1. שיתוף פעולה בין רובוטים
המעבדה לבקרה ורובוטיקה
שיתוף פעולה בין רובוטים
חלק א'
מבצע: איל טייטלר
מנחה: קובי כוחיי

2. על מה נעבור היום? מטרת הפרויקט תיאור יחידות הביצוע הבעיות שעלו
במה עוסק חלק א'
מבנה החומרה
התוכנה וסביבת העבודה
מערכת המיקום והאוריינטציה
מה בהמשך

3. מטרת הפרויקט
ביצוע משימה/סט פעולות מוגדר על ידי מספר יחידות ביצוע רובוטיות תוך כדי שיתוף פעולה בניהם בצורה אוטונומית.

4. תיאור יחידות הביצוע
ה"רובוטים" הינם ערכה של TI, הנקראת EvalBot, וכוללת Stellaris LM3S9B92 Micro-Controller
רובוט מיקרו-בקר הניתן לתכנות, מספר כניסות (רשת, USB וכו') וכן יכולת שינוע (שני גלגלים ומנועים).

5. הבעיות שעלו
בקר ה-EVALBOT הינו פלטפורמה חדשה במעבדה ואין ידע או ניסיון בעבודה איתו.
על ה-board אין רכיבים היקפיים או חיישנים כגון חיישני מרחק, מיקום, אוריינטציה, מצלמה, או רכיב תקשורת אל-חוטית.

6. במה עוסק חלק א' הכרת הרובוט ורכיביו.
למידת סביבת העבודה ותשתית התוכנה על מנת לתכנת את הרובוטים.
הקמת חיישני מיקום ואוריינטציה על ידי מצלמה עילית הממוקמת בחדר.

7. יחידות הביצוע Stellaris LM3S9B92 Cortex-M3 microcontroller Connectors
256K flash
96K SRAM
USB OTG
Ethernet MAC+PHY
Connectors
USB Host and Device connectors
RJ45 Ethernet connector
MicroSD card connector
Bright 96 x 16 blue OLED display
Sensors for "bump" detection
Two DC gear-motors provide drive and steering

8. התוכנה בקר ה-EVALBOT בצורתו הסטנדרטית מתוכנת בחומרה ב-Low-Level.
תכנות מסורבל וארוך.
אין תמיכה ב-Multitasking
בשוק קיימות מספר פלטפורמות תוכנה לבקר.
Micrium's μC/OS-III
RTOS Project

9. Micrium's μC/OS-III ספריות High-Level לגישה לחומרה
תקשורת
הנעה
GPIO
תמיכה מלאה ב-Multitasking
Preemptive Multitasking
Full Counting Semaphores and Mutexes
Interrupts

10. תהליך הפיתוח הפיתוח נעשה בסביבת CCS 4 (eclipse).
מערכת ההפעלה הינה חלק מפרויקט התוכנה.
בעת צריבת התוכנה, נצרבת מערכת ההפעלה ביחד עם הקוד של התוכנה החדשה.
על הבקר יש 256KB Flash Storage, ה-Footprint של מערכת ההפעלה בתצורה מלאה הינו – 24KB

11. מערכת המיקום והאוריינטציה
תיאור המערכת:
מצלמת תקרה מדגם DragonFly
פריימים לשניה: 30
רזולוציה: 640x480
פורמט RGB – 3x480x640=900KB per frame!
מחשב PC אשר דוגם את המצלמה מעבד את המידע ושולח לרובוטים.

12. אפיון הרובוטים במרחב
כל רובוט מאופיין על ידי עיגול אדום אשר נמצא במרכזו ומייצג את מיקום הרובוט במרחב.
לכל רובוט עיגול צבע אשר ייחודי לאותו רובוט, והווקטור בין מרכז העיגול הצבעוני לבין מרכז העיגול האדום מייצג את אוריינטציית הרובוט.

13. בעיות בזיהוי הרובוטים דרישה למיקום בזמן אמת בקצב מספיק מהיר.
דיוק במיקום הרובוטים.
התמודדות עם רעשי סביבה (פיקסלים צבעוניים).
התמודדות עם רעשי צבע מהמצלמה.

14. גישות בזיהוי הרובוטים
שמירת פריים קודם בכל איטרציה, וחיפוש בחלון "מצומצם" על ידי שערוך הכיוון בעזרת מסנן קלמן או מנגנון דומה.
ריצה על כל מטריצת הפיקסלים ללא שמירת פריים קודם ועיבוד לאותה איטרציה בלבד.
הגישה שנבחרה הינה הגישה השניה.

15. הגישה הנבחרת יתרונות: חסרונות:
אין צורך בשמירת פריימים קודמים – חוסך בזיכרון.
אין צורך לממש מנגנון למידה ושערוך – פשטות.
חסרונות:
בכל איטרציה יש לרוץ על כל המידע – זמן.
מכיוון שזמן ביצוע הוא מדד קריטי יש לשפרו!
עיבוד רק הפיקסלים ה"מעניינים"

16. אלגוריתם הזיהוי

17. זיהוי פיקסלים מעניינים - צבע
עבודה במרחב הצבעים האדיטיבי RGB.
יותר קל לעבוד ב-HSV אך ההמרה לוקחת זמן!
מידע מקדים – הצבעים שבשימוש הם מונוכרומטיים, כלומר גוון משתנה (עקב תאורה ורעשים במצלמה) של אחד מששת צבעי הבסיס.
לצבע בסיס מספיק שני מרכיבי צבע יסוד בלבד.

18. זיהוי פיקסלים מעניינים - צבע
מתקיים:
לאחר הורדת סדר:
קביעת צבע לפי עץ החלטה:

19. זיהוי מרכזים K-Means
סימונים:
שיוך למרכז:
מציאת המרכז:

20. זיהוי המיקום והכיוון לאחר שיש לנו את המרכזים וצבעם: זיהוי יחידות
צימוד בין מרכז הרובוט, לעיגול הצבע של אותו רובוט.
זיהוי אוריינטציה
חישוב וקטור כיוון תנועת הרובוט על סמך מרכזי שני העיגולים.

21. דוגמת הרצה

22. במה יעסוק חלק ב' הגדרות תקשורת אלחוטית. תכנון סט פעולות לביצוע.
כתיבת התוכנה על הרובוטים לביצוע הפעולות.

23. קרדיטים
"זיהוי ומיקום רובוטים המשחקים כדורגל ע"י מצלמה עילית" – ניר לביא וקראסיק רונן בהנחיית אורי טוטפלד.

24. שאלות?