Chassis

Als Chassis kam eigentlich nur das Dagu Rover 5 Chassis in Frage. Von der Größe und Ausstattung ideal. Meine Wahl viel, auf die 2WD Version mit Encodern und dem zugehörigen Dagu Motor Treiber Board. Im Chassis ist genügend Platz um ein 7.2V Batterie-Pack und die Verkabelung für die Stromversorgung unterzubringen.
Hinten am Chassis sind Anschlüsse für Netzteilbetrieb und Akku Ladebuchsen angebracht. Zudem der obligatorische Netzschalter. Damit wird zwischen Netz/Akkubetrieb und dem Laden des Akkus umgeschaltet. Damit erspart man sich das lästige Aufschrauben des Chassis um den Akku-Pack zu wechseln.

IOIO Trägerboard

Das IOIO-Baord sitzt nun auf einem eigenen Trägerboard. Dort sind alle IOs des IOIO-Board auf 3pin Steckverbinder geführt. Diese haben die übliche Servo Verdrahtung (Signal, VCC, GND). Die Versorgungsspannung kann über Jumper für Gruppen von IOs festgelegt werden. 3.3V, 5V vom IOIO-Board oder 5..6V von einer externen Spannungsquelle (vornehmlich für Servos). Die Größe des Boards stimmt mit dem Motor Treiber Board überein.

Front Sensoren

Zu dem bereits in Version 1 verwendeten Dagu Compound Eye kam noch ein HC-SR04 Ultraschall Sensor hinzu. Dieser läßt sich sehr leicht über 2 digitale Pins anschliessen. Ein Trigger Pin und ein Echo Pin für das empfangene Signal. Die Länge des Echo Impulses entspricht der Laufzeit des Ultraschall Impulses zum Objekt und zurück. Beide Sensoren sind wie bei der Vorgängerversion auf dem Lynxmotion Pan/Tilt Kopf befestigt. Derzeit werden die beiden Servos direkt vom IOIO-Board mit 5V versorgt.

Rückansicht

Die Rückansicht hat sich gegenüber dem Foto inzwischen geändert. Elektronik und Handyhalterung haben die Plätze getauscht. Sonst wären die Schrauben zum Chassis nicht mehr zugänglich.

ToDo-Liste

Inzwischen ist die Verdrahtung kompletiert jetzt fehlt nur noch die Programmierung. Die Umstellung der Programme von Version 1 sollte kein allzu großen Hürden darstellen.

Hardware

Das Chassis besteht aus einer 3mm dicken Polystyrol Platte. Zunächst wurde mit SketchUp eine Bohrschablone entworfen.

Der Antrieb besteht aus 2 gehackten Servos und Pololu Rädern mit Servo Befestigung. Die Servos sind mit selbstgemachten Halterungen mit dem Chassis verbunden. Eine Deo Roller Kugel dient als Stützrad. Als Bumper Sensoren wurden zunächst Taster mit Kabelbinder Schleifen verwendet. Das erwies sich aber als zu unsicher. Die Kabelbinder fielen schon sehr bald ab.

Das IOIO Board ist mit Klettband mit dem Chassis verbunden ebenso das Breakout Board mit 3poligen Stiftleisten (GND, VCC, Signal) für 16 IOs. Jeweils 8 davon können über Jumper mit der Batteriespannung bzw. mit 5V verbunden werden. Wegen der Servos wurde die Batteriespannung auf 6V mit 5xAA Zellen festgelegt. Das IOIO Board ist zwar ein 3V Board, aber viele IOs sind 5V tolerant ausgelegt. Lediglich bei den Analog Eingängen muss man aufpassen, die funktionieren nur bis max. 3.3V.

Bis zu 16 analoge Eingänge können am IOIO Board angeschlossen werden. Davon sind derzeit 10 belegt, 6 für die Liniensensoren und 4 für den Compound Eye Sensor. Das Compound Eye ist eine vereinfachte Art eines Insekten Facettenauges. 4×2 Fototransistoren erlauben eine Richtungserkennung für Objekte und Hindernisse. Auf einem Pan/Tilt Einheit montiert kann der Roboter damit Objekte verfolgen oder die Lage von Hindernisse erkennen. Auf dem Infratot Foto ist zu erkennen, dass die schwarzen Fototransistoren im Infrarot Bereich durchsichtig sind.

