Project - Palcom

2007 OTDK dokumentáció
>> English abstract
Palcom, 2004 Bemutató Videók Download

A projekt célkitűzése

Célunk olyan guruló mobil robot készítése, mely önálló ütközésmentes navigációra képes: homogén vagy gyengén textúrázott közegben való akadálykerülést, vonalkövetést végez és a környezeti jelek figyelembevételével azokra képes legyen reagálni. Követelmény, hogy a robot összeállítása egyszerű, könnyen megépíthető legyen a megfelelő, korszerű hardverelemek összeállításával. A robotot egy optikai érzékelővel látjuk el, mely kielégítő információt biztosít a navigációhoz.

 

A rendszer felépítése

A rendszer felépítése kliens-szerver arhitektúrára épül. A kliens a mobil robot, a szerver a feldolgozó egység a számítógép. A roboton vezetéknélküli kamera található, 1.2 GHz-en közvetíti a rádiójelet a videojel fogadóba, amely composite bemeneten kerül átadásra a digitalizáló kártyába. A beérkező képfolyamot vezérlő szoftver dolgozza fel a számítógépen és az általa kinyert információból automatikusan irányítja a robotot.

 

Irányítás I.

Fejlesztés során kétféle autó különböző irányítását készítettük el.

Az első robotunk alapját RC autó alkotja, ahol a PC és a távirányító kapcsolatát egy optocsatolóval oldottuk meg. Ennek segítségével párhuzamos porton keresztül tudunk bájt értékben 9 irányítási értéket kiküldeni. Az autó hátulütője a sebességszabályozás hiánya.

Irányítás II.

Az újonnan elkészült robot egyik előnye, hogy az autó, és a távirányító kommunikációs frekvenciája megváltoztatható, így több hasonló Modell RC–t is lehet egyidejűleg vezérelni. Másik fontos előnye a precíziós irányítás, hogy az irányt, és a sebességet tetszőlegesen lehet állítani. Vezérléshez két értéket kell kiküldeni soros porton, az irányt, és sebességértékeket. Ezek intevalluma: 0-40-ig terjedhet.

Az eredeti távirányítóba plusz elektronikával csatlakozunk be. PIC mikrokontrollerrel való megoldás tűnt a legmegfelelőbb választásnak, sokrétű tudása, és kis mérete miatt. Három impulzussal vezérelhetjük az távirányítót. Az első impulzus 15 ms-onként követi egymást, ez a periódusidő. Ez után, a soros porton vett első adatból számolt időért elteltével küldjük a második impulzust, ami az irányítást vezérli. Majd a harmadik impulzust a második adatból számolt időérték elteltével küldjük ki a sebesség vezérléséhez.

Robotok

Míg az RC-nél a kamera rögzítése fix, addig a Modell RC-nél a felfüggesztés magassága változtatható, így nagyobb terület belátására képes. A kamera PAL-optikával van felszerelve, így annak látószöge 360 fok.

 

A teljeslátószög előnyei

A PAL-optika egységes optikai blokk: 2 visszaverő és 2 fénytörő felületből áll. A valós és a virtuális kép is az optikán belül keletkezik, ezért további lencse használata is szükséges, végtelenben is éles képet biztosít. A teljeslátószögű rendszerek a központú képalkotás elvére épülnek - a kép egy pontban tart össze. A kép közepén levő holttér nem vesz részt a képalkotásban. A környezet 360fokos képét 2D-re vetíti le, ezzel körgyűrűs képet alkot, azaz polár koordinátával leírható hengervetületet ad. Előnye hogy halszemoptikánál nagyobb látószögű, és nincs szükség mozgó alkatrészre a környezet vizsgálatához. Nemcsak az irányt hanem a távolságot is megadhatja. Könnyen áttranszformálható a perspektív nézetbe, feldolgozás szempontjából nem nyújt több információt. Tulajdonságai: a középpont, a belső sugár és külső sugár. A PAL-középpont gyakran eltolódva helyezkedik el a kép közepéhez képest, ezért KORRIGÁCIÓ szükséges.

