Ardunio code for Mobile Robot Localization based on Kalman Filter by MCECS-bot

39

الوصف

يحتوي هذا المشروع على رموز مختلفة تم استخدامها وتطويرها من قبل فرق مختلفة كانت تعمل على MCECS-Bot في العامين الماضيين.

اردوينو أونو كود

الكود هنا مسؤول عن التواصل مع Arduino Mega 1 وإرسال قياسات السونار إليه. Arduino Uno متصل بـ Arduino Mega 1 ويعمل كعبد له.

 

كود Arduino Mega_1

هذا الرمز له مدخلات تحكم مختلفة. على سبيل المثال ، إذا تمت كتابة “w” في الشاشة التسلسلية ، فسوف يتحرك الروبوت للأمام وإذا كان الحرف “f” سيبدأ الروبوت في تنفيذ المهمة التالية على الحائط. تم إنشاء هذا الرمز لتلقي أوامر التحكم وجعل الروبوت يتحرك في اتجاه مختلف أو تحقيق مهام مختلفة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن يتلقى هذا الرمز أوامر لسرد بعض المعلومات حول حالة الروبوت على سبيل المثال ؛ إذا تمت طباعة الحرف “e” في شاشة تسلسلية ، فسيعيد البرنامج معلومات المشفر (حدث نفس الشيء لـ LRF و Sonars وحالات أخرى إذا تمت طباعة الحرف ذي الصلة). يتم استخدام نفس المبدأ لتلقي أوامر من MRPT. يرسل MRPT رسائل وسيتم تفسيرها إلى أوامر على الجانب الآخر (Arduino Mega 1).

 

 

يعد Kalman Filter أحد أهم الخوارزميات التي تم استخدامها في توطين الروبوتات. لقد صمد لأكثر من نصف عقد ولا يزال قابلاً للتطبيق للتطبيقات الروبوتية. تنوع الأمثلة يعطي القراء فهمًا واضحًا لهذه الخوارزميات والمفاهيم المختلفة. تصبح الموضوعات المعقدة أسهل في الهضم بأمثلة أسهل وعملية. علاوة على ذلك ، ترتبط هذه الأمثلة بالروبوت الخاص بنا. عندما تصبح الموضوعات أكثر تقدمًا وأقرب إلى مرشح كالمان ، كانت الأمثلة حول MCECS-bot ومصنوعة من بيانات حقيقية تم جمعها أثناء تشغيل الروبوت.

عند إجراء مقارنة بين MCECS-Bot وروبوتات التوجيه الأخرى ، فمن الواضح أن نظام MCECS-Bot أكثر تقدمًا. تم تجهيز MCECS-Bot بأجهزة استشعار أفضل عندما يتعلق الأمر بالكمية والجودة. لدى MCECS-Bot عجلات ميكانوم وهي الميزة الرئيسية وأفضل ميزة لقاعدتها. يتمتع الروبوت بمزيد من الحرية في الحركة الأساسية وسلوك الجسم مقارنة بالروبوتات التقليدية. لديها المزيد من الوسائل لحل مشاكل الترجمة التي ستواجهها MCECS-Bot أثناء تشغيلها. سوف يجذب هذا المشروع الطلاب للعمل على الملاحة ووظائف التوجيه الآلي الأخرى في المستقبل.

 

التعريب المتقدم على أساس مرشح كالمان الممتد
كانت طرق التعريب المعروضة في الفصل السابع حول استخدام EKF داخل غرفة أو في ممر قصير. المعروض هنا هو توطين الروبوت في خريطة المبنى. ببساطة ، استخدم EKF لتقدير موضع الروبوت في غرفة لكن الموضع الأولي كان في غرفة مختلفة. سيتم استخدام المعلومات الواردة من أجهزة التشفير لتقدير الموقع العالمي. على الجانب الآخر ، يتم استخدام المعلومات الواردة من السونار لتقدير الموقع المحلي. سيؤدي الجمع بين الموقع العالمي والموقع المحلي باستخدام EKD إلى حل مشكلة توطين الروبوت في خريطة المبنى. يمكن الوصول إلى بيانات إضافية في الكمبيوتر اللوحي Samsung Galaxy ، وهي بيانات مقياس التسارع والبوصلة.

قراءة برنامج التشفير التربيعي – مثال اردوينو

يتم التحكم في السرعة بواسطة أجهزة التشفير التربيعية – مثال اردوينو

قراءة برنامج التشفير التربيعي – مثال أساسي لـ ATOM Pro

يتم التحكم في السرعة بواسطة أجهزة التشفير التربيعية – مثال أساسي لـ ATOM Problank

blank

Practical mobile slide-to-lecture-video search system

Object tracking via adaptive prediction of initial search point on mobile devices

http://www.cs.cmu.edu/~rasc/Download/AMRobots5.pdf

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “Ardunio code for Mobile Robot Localization based on Kalman Filter by MCECS-bot”

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *