Navigation in der Wohnung

[Gnom67]

Ich versuche schon, deinen Ansatz nachzuvollziehen. Aber "Weg vorgeben"... was heißt das genau? Den Weg als Fahranweisungen? Oder als Streckenführung in Relation zur Umgebung (Abstände zu anderen Objekten)?
Sinnvoll ist wahrscheinlich eine Kombination aus Antriebswerten (zurückgelegte Strecke und Richtung) und Ultraschallmessungen. Die müssten dann immer übereinstimmen. Schwierig wird es, auf Abweichungen zu ragieren. Und die Messungen sind nicht immer nur ein bisschen ungenau, so dass man sagen kann "Ich bin 20 cm zu weit rechts". Störobjekte, Winkeldrift und Fehlmessungen können das Ganze ziemlich durcheinander bringen. Ich stell mir das wirklich nicht so einfach vor.

[Moppi]

Störobjekte, Winkeldrift und Fehlmessungen können das Ganze ziemlich durcheinander bringen.

Deswegen wollte ich wissen, ob es solche Ansätze woanders schon gibt, zum Nachvollziehen der Probleme, die dann in der Realität auftreten. Wollte mich etwas damit beschäftigen, während ich noch auf Teile warte.

Den Weg als Fahranweisungen? Oder als Streckenführung in Relation zur Umgebung (Abstände zu anderen Objekten)? ... eine Kombination aus Antriebswerten (zurückgelegte Strecke und Richtung) und Ultraschallmessungen.

So in etwa. Eine genaue Entscheidung habe ich da noch nicht getroffen. Mal sehen, was die Steuerung der Motoren so ergibt.

Und die Messungen sind nicht immer nur ein bisschen ungenau, so dass man sagen kann "Ich bin 20 cm zu weit rechts".

Das muss ich noch herausfinden. Die Probemessungen mit dem SRF05 waren sehr positiv, was die Genauigkeit angeht. Was die Reproduzierbarkeit angeht, habe ich noch keine Erfahrung. Deshalb will ich aber zunächst vier Sensoren fest installieren und eben keinen Motor zum Schwenken nur eines Sensors nehmen. Herauszufinden gilt es auf jeden Fall, in welchem Raster/welcher Auflösung die Orientierung stattfindet. Ob in einem Vielfachen von 10cm, von 25cm oder was anderem. Ich denke, bei Unterschreitung bestimmter Abstände die Auflösung zu ändern, könnte sinnvoll sein. Ob etwas 4m oder 2.5m entfernt ist dürfte nicht so wichtig sein, aber schon, ob etwas - im Bereich bis 1m - 2cm, 5cm oder 10cm entfernt ist.



MfG

[Holomino]

Vielleicht hilft hier eine Simulation?

[Gnom67]

Simulation ist schwierig, weil man ja die Abweichungen und Ungenauigkeiten simulieren müsste, von denen man eben nicht weiß, wie sie sich auswirken.

Ich denke nicht, dass größere Entfernungen vernachlässigbar sind. Wenn das Teil mitten im Raum steht, muss es doch auch wissen, wo es ist. Die Rastermethode fällt aus, wenn der Speicher knapp ist. Dann würde ich eher die Positionen der Mauern und Objekte speichern. Die Logik wird aber dann sicher nicht einfacher.

[Moppi]

Wenn das Teil mitten im Raum steht, muss es doch auch wissen, wo es ist.

Ich denke, das muss nicht zwangsweise so sein. Es würde genügen, den Pfad von dort aus, zu einem Ziel, verfolgen zu können, den es gelernt hat. Aus den gespeicherten Pfadinformationen könnte man eine Skizze der Räume (um den Pfad herum) erstellen und so könnte auch eine Positionsbestimmung möglich sein, wo auf dem Pfad sich das Teil befindet. Wenn zwei Punkte existieren, zwischen denen der Pfad liegt, dann wäre nur der Pfad bekannt und rückschließend die Position auf dem Pfad. Bildlich betrachtet würde das auf einer Karte keinen ganzen Raum ergeben, sondern ein Art Schlauch. Würde der Roboter den ganzen Raum abfahren müssen (z. Saugen) könnte man mehr Informationen für eine Karte erhalten, aus der dann auch die Räume erkennbar sein müssten. Würde ich aber einfach einen Raum von außen nach innen spiralförmig abfahren, bräuchte es wohl auch keine Karte zur Navigation.

[Holomino]

Simulation ist schwierig, weil man ja die Abweichungen und Ungenauigkeiten simulieren müsste, von denen man eben nicht weiß, wie sie sich auswirken.

https://www.roboternetz.de/community...e92#post648519

Deutlich einfacher, als mit den Unwägbarkeiten einer neugebauten Plattform auf Akkubetrieb im Originaltempo irgendetwas zustande bekommen zu wollen.

[Moppi]

Ich muss korrigieren:

Die Position im Pfad ist immer bekannt, da der Pfad abgefahren wird.

