Robótica basada en comportamientos. Laboratorio 0

Transcripción

1 Robótica basada en comportamientos Laboratorio 0 Grupo 04 Guillermo Ettlin C.I.: Sebastián Caballero C.I.: Grupo 04 1

2 Contenido Parte A... 3 Parte B Calibración Reconocimiento de colores... 5 Parte C Calibración Reconocimiento de objetos y colores... 7 Parte D... 8 Parte E Motores Qué tipo de motores tiene el kit robótico utilizado en el laboratorio 0? Qué tipo de sensor es el tacómetro? Cuál es su principal uso? Sensor de Color Cuál es la característica del ambiente que más afecta el resultado de este sensor? Por qué? Alguna otra? Cámara Qué ventajas y desventajas ofrece el uso de la cámara frente al uso del sensor de color? La característica del ambiente que respondió en la pregunta anterior, afecta en igual medida si usa la cámara? Grupo 04 2

3 Parte A Se resolvieron los cinco programas sin mayores problemas. A continuación se describen las particularidades de cada ejercicio: 1. El objetivo de este primer ejercicio es aprender a usar de manera básica los servo motores provistos por el kit. Se pide girar el motor hacia adelante, hacia atrás y luego detenerlo. Entre paso y paso se espera a que el usuario presione cualquier botón del brick y se muestra en pantalla la acción que se está ejecutando. 2. En este ejercicio se intenta dar una noción del funcionamiento del tacómetro de los servo motores. Se intenta hacer que el servo gire exactamente cuatro veces, utilizando dos métodos diferentes. Primero se configura el motor para que gire a 2 revoluciones por segundo y se lo hace girar por 2 segundos. Luego de los 2 segundos se muestra en pantalla la lectura del ángulo del eje, se detiene el motor y se muestra la lectura del tacómetro. Luego se hace girar el motor hacia atrás, mostrando la lectura del tacómetro cuando esta llega a 0. Inmediatamente después se detiene el motor y se muestra otra lectura del tacómetro. Utilizando nuestra solución, el resultado de las lecturas del ángulo del eje y el tacómetro fueron las siguientes: Lectura del ángulo: 1175 Primer lectura del tacómetro: 1265 Segunda lectura del tacómetro: 0 Tercera lectura del tacómetro: 91 Analizando estos resultados, se obtienen dos conclusiones: La lectura del ángulo difiere del resultado esperado. A 2 rev. por segundo por 2 segundos, se debería obtener una lectura de 1440 (360º x 2 x 2). Concluimos que la velocidad efectiva del motor que se utilizó para las pruebas es 18% menor aproximadamente. Desde que se ejecuta el comando que detiene el servo motor hasta que efectivamente se detiene, el motor continuo moviéndose por 91 ticks del tacómetro. Se concluye que los motores acarrean cierta inercia que toma aproximadamente 100 ticks del tacómetro en disiparse. Grupo 04 3

4 3. En esta parte se utilizan dos métodos para rotar el motor a un ángulo específico. Uno de ellos rota el motor en X grados, mientras que el otro rota el motor hasta el grado X. El programa debe rotar el motor 4 revoluciones (1440º), desplegar la lectura del tacómetro, luego rotar el motor hacia el ángulo 0 y mostrar la nueva lectura del tacómetro. Se obtuvo el siguiente resultado: Primer lectura: 1439 Segunda lectura: 2 Se obtuvo tan solo 1 y 2 ticks de tacómetro de diferencia con el valor deseado, por lo que se concluye que dichos métodos son mucho más precisos que los utilizados en la parte La idea de esta parte es interrumpir el giro de un motor hacia un ángulo, presionando un botón del brick. Para ello, se hace girar el motor 4 revoluciones pasando un parámetro extra para no esperar a que el giro finalice para continuar la ejecución del programa, y se espera a que se complete el giro o que se presione un botón. 5. Por último, se prueba girar 3 motores a la misma velocidad y al mismo tiempo. Mientras esto sucede se muestran las 3 lecturas de los tacómetros cada 200 ms. La idea es mostrar cómo funciona la sincronización de los motores utilizando NXJ, por ejemplo, para poder construir un vehículo de 2 motores y que se mueva en línea recta. Nuestro resultado de la ejecución es el siguiente: Tiempo (ms) Motor 1 Motor 2 Motor Las lecturas de los tacómetros muestran que NXJ mantiene los motores muy sincronizados. Grupo 04 4

5 Parte B 1. Calibración Los dispositivos de reconocimiento de colores pueden mejorar su funcionamiento calibrándolos correctamente. Para ello se utilizan los métodos calibratelow() y calibratehigh() provistos por la clase ColorSensor de la librería lejos.nxt.colorsensor. Dichos métodos hacen que el sensor almacene la cantidad de luz de ambiente recibida al momento de su ejecución. Se utilizan 2 métodos distintos, low y high, para almacenar la mínima y máxima luz de ambiente del entorno de trabajo respectivamente. * Observación: Estos valores son almacenados directamente por el sensor, por lo que la calibración puede ser ejecutada una vez sola para todas las ejecuciones bajo el mismo entorno. 2. Reconocimiento de colores El objetivo de este ejercicio es reconocer el color del objeto delante de un sensor de color y mostrarlo en pantalla. Se deben reconocer 6 colores distintos (negro, rojo, azul, verde, amarillo y magenta). La solución desarrollada utiliza el reconocimiento automático de colores de la librería del sensor lejos.nxt.colorsensor para los colores negro, azul, verde y amarillo. Sin embargo, este método no pudo ser utilizado para el reconocimiento de los colores rojo y magenta ya que ambos eran reconocidos como rojo. Es por esto que cuando el sensor reconoce el color rojo, analizamos la lectura del RGB para diferenciar el rojo del magenta. Nos basamos en distintas lecturas RGB para el bloque rojo y el magenta, mostradas a continuación: Rojo: Magenta: R G B R G B Grupo 04 5

6 Con estos datos utilizamos la siguiente condición para diferenciar el rojo del magenta: Siendo p_green y p_blue el porcentaje de verde y azul respectivamente de la lectura, tomando como 100% el valor del rojo. Otra consideración que se debe tener es que el color verde que se reconoce no es el del cubo (que es más oscuro), sino el de una lámina. Observación: La distancia del sensor de color al objeto analizado es de aproximadamente 1cm. Grupo 04 6

7 Parte C 1. Calibración La calibración de la cámara fue una tarea muy compleja, se realizaron pruebas de muchas formas y configuraciones antes de llegar a un resultado aceptable. Si bien la calibración ideal debería realizarse con solo la luz ambiente, esto no fue posible, ya que varios colores se confundían fácilmente y no era posible encontrar rangos RBG que incluyeran y diferenciaran, por ejemplo, verde de azul. Finalmente se decidió realizar la prueba utilizando flashes de celular, puestos de forma continua sobre los objetivos, de esta manera se logra captar un rango mayor de colores y se pueden diferenciar más fácilmente. 2. Reconocimiento de objetos y colores Si bien se logró una buena calibración en la teoría, al pasar al modo tracking esto no se veía reflejado, lo que nos obligó a cambiar sensiblemente la calibración. Por este motivo redujimos la cantidad de colores a reconocer, eliminando el magenta, el cual es reconocido como rojo. Entonces, se reconocen los siguientes colores: Rojo, Verde, Amarillo, Azul y Negro Grupo 04 7

8 Parte D Debido a que la parte C nos llevo mucho tiempo, no tuvimos oportunidad de realizar pruebas con diferentes condiciones de luz, sin embargo durante la realización de la parte B fuimos intentando con diferentes escenarios de luz (natural, con flash de celular), y finalmente decidimos optar por la luz emitida por el sensor. Por este motivo es que consideramos que la luz ambiente no debería afectar en gran manera los resultados, salvo casos extremos como la oscuridad total, o una gran cantidad de luz que impacte sobre el objetivo, que supere la emitida por el sensor. Grupo 04 8

9 Parte E 1. Motores 1.1 Qué tipo de motores tiene el kit robótico utilizado en el laboratorio 0? Para el laboratorio se utilizan servo motores. Son motores de corriente continua, adaptados para funcionar como paso a paso. 1.2 Qué tipo de sensor es el tacómetro? Cuál es su principal uso? Un tacómetro es un dispositivo que se utiliza para medir el ángulo de rotación actual y la velocidad de giro del eje de un disco o rueda. En el kit es un sensor interno (mide un estado interno del agente), pasivo (no influye en el objeto a medir para medirlo), local (mide eventos internos del agente) y digital (entrega la información de esta forma) Sensor de Color 2.1 Cuál es la característica del ambiente que más afecta el resultado de este sensor? Por qué? La luz de ambiente es la característica que más afecta. Esto se debe a la forma en que el dispositivo funciona. El sensor mide la luz que refleja la superficie del objeto que se está censando, por lo que si la luz ambiente varía, la luz reflejada también lo hace. Para mitigar este efecto decidimos utilizar la opción que brinda el sensor de emitir su propia luz (floodlight), luego de varias pruebas encontramos que la luz de color rojo es la que permite reconocer mejor los colores de los cubos. 2.2 Alguna otra? No encontramos ninguna otra característica del ambiente que afecte en manera significativa los resultados de los experimentos. Grupo 04 9

10 3. Cámara 3.1 Qué ventajas y desventajas ofrece el uso de la cámara frente al uso del sensor de color? La característica del ambiente que respondió en la pregunta anterior, afecta en igual medida si usa la cámara? La cámara permite reconocer diferentes objetos delante de ella, identificando su color, tamaño y posición, mientras que el sensor de color permite reconocer únicamente el color que está delante de él. En nuestras pruebas, la luz de ambiente afecta en mayor medida a la cámara, haciendo prácticamente imposible detectar colores en diferentes condiciones de luz de ambiente. Por otra parte, el sensor de color reconoce los colores en bajo diferentes condiciones de luz de ambiente. Otra condición que afecta los resultados cuando se utiliza la cámara, es la cantidad/variedad de colores que se le presenten; es decir, si sólo enfocamos un color, la imagen tiene un balance de colores distinto a que si enfocamos varios colores a la vez. Grupo 04 10