 

Vezérlő szoftver

Képfeldolgozó modul

Ahhoz hogy megfelelő információkat tudjunk az irányítás számára biztosítani, a rádiójelen beérkező képfolyamot előfeldolgozásra kell küldeni. Az előfeldolgozás első lépése a kép zajmentesítése. Erre azért van szükség, mivel a fel-felvillanó pixelek, apróbb intezitásváltozások a képben nagy arányban ronthatják a detektálás folyamatát. Ezek a zajok többnyire a rádiós jeltovábbításból származnak. Megoldásként különböző szűrőket (gauss, medián), closing(zárás) és opening(nyitás) algoritmusokat használhatunk. További eredményes zajelnyomást és élesítést DirectShow filterrel, az ingyenes, nyílt forráskódú ffdshow használatával is elérhetünk. Segítségével a nagyobb pixelintenzitásváltozások kiküszöbölhetőek, így tovább lehet küldeni őket a következő feldolgozási szintre.

Vonalkövetés

Vonalkövetés során egy meghatározott színintenzitáshoz hasonlítjuk a további pixeleket, így becsülve a követendő vonal helyzetét a robothoz képest.
A PAL-középpont x koordinátáját tekintve alapértéknek különböző y értékekkel 3 vonalban vizsgáltatjuk azokat. Ahol a színintenzitás többször egymás után is nagyobb, az a pont potenciális útnak tekintendő. A 3 detektáló vonal irányát és nagyságát meghatározva irányváltoztató adatot küldünk ki a robot részére. Ha az első vonal mentén az intenzitás alacsony az akadálynak minősül, és ellentétes irányváltoztatásra kényszeríti a robotot. Ha nincs értékelhető vonal vagy akadály, tolatás történik, és a mögöttes rész vizsgálatára is sort kerítve hasonló módszerrel kerestethetünk alkalmas pályát.

Pályakövetés

Pályakövetéshez és akadálykerüléshez előfeldolgozásként élkereső algoritmust használuk, melynek eredményességét pixelzajszűréssel támogatjuk. A vezérlés akkor működőképes, ha homogén vagy gyengén textúrázott környezetben navigáltatjuk a robotot. Ekkor a PAL-holtpont szélétől (a középponttól r1 távolságban) különböző szögértékben kontúrpont-távolságot mérünk. Ezen távolságok alapján küldjük ki a robot számára az irányítási adatokat. Esetünkben a gyorsabb haladást tekintjük alapvetőnek, tehát a körkép vizsgálata főleg a felső részen történik. Ha a távolságértékek olyannyira lecsökkentek hogy a robot már nem képes az akadály kikerülésére a mögöttes részt vizsgáltatva lehetséges esetben tolatást végeztetünk.

Irodalom

  • Emanuelle Menegatti: The Caboto Project MSc in Artificial Intelligence Division of Informatics University of Edinburgh 2000
  • Emanuele Menegatti, Takeshi Maeda and Hiroshi: Image-based memory for robot navigation using properties of omnidirectional images IshiguroDepartment of Information Engineering (DEI) Faculty of Engineering, The University of Padua
  • E. Menegatti, A. Pretto, E. Pagello: Monte-Carlo Localization under occlusion Intelligent Autonomous Systems Laboratory, Department of Information Engineering, The University of Padua, Italy
  • Giovanni Adorni, Stefano Cagnoni, Monica Mordonini, Antonio Sgorbissa: Omnidirectional stereo systems for robot navigation Dept. of Computer Engineering, University of Parma University of Genoa Parma
  • Irem Stratmann, Erik Solda: Omnidirectional Vision and Inertial Clues for Robot Navigation Autonomous Intelligent Systems, Fraunhofer Institute Fraunhofer Institute
  • Jong Suk Choi and Sung-Kee Park: Sensor-Based Motion Planning for Mobile Robots 2002 FIRA Robot World Congress Advanced Robotics Research Center, Korea Institute of Science and Technology (KIST),Cheongryang, Seoul131, Korea
  • Grzegorz Cielniak, Mihajlo Miladinovic, Daniel Hammarin, Linus G¨oranson, Achim Lilienthal, Tom Duckett: Appearance-based Tracking of Persons with an Omnidirectional Vision Sensor
  • Yoshio Matsumoto, Kazunori Ikeda, Masayuki Inaba, Hirochika Inoue: Visual Navigation using Omnidirectional View Sequence

 








Navigáció:
Absztrakt
Palcom/2006
Palcom/2005
Palcom/2004


Eredmények

Fórum

Kapcsolat:
Palcom Group

Keni
Lacc
SDr

BMF-NIK-IAR, 2004-2006