Software

Die Software basiert auf den Beispielen zur IOIO-Library. Auch ohne grosse Ahnung von Java gelang es mir damit recht einfach eigene Android Apps zu schreiben. Das Sparkfun IOIO Tutorial zeigt alles notwendige um eigene Apps zu entwickeln. Im IOIO Wiki werden alle wichitigen Funktionen der IOIO-Library erläutert. Ebenso wichtige Tips über den Anschluss der Hardware. Die Quellecodes zu den verschiedenen Apps befinden sich auf meiner Google Code Seite.

Bei der Programmierung war es mir wichtig, dass der Roboter autonomes Verhalten zeigt. Der Bildschirm des Android Phones ermöglicht zudem eine präzise Echtzeit Anzeige der Sensoren und Aktoren und eine einfache manuelle Steuerung der Aktoren.

Videos

Das erste Video zeigt den IOI-SHR beim Ausweichen von Hindernissen (mehr oder weniger)

Das zweite Video zeigt den IOIO-SHR beim Linienfolgen

Im dritten Video zeigt der IOIO-SHR beim Verfolgen von Gegenständen.

Weblinks

• Sparkfun IOIO Board
• Sparkfun IOIO Tutorial
• IOIO Wiki
• IOIO-SHR Thread auf letsmakerobots
• IOIO-SHR Code auf Google Code

Heather Knight bei TEDs Talk. Silicon-based comedy. Ein Roboter, der Witze erzählen kann:

Hier gibt es auch eine Version mit Untertiteln in verschiedenen Sprachen.

http://www.ted.com/talks/lang/ger/heather_knight_silicon_based_comedy.html

Kampf der Roboter Tanz Artisten:

Dackel Jerry braucht keine Hilfe beim Ball spielen:

Honda Asimo fällt die Treppe herunter. Ist zufällig ein Arzt im Publikum?

Echter Transformer Roboter mit einem – Humvee Bioloid:

Roboterkampf:

Eine Katze nutzt den iRobot Roomba 560 Staubsauger Roboter zur Fortbewegung:

David Letterman SHow zeigt den Bier Roboter:

Jimmy Fallon Show, Joshua Topolsky zeigt u.a. die AR Drohne von Parrot.

Installation

Die Installation von App Inventor ist denkbar einfach. Man braucht nur einen Google Account und eine aktuelle Java 6 Version. Die Installations Anleitung zeigt die notwendigen Schritte für Windows, MacOS und Linux.

Einleitung

Entwickelt wird unter App Inventor direkt im Browser. Die Programme werden auch nicht lokal abgelegt sondern landen direkt in der Google cloud.

Zunächst entwirft man die Oberfläche der Anwendung. Alles grafisch per Drag and drop. Wer mit Visual Studio oder anderen grafischen Programmier Tools arbeitert, wird sich schnell damit zurecht finden.

Die eigentliche Programmierung findet dann im Blocks Editor statt. Programmiert wird auch hier grafisch mit einer Art von Code Puzzle Bausteinen. Man zieht einfach die gewünschte Funktionen oder Variable auf den Bildschirm und editert deren Eigenschaftemn. Ein Main Progamm sucht man vergeblich. Alles ist Event gesteuert, z.B. löst der Druck einer Taste ein Buttonx.Click Event aus.

Es empfiehlt sich zumindest die Basis Tutorials durchzuarbeiten, bevor man sich an eigene Programme wagt.

Cellbot light

Das erste selbgeschriebene App Inventor Programm ist eine Cellbot Light Version. Es wird die bestehende Schnittstelle des Cellbot Codes verwendet um den Roboter über die Bluetooth Schnittstelle steuern. Der Arduino Code bleibt unverändert. Allerdings mußte ich nicht bei 0 anfangen. Eine bestehendes Beispiel, das Bluetooth Client Connect Example von ShivalWolf diente als Vorlage. App Inventor unterstützt nur das Bluetooth SPP Profil, was hier vollkommen ausreicht.

