Skocz do zawartości

Macio

Użytkownicy
  • Zawartość

    62
  • Rejestracja

  • Ostatnio

  • Wygrane dni

    6

Macio wygrał w ostatnim dniu 27 lutego 2016

Macio ma najbardziej lubianą zawartość!

Reputacja

36 Bardzo dobra

O Macio

  • Ranga
    4/10

Informacje

  • Płeć
    Mężczyzna
  • Lokalizacja
    Dębie

Ostatnio na profilu byli

Blok z ostatnio odwiedzającymi jest wyłączony i nie jest wyświetlany innym użytkownikom.

  1. Yes, I've bought them online. Sorry, but I do not have anything in my email
  2. Unfortunately I don't remember where I have bought them or what was the model/name. I've found them accidentally, ordered them and they were just perfect for my mouse. Tires were together with these wheels.
  3. Środek ciężkości nie musi być równo na osi kół. W Rapidzie jest przesunięty lekko na tył przez względnie ciężkie baterie. Ma to swoją zaletę - przy zatrzymaniu robota tył dotyka cały czas podłoża a robot się nie kołysa.
  4. Co do ilości czujników to możesz użyć 6, lecz ja osobiście polecam użycie tylko 4. Powody: łatwiej wysterować pozycję robota względem ścian, jeśli czujniki są pod skosem (http://www.micromouseonline.com/micromouse-book/sensors/side-looking-sensors/) oraz mniejsza ilość oznacza szybszą i łatwiejszą kalibrację. Algorytm jest jak najbardziej ok, w przyszłości będziesz mógł go udoskonalać jeśli będzie taka potrzeba.
  5. Proszę bardzo: http://www.micromouseonline.com/2015/11/03/micromouse-sensor-design/ Możesz na tej stronie znaleźć znacznie więcej informacji o budowie robota micromouse, zarówno o mechanice, elektronice jak i oprogramowaniu.
  6. Ja używałem diody IR + fototranzystora. Koszt to kilka złotych za taką parę. Schemat podłączenia jest taki jak w wielu innych robotach micromouse i sprawdza się bardzo dobrze. Mierzy się napięcie na fototranzystorze. Jak odpowiednio skalibruje się czujniki to można osiągnąć dokładność do 1mm lub nawet trochę lepiej. Więcej czasu trzeba poświęcić na oprogramowanie tego niż Sharpów, ale jest warto.
  7. Do opisanego algorytmu nada się również Sharp cyfrowy. Nie myśl jednak, że mysz będzie się mogła poruszać szybciej niż 20cm/s przy pomocy takiego algorytmu. Jeśli chcesz się ograniczać do takiej prędkości to możesz spróbować wykorzystać też Sharpa analogowego. Będziesz mógł lepiej oszacować pozycję robota w labiryncie.
  8. Z opisu wynika, że jest to czujnik cyfrowy - pokazuje jedynie czy obiekt znajduje się w pobliżu czy nie. Do micromouse'a potrzebujesz raczej odległości w jakiej znajduje się obiekt.
  9. Sharpy mają jedną bardzo ważną wadę - są wolne. Z tego co pamiętam to czas uzyskania pomiaru z analogowego sharpa to jakieś 40ms. Wszystko zależy od prędkości micromouse'a jaką chcesz uzyskać. Zakładając, że będzie to 1m/s to pomiar dostaniesz co jakieś 4cm przejechanego dystansu. Jest to już za mało, by skutecznie wywnioskować ułożenie ścian i pozycję robota w labiryncie. Jeśli natomiast prędkość robota będzie w granicach 10-20 cm/s to użycie Sharpa może mieć już sens.
  10. @Kurosz Do Ubuntu jeszcze daleko. Tam jest tylko bootloader (potrzebny do wczytania jądra), jądro Linux (specjalna wersja ucLinux, która działa na urządzeniach bez MMU) oraz busybox (lżejsza wersja podstawowych programów dostępnych w powłoce - ls, cp, mv, itd.). Ad1) ROS z tego co wiem nie był projektowany na systemy embedded, tym bardziej na tak skromne zasoby. Dodatkowo nie był projektowany by spełniać wymogi systemów czasu rzeczywistego. Ad2) To kwestia dodatkowych patchy na Linuksa (RT albo Xenomai). Pytanie czy są one kompatybilne z ucLinuksem.
  11. Używasz real-time Linuksa? Python niestety nie jest dobrym pomysłem jeśli chodzi o algorytmy działające w czasie rzeczywistym, takie jak sterowanie silnikami. Do takiego zadania raczej nie nadaje się też system Linux. Zwykle do sterowania samymi silnikami wykorzystuje się mikrokontrolery oraz oprogramowanie pisane w języku C, rzadziej C++. Jeśli chcesz wszystko zrobić na Linuksie w takim razie radzę zainteresować się patchami real-time (https://rt.wiki.kernel.org/index.php/Main_Page) lub Linux Xenomai (https://xenomai.org/). Same algorytmy radzę jednak pisać w języku C/C++.
  12. Ale pamiętaj, żeby drugi sygnał z enkodera chociaż do zwykłego IO podłączyć
  13. Najłatwiej skorzystać z rozwiązań stosowanych w innych robotach MM. Jeśli chodzi o parametry diody to ważny jest kąt świecenia, maksymalny prąd w pracy ciągłej lub impulsowej, ilość emitowanego światła. Do tego jeszcze ważne są czasy narastania prądu w diodzie i fototranzystorze.
  14. Co znaczy "gdy będzie to konieczne"? Gdy konkurencja będzie na tyle silna? Zapamiętywanie w MM jest sporo łatwiejsze. Trasy w LF nie są regularne i nie da się tego tak łatwo opisać jak w MM (np. jedź 5 pól do przodu, skręć 45 stopni w prawo, jedź 4 pola do przodu, ...). Dlatego ten temat mnie ciekawi Sam mam kilka pomysłów jak można by to zrealizować. Żyroskop na pewno się przyda do zapamiętywania trasy. A samo sterowanie robotem po zapamiętanej trasie będzie podobnie jak sterowanie MM
  15. Jakieś plany na zapamiętywanie trasy? Przynajmniej częściowe? Jakie dalsze plany rozwoju?
×
×
  • Utwórz nowe...