@Holomino

https://www.roboternetz.de/community...e92#post648519

was ist dort jetzt einfacher?


PS: Ich sollte noch anmerken, dass mich auch das Fahren nach Gelerntem interessiert. Schön ist, wenn es auf einem nodeMCU ausgeführt wird, dass man auch die Möglichkeit hat, die entstandenen Daten zu exportieren, um sie zu analysieren. Bislang mache ich so etwas nur, in einer einfacheren Version, mit einem ATmega328P, ohne die Daten einsehen zu können.

MfG

[Holomino]

was ist dort jetzt einfacher?

Den Zusammenhang zwischen
- Sensorfehler
- Sensorreichweite
- Anzahl der Sensoren (Winkelauflösung)
- Odometriefehlern
- Geschwindigkeit des Fahrzeuges
- Auflösung der Karte
- Dynamik der Umgebung

zu testen und zu begreifen.
Wenn Du schon in der Simulation keine stabile Navigation hinbekommst, dann brauchst Du es auch nicht zu bauen.

[Moppi]

Ich weiß nicht, was Du da hast. Ich sehe wohl ein Bild.
Aber ich finde es schon erstaunlich, dass Du das alles testen kannst! Was für ein Programm ist das?
Was für einen Programmcode gibst Du dort ein? Du müsstest ja den gesamten Ablauf simulieren können!? Oder kannst Du Dir eine Methodik aussuchen, die Du testest und baust es dann per Programm nach?

Wenn Du schon in der Simulation keine stabile Navigation hinbekommst, dann brauchst Du es auch nicht zu bauen.

Gibt es nicht so viel zu bauen. Ich werde die Motoren ansteuern und die Sensoren auslesen. Die Sensoren müssen angebaut werden, das nodeMCU mit der Treiberplatine auf das Chassis montiert werden. Vermutlich muss noch ein ATmega328P bestückt werden, weil ich die Sensoren alle darüber abfragen will, die Daten schicke ich vermutlich wieder per ser. Schnittstelle rüber. Die Kabelverbindungen noch herstellen. Akkus anschließen. DC/DC-Wandler dazwischen schalten - kann ich erstmal alles mit 5V betreiben. Oder ich nehme zunächst einfach die 5V-Powerbank. Das ist dann für mich wohl einfacher, die Zusammenhänge zu testen und zu begreifen.


MfG

[Holomino]

Das ist ein Applikationsrahmen, in den ich jeweils eine "World" und einen (oder mehrere) "Algorithmen" lade.
Eine World repräsentiert die Interaktion mit der Umwelt, führt also Fahrbefehle aus und gibt Sensorwerte an den Algorithmus weiter. Ein Algorithmus wertet die Sensorinformationen aus und generiert Fahrbefehle.

Die im Link gezeigte SimulationWorld beinhaltet eine (in schwarzen Linien gezeichnete) simulierte 2-D Umgebung bestehend aus einem Grundriss (Outer-Polygon) und einer Liste von einfachen geometischen Formen (Inner-Polygons), mit denen sich Sensorwerte und Kollisionen des Roboters simulieren lassen. Außerdem siehst Du als schwarzen Pacman den Roboter in der Pose, in der der Roboter sich nach seinen Odometriedaten befindet. Als blauen Pacman findest Du die Position, die vom Algorithmus ermittelt wurde. Letztendlich beschränkt sich ein Simulationszyklus auf die Aufgabe, die Pose des Roboters ein kleines Stück in Richtung des vom Algorithmus bestimmten Zielpunktes zu verändern und von dort aus einem Sensorwert zu generieren (also eine Strahl in vorgegebene Richtung abzuschicken und den nächsten Schnittpunkt mit der Umgebung finden). Messfehler in den Sensorwerten lassen sich über die Angabe von z.B. +/-5% durch Random-Variationen in den Strahlenlängen simulieren. Die fehlerhafte Odometrie lässt sich in Drehung und Strecke ähnlich mit Fehlern simulieren.
Der Algorithmus sammelt in diesem Beispiel die Sensorinformationen zu einem vollständigen Rundumscan, und versucht, die wirkliche Pose durch bestmögliches Einpassen des Scans in die bereits vorliegende Map (die Klötzchenfelder) zu bestimmen. Wenn er das nicht hinbekommt, sieht man in der grafischen Darstellung, wie die Map zerfasert.



Neben der SimulationWorld gibt's aber auch noch die RealWorld, die die reale Kommunikation mit der Roboterhardware (seriell über Bluetooth) darstellt und eine FileRecordWorld, mit der sich mitgeschnittene Daten aus der RealWorld offline sequentiell in den Algorithmus laden lassen.

Ich hab das vor urig langer Zeit mal mit VB6 angefangen und irgendwann auf C# transkribiert. Mittlerweile rennt es auch auf nem Raspberry unter Mono, wobei ich die Browser-Schnittstelle über NodeJS nach einem knappen Jahr immer noch nicht fertig habe (ich komm nicht mehr dazu).