6.2 Серия экспериментов 1 - неадаптивное движение без коррекции В этом режиме робот быстро и уверенно проходил ровную часть трассы, но на длинном препятствии робот терял равновесие. На «кочках» (небольших картонных препятствиях) Hexapod МР4-2012 и вовсе застревал (зацеплялся за препятствие).
6.3Серия экспериментов 2 - движение с коррекцией по акселерометру Робот быстро, но чуть медленнее, чем в предыдущей серии экспериментов, проходил ровную часть трассы, длинное препятствие робот проходил устойчиво, без потери равновесия. Но на «кочках» робот шел неуверенно, постоянно спотыкался и в конце пути, как и в предыдущем эксперименте, застревал (цеплялся нижней частью за препятствие)
6.4 Серия экспериментов 3 - адаптивное движение без коррекции По ровной поверхности робот двигался не очень быстро, но вполне уверенно. На длинном препятствии робот терял равновесие и проходил его неровно. На «кочках» робот не застревал, однако после каждой кочки его равновесие терялось.
6.5 Серия экспериментов 4 - адаптивное движение без коррекции По ровной поверхности робот двигался довольно медленно. Длинное препятствие робот проходил очень устойчиво. Кочки также были пройдены устойчиво, довольно ровно, без существенной потери равновесия. Однако в целом передвижение робота было очень медленным, и из-за отталкивания от препятствий робот немного отклонился от первоначального прямого направления.
6.6 Выводы Эксперименты подтвердили предположение о том, что наиболее устойчивым способом передвижения из четырех будет адаптивное передвижение с использованием стабилизации положения по акселерометру. При таком способе передвижения «Hexapod МР4-2012» уверенно проходит оба типа препятствий, имеющихся на полигоне. Однако у этого способа есть и недостатки:
Робот движется довольно медленно
Программа управления роботом при данном способе передвижения имеет довольно сложную реализацию
При передвижении робот может отклониться от прямого первоначального направления
Тем не менее, основной задачей шагающей робототехники является именно передвижение по сложным неровным поверхностям и способ адаптивного движения с коррекцией по акселерометру подходит для этой задачи лучше всего.
Таким образом, экспериментально было доказано преимущество адаптивных алгоритмов при передвижении по неровной поверхности.
Однако преимущества адаптивных шагающих роботов не ограничиваются только лучшей проходимостью неровных поверхностей. Благодаря использованию большого числа сенсоров, адаптивные роботы имеют возможность решения многих практических задач. Одна из таких задач – интеллектуальный анализ данных для предварительной корректировки последующих движений и составления карты рельефа поверхности.
7.Интеллектуальный анализ данных 7.1 Общие положения Наличие достаточно развитой сенсорики у робота позволяет рассматривать робот как основу для сбора информации с последующим решением задачи интеллектуального анализа данных.
Программа управления роботом при каждом запуске создает файл текущих показаний сенсоров и положения формата csv. В ходе передвижения робота, после каждого выполненного движения, в данный файл записывается следующая информация:
Положение всех сервоприводов робота
Показания датчиков касания
Показания акселерометра
Показания датчиков-дальномеров.
Рис.51 csv-файл показаний сенсоров и текущего положения робота в программе “Microsoft Excel”
При первичном анализе данных файла показаний сенсоров, возможно, выявить участки, где робот передвигался по ровной поверхности и участки, где робот сталкивался с препятствиями. Подобные выводы можно сделать при элементарном анализе показаний акселерометра:
Рис.52. Диаграмма показаний акселерометра по осям Х и У.
Также можно проанализировать значения положения сервоприводов, отвечающих за вертикальное перемещение ног робота:
Рис. 53. Диаграмма значений вертикального положения левой передней ноги.
На обеих диаграммах, на тех участках пути, где робот двигался по ровной поверхности (первая треть диаграммы), соседние значения отличаются друг от друга не сильно и разброс значений в целом небольшой, на участках пути с препятствиями возможен довольно большой разброс значений. Таким образом, в ходе анализа данных возможно сделать вывод о том, двигался робот по ровной поверхности или по поверхности с препятствиями.
При более детальном анализе данных возможно решение различных прикладных задач. Одна из прикладных задач интеллектуального анализа данных – составление карты рельефа поверхности.
Карта рельефа поверхности может быть составлена на основе следующих соображений:
За один шаг вперед робот проходит расстояние, равное 2/3 длине корпуса
Если вертикальные положения всех ног отличаются друг от друга несильно (не более 10 градусов), то считается, что робот стоит на ровной поверхности
Если значение положения по вертикали передних ног больше, чем значение положения по вертикали средних ног, а значение положения по вертикали средних ног больше чем значение положения по вертикали задних ног, то считается, что робот стоит на наклонной плоскости с наклоном вперед. Аналогично определяется наклон назад наклоны вправо и влево
Если одна, две или три ноги не достигли поверхности или значение их положения по вертикали отличается более чем на 10 единиц от значения положения других ног, то считается, что под этими ногами расположена яма. Размер ямы равен расстоянию между двумя соседними ногами.
|