Programm Aufbau

So sieht das Frontend Design im App Inventor aus. Connect Button zum Erstellen einer Bluetooth Verbindung. Ein steuerkreuz dient zur Roboter Steuerung. Die vewendeten Symbole stammen aus der freien Open Icon Library

Der Initialisierungs Code überprüft, ob Bluetooth eingeschaltet ist und holt sich die letzten Verbindungs Infos aus einer Datenbank.

Die Liste der verfügbaren Bluetooth Devices. Das ausgewählte Device wird in der Datenbank gespeichert.

Der Code für den Connect Buttton. Hier wird versucht, eine Verbindung zum ausgewählten Bluetooth Device aufzunehmen. Besteht bereits eine Bluetooth Verbindung, kann diese durch den Button wieder geschlossen werden.

Die Control Buttons zur Roboter Steuerung senden den entsprechenden Befehl per Bluetooth zum Roboter. Das Protokoll ist recht simpel:

• ‘f’ forward läßt den Roboter für 1s vorwärts fahren
• ‘b’ backward. Rückwärts fahren
• ‘l’ left. Links drehen
• ‘r’ right. Rechts drehen
• ‘s’ stop. Stoppt den Roboter

Jeder Befehl wird durch einen Zeilenvorschub ‘\n’ abgesschlossen.

Fehlermeldungs Ausgabe. Eventuell auftretende Fehler vom Bluetooth Interface werden hier abgefragt und auf dem User Screen ausgegeben.

Download

Das Programm steht zum Download auf meiner Google Code Page bereit. Zum Import einfach das Zip-File herunterladen und im App Inventor laden.

Wie geht es weiter

Das Senden über Bluetooth ist recht einfach. Als nächstes steht der Bluetooth Empfang und die Darstellung der Sensor Daten an. Da es kein Event zum Bluettoth Empfang gibt, muß hier ein TImer verwendet werden, der zyklisch die Bluetooth Daten einliest.

Weblinks

• App Inventor
• App Inventor Forum
• the App Inventor Repository – tAIR
• tAIR Forum
• ai.kittywolf.net

Spaß mit einem 6 Achsen Roboter.

Robot Sex. Wovon Roboter wirklich träumen. Ohne Worte.

Dr. Cynthia Brezeal bei TEDtalks. Eher ein seröses Thema aber lustig anzuschauen. Leo ist der coolste Roboter überhaupt. Mehr Infos bei MIT

REACH – The National Film Board of Canada. Ein Tragik Komödie in knapp 4 Minuten erzählt.

Defekte Roboter. 3D Animation von Aniboom.

Roboter Animation von den Crew 972 animation studio.

Tweenbots. Roboter/Menschen Kunst von Kacie Kinzer. Mehr Informationen unter Tweenbots.com

Steuerung:

Ich mußte lange suchen, um das richtige Controller-Board zu finden. Es endete mit der Entscheidung für das Romeo all-in-One-Board von DFRobot. Es hat alles an Bord, was eine cooler Roboter braucht:

• Motor controller. Der L298 ist der große, starke Bruder des L293
• 3 Pin Steckverbinder für alle IO Pins. Jeder IO Pin verfügt über eigene Stromversorgungs Pin
• extra Motor Stromversorgungs Anschluss
• extra Servo Stromversorgungs Anschluss. Über einen Jumper kann man zwischen externer Servo und interner Versorgungsspannung für die IO Pins wählen.
• 100% Arduino kompatibel, ATmega328 Prozessor mit Arduino Bootloader
• extra Wireless/BT Anschluss
• 8 analoge IOs anstelle von 6 des original Arduino Boards
• extra I2C Anschlüsse
• 7 Benutzer Taster. 5 Taster benötigen nur einen A/D Eingang
• All-in-one Board, keine extra Shields notwendig/li>
• Arduino kompatibler Shield Erweiterungs Port
• fertig montiert kein Löten notwendig
• überall auf der Welt bei vielen Distributoren verfügbar

Zuvor habe ich verschiedene Kombinationen von Boards und Motor Shields für den Arduino durchprobiert. Aber ich habe kein vernünftiges Motor Shield gefunden.

Teileliste:

Die Teile für den Roboter sollten rund 110 € kosten. Hier ist der Teileliste:

• DFRobot Romeo Controller
• DFRobot Ultraschall Sensor URM 37
• 2 x Pololu 1:100 Micro Metal Getriebemotoren
• 2 x Pololu Räder 42mm mit Radencoder Option
• 2 x Pololu Motor Halterung
• 2 x Stützräder, Tamiya 70144
• 1 Platte Polystyrol (PS) DinA4, 3mm dick
• 1 L Profil Polystyrol 25x25mm für die Sensor Halterung aus dem Baumarkt
• 1 x Battery Halter für 6 AA (Mignon) Zellen
• eine Menge M3 Muttern und Schrauben

Chassis:

Statt eines fertigen Chassis kommt hier ein selbstgemachtes Chassis zum Einsatz. Ok, man benötigt mehr Werkzeuge, um ein eigenes Chassis zu bauen, aber auf der anderen Seite hat man die Freiheit, das Chassis mehr an seine eigenen Bedürfnisse anzupassen. Für einen Einsteiger-Roboter ist ein 2-Rad-Differential-Antrieb die beste Wahl. Das Chassis sollte rund oder fast rund sein, die Räder sollten in der Mitte des Roboters angebracht sein. So kann der Roboter auf der Stelle, ohne an Hindernisse zu stoßen. Weil 2 Räder nicht stabil sind , wird mindestens ein 3. Stützrad zusätzlich benötigt. Hier ist sogar noch ein 4. Stützrad vorne vorgesehen, damit der Roboter bei einem scharfen Bremsvorang nicht vornüber kippt.

Das Chassis besteht aus polystyrol (PS) und wurde mit Google SketchUp designed. SketchUp is ein großartiges kostenloses Tool für 3D CAD. Um den Entwurf später beim Bau des Chasssis verwenden zu könne, ist es wichtig im 1:1 Maßstab zu zeichnen. Dann kann man später das design ausdrucken und als Bohrvorlage verwenden. Das 1. Video zeigt den Aufbau des Chassis.

Die Räder befinden sich innerhalb des Chassis. Damit kann der Roboter auf der Stelle drehen, ohne mit den Rädern hängenzubleiben.

Sensoren:

Derzeit wird nur ein Sensor verwendet. Ein Ultraschall Sensor von DFrobot, der URM37 wird hier verwendet. Der Sensor hat verschiedene Ansteuer Modi. Im moment arbeitet der Sensor im seriellen Mode. 2 Prozessor Pins und die Arduino Software Serial Bibliothek werden benötigt.

Ein Stück L förmiges Polystyrol Profil wird als Sensor Halterung verwendet.

Stromversorgung:

Das Board und die Motoren werdee von einem 6xAA Batterie Pack betrieben, um das das Gewicht des Roboters niedrig zu halten. Um Servos mit der selben Stromversorgung zu betreiben, hilft ein kleiner Trick. Das Batterie Pack bekommt einen weiteren Ausgang nach der 4. AA Zelle. Das ergibt 4xAA (4.8V) für Servos und 6xAA (7.2V) für die Motoren.

Erweiterungen:

OnBoard Kamera

Eine GoPro Hero HD wurde verwendet um OnBoard Videos aufzunehmen. Diese Kamera kann HD-Video aufnehmen. Es ist allerdings keine Drahtlose Kamera, das Video wird auf der internen SD-Karte aufgezeichnet.

Bluetooth Fernbedienung:

Ein Sparkfun Bluetooth Mate wird hier verwendet, um den Roboter von einem Android Handy aus fernzusteuern, wie im 3. Video gezeigt wird. Die Cellbot app konnte dazu ohne Änderung verwendet werden. Ein fertiges Arduino Sketch mußte nur wenig geändert werden.

Videos:

Weblinks

• MASHR auf letsmakerobots
• MASHR Flickr Webalbum
• MASHR sourcecode at Google Code

• Der Sharp GP2Y0A02YK hat einen Bereich von 20..150cm
• Der Sharp GP2D12 (ersetzt durch GP2YA21YK) hat einen Bereich von 10..80cm
• Der Sharp GP2D120 hat einen Bereich von 4..30cm

Wenn man diese Sensoren, bzw. Sensoren mit analogem Ausgang allgemein, in einer Umgebung wie der Robotik einsetzt, muß man mit gestörten Ausgangs Signalen rechnen. Bei den Sharp Sensoren ist es sogar so, das selbst unter optimalen Labor Bedingungen das Asugangssignal gestört ist. Betrachtet man sich da Signal mit einem Ozillokop, sieht man ein verrauschtes Signal mit einer Menge an üblen Spikes.

Lösung

Die Lösung für dieses Problem ist recht simpel. Man muß nur die Versorgungsspannung stabilisieren, dann ist auch das Ausgangssignal in Ordnung. Gegen die Spikes hilft ein 100nF Kondensator zwischen VCC und GND. Ein zweiter Kondensator mit 10..100µF hilft gegen die Sprünge des Ausgangssignal. Allerdings müssen beide Kondensatoren so nah wie möglich am Sensor sitzen, damit der Effekt spürbar wird.
Das folgende Bild zeigt die Modifikation mit Hilfe zweier SMD Kondensatoren.

Der Schaltplan für die Modifikation:

Video

Das folgende Video zeigt das Ausgangssignal eines Sharp GP2D120 Sensor auf dem Oscilloskop. Zunächst das Signal des unmodifizierten Sensors, danach derselbe Sensor mit Modifikation.

Mehr Tips

• Das Gehäuse der Sharp Sensoren ist elektrisch leitend. Wenn man den Sensor an ein Metall Chassis schraubt, sollte man das Gehäuse isoliert am Chassis befestigen, sonst liefert der Sensor überhaupt kein Signal.
• Das Ausgangs Signal des Sensors ist nicht linear. Besonders bei Objekten, die sich näher am Sensor befinden als der minimale Abstand ist das Sensor Signal nahezu unbrauchbar.

• Hindernissen erkennen und ausweichen,
• einer Wand folgen,
• einer Linie folgen.

Pacman war Teilnehmer am Dagu Robots beginner chassis Wettbewerb von letsmakerobots und belegte den 2. Platz (von 2 Teilnehmern)

Hardware

• FEZ Domino Board
• ArduMoto Board von Sparkfun
• DIY Linien Sensor mit 4 x CNY70 IR Opto Reflex Sensoren
• Sharp GP2D120 IR Sensor für Wand folgen
• Maxbotix EZ1 US Sensor für Hindernis Erkennung
• DAGU 2WD Beginners Robot chassis
• 2 x DAGU motors (Solarbotics GM8 clone)
• Piezo Lautsprecher für Sound Effekte

Schematics

Fez Domino Board Verdrahtung

Liniensensor

Software

Die Software findet man bei Google code.

Videos

Das folgende Video zeigt Pacman als Linienfolger.

Das nächste Video zeigt Pacman als Linienfolger und beim Hinderniss ausweichen.

Das letzte VIdeo zeigt eine verbesserte Version für den Dagu beginners robot Wettbewerb

Links

• Pacman im tinyCLR forum
• Pacman bei letsmakerobots
• Google Code page
• Pacman Flickr album

Nach diesem Foto habe ich mich doch dazu durchgerungen 5 Roboter komplett zur zerlegen. 5 weitere, mit denen ich am meisten arbeite, bleiben griffbereit. Der Rest wurde in zwei große Kisten verpackt.

Ein Bild mit Hinweisen zu den einzelnen Roboter und höher auflösende Aufnahmen gibt es in meinem Workspace Album.

Google SketchUp

Wie schon bei einigen anderen Modelle wurde das Roomba 500 Modell mit Google SketchUp erzeugt und anschließend mit dem objconverter Plugin exportiert. Das erzeugte .obj und .mtl File wird in den MRDS store/media Ordner kopiert. Anschließend mit dem Obj2Bos Tool in das .bos Format konvertiert.

Leider entspricht das exportierte Modell nicht zu 100% dem SketchUp File. Es fehlt das iRobot Logo und die Beschriftung der Tasten ist spiegelverkehrt.

Zwar erlaubt die SketchUp Version 7 den Export ins Collada Format. Das scheint aber nicht zu funktionierten. Zumal das Collada Format eher für Landschaften und Umgebungs Bilder gedacht ist, weniger für Roboter Modelle.

Weblinks

• Roomba Modelle in Google SketchUp
• Roomba Fotoalbum auf Flickr
• Roomba 560/625 Media Files