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マイクロマウス研修(安江) [Part.02] ~サンプルプログラムで走行~

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こんにちは!安江です。

早速ですが、アールティは7/9~7/12に東京ビックサイトで開催されていたFOOMA2019へ、『Foodly』という協働型ロボットを展示しておりました!

ニュースでも紹介されていますので、興味がある方はぜひご覧になってくださいね!!

[FOOMA JAPAN 2019] お弁当を盛り付ける人型共同ロボット「Foodly」 – 株式会社アールティ

(アールティHPのFoodly紹介ページもぜひご覧ください!)

 

もちろんFOOMA2019の開催中もマイクロマウス研修は実施していましたので、進捗を報告させて頂きます。

[前回の記事]ではPi:Co Classic3の機体を組み立てるところまで完成させました。

今回は、センサ類などの調整を行い、サンプルプログラムを用いて実際にコースを走行させてみたいと思います!

 

① センサの調整をしよう!

Pi:Co Classic3のセンサには、LEDとフォトトランジスタが使用されており、壁で反射されたLEDの光をフォトトランジスタで受光することによりセンサ値を取得することができます。

(Pi:Co Classic3のセンサ類)

ただし、センサ値を取得するだけでは壁の有無を確認することができないため、閾値(しきいち)を設定してあげる必要があります。

この閾値の設定をすることにより、壁の有無を認識し、進む/停止/旋回などの行動をすることができるようになります。

実は、この閾値の設定が大切なんです!この設定を疎かにしてしまうと壁の認識精度が下がり、完走することが難しくなってしまいます。

皆さんも妥協せず、閾値設定を頑張ってください!

 

② タイヤ径の調整をしよう!

次に、タイヤ径の調整を行います。

Pi:Co Classic3に使用されているタイヤ径は48.0mmですが、誤差などにより実際のタイヤ径は異なります。しかし、プログラムではタイヤ径を元に進む距離を算出していますので、タイヤ径を調整しないと、進めば進むほど誤差が生じてしまうことになります。

今回、16区画(180×16=2880mm)の直進でタイヤ幅を調整してみました。

では、実際に調整する前後の動画で、どの程度誤差が減っているのか見てみましょう!

マイクロマウス研修(安江)_タイヤ径調整前
マイクロマウス研修(安江)_タイヤ径調整後

分かりにくいですが、調整後では走行後のタイヤの中心と柱の中心が近くなっています!

 

③ トレッド幅の調整をしよう!

次に、トレッド幅の調整を行います。

トレッド幅というのは、タイヤ間の距離のことで、Pi:Co Classic3では曲がる角度を算出するのに使用しています。そのため、調整が不十分だと曲がる回数が多くなるほど誤差が生じてしまうことになりますので、調整に妥協は許されません!

今回、偉大な先輩からアドバイスを頂き(さなえさんありがとうございました!)、20回転させて調整するプログラムにしてみました。

では、こちらも実際に調整する前後の動画で確認してみましょう!

マイクロマウス研修(安江)_トレッド幅調整前
マイクロマウス研修(安江)_トレッド幅調整後

こちらは調整前後で違いが分かりやすいかと思いますが、調整後では回転前の姿勢により近いのが分かるかと思います!

しかし、完全に調整しきれていないので、こちらは今後も調整を続ける必要がありますね・・・

 

④ コースを走行しよう!

では、一通り調整もできましたので、実際に16×10区画のコースを試走させてみたいと思います!

ほぼサンプルプログラムのままですが、安定性向上のために超信地旋回した後にバックして壁に尻当てをするようにしています。

上記①~③の調整が完璧であれば必要ないのですが、僕のPi:Co君では尻当てがないと完走が難しかったです・・・調整に妥協してはならないのだ・・・

では、実際にコースを走行している動画をどうぞ!

マイクロマウス研修(安江)_タイヤ径調整前

ひとまず、コースを完走することができました!

しかし、安定走行を重視するあまり、超信地旋回する毎に尻当て動作を行うため、時間がかなりかかっています・・・

本番のコースでは、16×16区画を5分間に最大5回走行することになるため、今のままでは1回走行できるかどうかです・・・

 

そのため、次回は走行時間を早くするためにも、スラローム走行に挑戦していきたいと思います!!

 

[次回の記事]

 

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