторов и программистов роботов первооткрывателями.

Им нужно построить робота который способен к исследованию сложного ландшафта в поисках полезных ресурсов, а после того как они найдены возвращения с ними домой.

Конечно, ландшафт в случае состязаний - условность, он задается усложняющими элементами на поле:

Что находится под корпусом?

Xander Soldaat в своем блоге ведет очень интересную рубрику под названием "Exposed", которую на русский можно было бы перевести например как "Разоблачение". Для этой рубрики, Xander разбирает какой-нибудь сенсор, использующийся для подключения к NXT блоку и показывает, что там внутри.

Так, например, двумя последними "жертвами" стали ультразвуковой сенсор и цветовой сенсор.

Лично для меня, одним из удивительных открытий стало то, что в цветовом сенсоре на самом деле не три, а два элемента, участвующих в распозновании - третий элемент, выглядящий черным диодом - просто пластиковая заглушка для придания солидности сенсору: