Sphero SPRK
Sphero SPRK - робот для обучения программированию, замаскированный под небольшой полупрозрачный шарик. Управлять устройством нужно с помощью кода: его набирают в редакторе смартфона, используя блоки с командами. Шарик может катиться, крутиться, прыгать и менять цвета. Играть могут и те, кто пока не умеет программировать – для этого разработчики загрузили 12 базовых алгоритмов.
Шарик придумала компания Sphero, основанная в 2010 году для производства детских игрушек. Робота специально сделали прозрачным: дети могут следить за тем, как механизмы внутри шарика управляют его движениями. Кстати, название SPRK расшифровывается как Schools-Parents-Robots-Kids (школы, родители, роботы, дети). В магазинах игрушку можно купить за $129.99.
Ozobot
Робот Ozobot размером не превышает мячик для гольфа. Если нарисовать жирным маркером линию на бумаге (или виртуальным маркером - на экране планшета), он по ней покатится. Для дальнейших действий потребуется придумать код: например, можно запрограммировать шарик так, чтобы он повернулся вокруг своей оси или ускорился. Пока к роботу прилагается оригинальный редактор кода Ozobot, но в скором времени можно будет пользоваться языком программирования Blockly.
Основатель проекта рассказал в интервью Techcrunch: «Дети сегодня стали очень замкнутые, поэтому мы хотели сделать что-то такое, что побудило бы их вернуться в реальный физический мир». Сейчас Ozobot работает на iOS и Android, а полный комплект стоит около $50 (туда входит сам робот, игры, приложения и другие программы).
Project Bloks
Конструктор Project Bloks был разработан Google в партнерстве со студией дизайна IDEO. Используя готовые запчасти, можно создавать различные устройства и проводить эксперименты: сочинять музыку или дистанционно управлять вещами в комнате. Платформа состоит из трех частей: процессора, работающего на основе Raspberry Pi, панели управления и инструментов (например, светодиодных лампочек или аудиопроигрывателя).
Главное достоинство Project Bloks состоит в том, что платформа позволяет не просто нажимать на кнопки и ждать эффекта, но прочувствовать связь между софтом и железом. Например, иконки команд нанесены прямо на физические кнопки, через которые выполняются эти команды. С помощью Project Bloks дети могут создавать алгоритмы для управления различными роботами: к примеру, Lego WeDo 2.0 или Mirobot.
Cubetto
Деревянные кубики – важная часть детства. При желании, из кубиков Cubetto тоже можно строить башни, но отнюдь не только это. Каждый кубик является роботом, умеющим выполнять команды. Предполагается, что программировать Cubetto смогут даже трехлетние дети – те, которые пока не умеют ни читать, ни писать. В набор стоимостью 225 долларов входит деревянный кубик-робот на колесиках, деревянная настольная игра, дополнительные блоки и книжка с заданиями.
Как в языке программирования LOGO, каждый блок представляет собой простую команду: например, вперед, назад, вправо или влево. Дети размещают блоки на игровой площадке, тем самым создавая программу движения робота.
AERobot
Далеко не все школы могут себе позволить приобретение робота. Другое дело, если он стоит всего 11 долларов. Такова примерная цена AERobot — небольшого устройства, оснащённого несколькими датчиками и способного выполнять запрограммированные команды. Его придумали несколько исследователей из Гарварда, увлечённых идеей дать возможность школьникам из развивающихся стран поиграть с настоящим роботом, попутно обучаясь программированию.
Передать код на устройство и зарядить его можно с обычного компьютера через USB. «И никаких лишних рюшечек», - комментирует создатель робота.
Robbo
Создатели Robbo мечтают вдохновлять детей на изучение окружающей среды и решение практических проблем. Устройства выполняют команды пользователя, которые пишутся на визуальном и простом языке программирования Scratch.
Устройства и учебные материалы Robbo уже используются в ряде европейских школ. Компания разработала роботов в сотрудничестве с факультетом педагогического образования Университета Хельсинки и финскими школами.
Root
Робот Root, разработанный в Гарварде – это глазастый шестиугольник, наводящий на мысль о роботах-пылесосах или детях из рассказа Брэдбери. У робота есть сканеры и бамперы, позволяющие передвигаться, следовать заданной траектории и избегать препятствий. Кстати, Root умеет ездить не только по полу, но и по школьной доске, а также рисовать и стирать нарисованное. Для управления роботом нужно установить приложение Square на iPad.
Среда для создания алгоритмов напоминает редактор Scratch: чтобы робот произвел определенное действие, надо выбрать блок с соответствующей командой. В процессе обучения правила игры усложняются – нужно не просто перетаскивать блоки, но самому писать команды. Пока робот находится в доработке, поэтому в магазинах окажется еще не скоро.
Бонус: игра «Битва Големов»
На первый взгляд, «Битва Големов» – это обычная настольная игра, но на самом деле авторы заложили в нее многое. Цели этого российского проекта – обучить детей программированию, зародить в них интерес к робототехнике, посеять начальные знания и дать навыки, необходимые затем для погружения в мир интернет-технологий. Проект совмещает основы алгоритмики, работы с исполнителями, принципы построения и выполнения программ, основные алгоритмические конструкции, пространственное мышление и логику команд для роботов-исполнителей, основы программных конструкций типа условий и циклов. И всё это без использования компьютеров!
Работающий на стыке кибернетики, психологии и бихевиоризма (науки о поведении), и инженер, составляющий алгоритмы для промышленных роботизированных комплексов, среди основных инструментов которого - высшая математика и мехатроника, работают в самой перспективной отрасли ближайших лет - робототехнике. Роботы, несмотря на сравнительную новизну термина, издавна знакомы человечеству. Вот лишь несколько фактов из истории развития умных механизмов.
Железные люди Анри Дро
Еще в мифах Древней Греции упоминались механические рабы, созданные Гефестом для выполнения тяжелых и однообразных работ. А первым изобретателем и разработчиком человекоподобного робота стал легендарный Леонардо да Винчи. До наших дней сохранились подробнейшие чертежи итальянского гения, описывающие механического рыцаря, способного имитировать человеческие движения руками, ногами, головой.
Созданию первых автоматических механизмов с программным управлением положили начало в конце XVΙΙΙ века европейские часовые мастера. Наиболее преуспели на этом поприще швейцарские специалисты отец и сын Пьер-Жак и Анри Дро. Ими создана целая серия ("пишущий мальчик", "рисовальщик", "музыкантша") в основе управления которыми лежали часовые механизмы. Именно в честь Анри Дро в дальнейшем все программируемые человекоподобные автоматы стали называть "андроидами".
У истоков программирования
Основы программирования промышленных роботов были заложены на заре XIX века во Франции. Здесь же и были разработаны первые программы для автоматических текстильных станков (прядильных и ткацких). Стремительно растущая армия Наполеона остро нуждалась в обмундировании и, следовательно, тканях. Изобретатель из Лиона Жозеф Жаккар предложил способ быстрой перенастройки ткацкого станка для производства различных видов продукции. Нередко эта процедура требовала огромного количества времени, колоссальных усилий и внимания целого коллектива. Суть нововведения сводилась к использованию картонных карточек с перфорированными отверстиями. Иглы, попадая в просеченные места, необходимым образом смещали нити. Смена карт быстро проводилась оператором станка: новая перфокарта - новая программа - новый тип ткани или узора. Французская разработка стала прообразом современных автоматизированных комплексов, роботов с возможностью программирования.
Идею, предложенную Жаккаром, с восторгом использовали в своих автоматических устройствах многие изобретатели:
- Начальник статистического управления С. Н. Корсаков (Россия, 1832 г.) - в механизме для сравнивания и анализа идей.
- Математик Чарльз Бэббидж (Англия, 1834 г.) - в аналитической машине для решения широкого круга математических задач.
- Инженер (США, 1890 г.) - в устройстве для хранения и обработки статистических данных (табуляторе). Для заметки: в 1911 году компания. Холлерита получила название IBM (International Business Machines).
Перфокарты были основными носителями информации вплоть до 60-х годов прошлого века.
Своим названием интеллектуальные машины обязаны чешскому драматургу В пьесе "R.U.R.", увидевшей свет в 1920 году, писатель назвал роботом искусственного человека, созданного для тяжелых и опасных участков производства (robota (чешск.) - каторга). А что отличает робота от механизмов и автоматических устройств? В отличие от последних, робот не только выполняет определенные действия, слепо следуя заложенному алгоритму, но и способен более тесно взаимодействовать с окружающей средой и человеком (оператором), адаптировать свои функции при изменении внешних сигналов и условий.
Принято считать, что первый действующий робот был сконструирован и реализован в 1928 году американским инженером Р. Уэнсли. Человекоподобный "железный интеллектуал" получил имя Герберт Телевокс. На лавры пионеров претендуют также ученый-биолог Макото Нисимура (Япония, 1929 г.) и английский военнослужащий Уильям Ричардс (1928 г.). Созданные изобретателями антропоморфные механизмы имели схожий функционал: способны были двигать конечностями и головой, выполнять голосовые и звуковые команды, отвечать на простые вопросы. Основным предназначением устройств была демонстрация научно-технических достижений. Очередной виток в развитии технологий позволил в скором времени создать и первых индустриальных роботов.
Поколение за поколением
Разработка робототехники представляет собой непрерывный, поступательный процесс. К настоящему моменту сформировались три ярко выраженных поколения "умных" машин. Каждое характеризуется определенными показателями и сферами применения.
Первое поколение роботов создавалось для узкого вида деятельности. Машины способны выполнять только определенную запрограммированную последовательность операций. Устройства управления роботами, схемотехника и программирование практически исключают автономное функционирование и требуют создания специального технологического пространства с необходимым дополнительным оборудованием и информационно-измерительными системами.
Машины второго поколения называют очувствленными, или адаптивными. Программирование роботов осуществляется с учетом большого набора внешних и внутренних сенсоров. На основе анализа информации, поступающей с датчиков, вырабатываются необходимые управляющие воздействия.
И наконец, третье поколение - интеллектуальные роботы, которые способны:
- Обобщать и анализировать информацию,
- Совершенствоваться и самообучаться, накапливать навыки и знания,
- Распознавать образы и изменения ситуации, и в соответствии с этим выстраивать работу своей исполнительной системы.
В основе искусственного интеллекта лежит алгоритмическое и программное обеспечение.
Общая классификация
На любой представительной современной выставке роботов многообразие "умных" машин способно поразить не только простых обывателей, но и специалистов. А какие бывают роботы? Наиболее общую и содержательную классификацию предложил советский ученый А. Е. Кобринский.
По назначению и выполняемым функциям роботов подразделяют на производственно-промышленные и исследовательские. Первые, в соответствии с характером выполняемых работ, могут быть технологическими, подъемно-транспортными, универсальными или специализированными. Исследовательские предназначены для изучения областей и сфер, опасных или недоступных для человека (космическое пространство, земные недра и вулканы, глубоководные слои мирового океана).
По типу управления можно выделить биотехнические (копирующие, командные, киборги, интерактивные и автоматические), по принципу - жестко программируемые, адаптивные и гибко программируемые. Бурное развитие современной предоставляет разработчикам практически безграничные возможности при проектировании интеллектуальных машин. Но отличное схемное и конструктивное решение будет служить лишь дорогостоящей оболочкой без соответствующего программного и алгоритмического обеспечения.
Чтобы кремний микропроцессора смог взять на себя функции мозга робота, необходимо "залить" в кристалл соответствующую программу. Обычный человеческий язык не способен обеспечить четкую формализацию задач, точность и надежность их логической оценки. Поэтому требуемая информация представляется в определенном виде с помощью языков программирования роботов.
В соответствии с решаемыми задачами управления выделяют четыре уровня такого специально созданного языка:
- Низший уровень используется для управления исполнительными приводами в виде точных значений линейного или углового перемещения отдельных звеньев интеллектуальной системы,
- Уровень манипулятора позволяет осуществлять общее управление всей системой, позиционируя рабочий орган робота в координатном пространстве,
- Уровень операций служит для формирования рабочей программы, путем указания последовательности необходимых действий для достижения конкретного результата.
- На высшем уровне - заданий - программа без детализации указывает что надо сделать.
Робототехники стремятся свести программирование роботов к общению с ними на языках высшего уровня. В идеале оператор ставит задачу: "Произвести сборку двигателя внутреннего сгорания автомобиля" и ожидает от робота полного выполнения задания.
Языковые нюансы
В современной робототехнике программирование роботов развивается по двум векторам: роботоориентированное и проблемно ориентированное программирование.
Наиболее распространенные роботоориентированные языки - AML и AL. Первый разработан фирмой IBM только для управления интеллектуальными механизмами собственного производства. Второй - продукт специалистов Стэндфордского университета (США) - активно развивается и оказывает существенное влияние на формирование новых языков этого класса. Профессионал легко разглядит в языке характерные черты Паскаля и Алгола. Все языки, ориентированные на роботов, описывают алгоритм, как последовательность действий "умного" механизма. В связи с этим программа зачастую выходит очень громоздкой и неудобной в практической реализации.
При программировании роботов на проблемно ориентированных языках, в программе указывается последовательность не действий, а целей или промежуточных позиций объекта. Наиболее популярным в этом сегменте является язык AUTOPASS (IBM), в котором состояние рабочей среды представлено в виде графов (вершины - объекты, дуги - связи).
Обучение роботов
Любой современный робот представляет собой обучаемую и адаптивную систему. Вся необходимая информация, включающая знания и умения, передается ей в процессе обучения. Это осуществляется, как непосредственным занесением в память процессора соответствующих данных (детальное программирование - семплинг), так и с использованием сенсоров робота (методом наглядной демонстрации) - все движения и перемещения механизмов робота заносятся в память и затем воспроизводятся в рабочем цикле. Обучаясь, система перестраивает свои параметры и структуру, формирует информационную модель внешнего мира. Это и есть основное отличие роботов от автоматизированных линий, промышленных автоматов с жесткой структурой и других традиционных средств автоматизации. Перечисленные методы обучения обладают существенными недостатками. Например, при семплинге перенастройка требует определенного времени и труда квалифицированного специалиста.
Весьма перспективной выглядит программа для программирования роботов, представленная разработчиками Лаборатории информационных технологий при Массачусетском технологическом институте (CSAIL MIT) на международной конференции промышленной автоматизации и робототехники ICRA-2017 (Сингапур). Созданная ими платформа C-LEARN обладает достоинствами обоих методов. Она предоставляет роботу библиотеку элементарных движений с заданными ограничениями (например, усилие хвата для манипулятора в соответствии с формой и жесткостью детали). В то же время, оператор демонстрирует роботу ключевые движения в трехмерном интерфейсе. Система, исходя из поставленной задачи, формирует последовательность операций для выполнения рабочего цикла. C-LEARN позволяет переписать существующую программу для робота другой конструкции. Оператору при этом не требуются углубленные знания в области программирования.
Робототехника и искусственный интеллект
Специалисты Оксфордского университета предупреждают, что в ближайшие два десятилетия машинные технологии заменят более половины сегодняшних рабочих мест. Действительно, роботы давно уже трудятся не только на опасных и трудных участках. Например, программирование значительно потеснило брокеров-людей на мировых биржах. Несколько слов об искусственном интеллекте.
В представлении обывателя это антропоморфный робот, способный заменить человека во многих сферах жизни. Отчасти так и есть, но в большей степени искусственный интеллект - это самостоятельная отрасль науки и технологии, с помощью компьютерных программ, моделирующая мышление "Homo sapiens", работу его мозга. На сегодняшнем этапе развития ИИ больше помогает людям, развлекает их. Но, по прогнозам экспертов, дальнейший прогресс в области робототехники и искусственного интеллекта может поставить перед человечеством целый ряд морально-этических и юридических вопросов.
В этом году на выставке роботов в Женеве самый совершенный андроид София заявила, что учится быть человеком. В октябре София впервые в истории искусственного интеллекта была признана гражданкой Саудовской Аравии с полноценными правами. Первая ласточка?
Основные тенденции робототехники
В 2017 году специалисты цифровой индустрии отметили несколько выдающихся решений в области технологий виртуальной реальности. Не осталась в стороне и робототехника. Очень перспективным выглядит направление совершенствующее управление сложным робомеханизмом через виртуальный шлем (VR). Эксперты пророчат востребованность такой технологии в бизнесе и промышленности. Вероятные сценарии использования:
- Управление беспилотной техникой (складскими погрузчиками и манипуляторами, дронами, трейлерами),
- Проведение медицинских исследований и хирургических операций,
- Освоение труднодоступных объектов и областей (дно океана, полярные области). Кроме того, программирование роботов позволяет им осуществлять и автономную работу.
Еще один популярный тренд - connected car. Совсем недавно представители гиганта Apple заявили о старте разработок собственного "беспилотника". Все больше фирм выражают свою заинтересованность в создании машин, способных самостоятельно перемещаться по пересеченным трассам, сохраняя грузы и оборудование.
Возрастающая сложность алгоритмов программирования роботов и машинного обучения предъявляет повышенные требования к вычислительным ресурсам и, следовательно, к "железу". По-видимому, оптимальным выходом в этом случае будет подключение устройств к облачной инфраструктуре.
Важное направление - когнитивная робототехника. Стремительный рост количества "умных" машин заставляет разработчиков все чаще задумываться о том, как научить роботов слаженно взаимодействовать.
Сделать робота очень просто Давайте разберемся, что же потребуется чтобы создать робота в домашних условиях, для того чтобы понять основы робототехники .
Наверняка, насмотревшись фильмов про роботов, тебе не раз хотелось построить своего боевого товарища, но ты не знал с чего начать. Конечно, у тебя не получится построить двуногого терминатора, но мы и не стремимся к этому. Собрать простого робота может любой, кто умеет правильно держать паяльник в руках и для этого не нужно глубоких знаний, хотя они и не помешают. Любительское роботостроение мало чем отличается от схемотехники, только гораздо интереснее, потому что тут так же затронуты такие области, как механика и программирование. Все компоненты легкодоступны и стоят не так уж и дорого. Так что прогресс не стоит на месте, и мы будем его использовать в свою пользу.
Введение
Итак. Что же такое робот? В большинстве случаев это автоматическое устройство, которое реагирует на какие-либо действия окружающей среды. Роботы могут управляться человеком или выполнять заранее запрограммированные действия. Обычно на роботе располагают разнообразные датчики (расстояния, угла поворота, ускорения), видеокамеры, манипуляторы. Электронная часть робота состоит из микроконтроллера (МК) - микросхема, в которую заключён процессор, тактовый генератор, различная периферия, оперативная и постоянная память. В мире существует огромное количество разнообразных микроконтроллеров для разных областей применения и на их основе можно собирать мощных роботов. Для любительских построек широкое применение нашли микроконтроллеры AVR. Они, на сегодняшний день, самые доступные и в интернете можно найти много примеров на основе этих МК. Чтобы работать с микроконтроллерами тебе нужно уметь программировать на ассемблере или на Cи и иметь начальные знания в цифровой и аналоговой электронике. В нашем проекте мы будем использовать Cи. Программирование для МК мало чем отличается от программирования на компьютере, синтаксис языка такой же, большинство функций практически ничем не отличаются, а новые довольно легко освоить и ими удобно пользоваться.
Что нам нужно
Для начала наш робот будет уметь просто объезжать препятствия, то есть повторять нормальное поведение большинства животных в природе. Всё что нам потребуется для постройки такого робота можно будет найти в радиотехнических магазинах. Решим, как наш робот будет передвигаться. Самым удачным я считаю гусеницы, которые применяются в танках, это наиболее удобное решение, потому что гусеницы имеют большую проходимость, чем колёса машины и ими удобнее управлять (для поворота достаточно вращать гусеницы в разные стороны). Поэтому тебе понадобится любой игрушечный танк, у которого гусеницы вращаются независимо друг от друга, такой можно купить в любом магазине игрушек по разумной цене. От этого танка тебе понадобится только платформа с гусеницами и моторы с редукторами, остальное ты можешь смело открутить и выкинуть. Так же нам потребуется микроконтроллер, мой выбор пал на ATmega16 - у него достаточно портов для подключения датчиков и периферии и вообще он довольно удобный. Ещё тебе потребуется закупить немного радиодеталей, паяльник, мультиметр.
Делаем плату с МК
В нашем случае микроконтроллер будет выполнять функции мозга, но начнём мы не с него, а с питания мозга робота. Правильное питание - залог здоровья, поэтому мы начнём с того, как правильно кормить нашего робота, потому что на этом обычно ошибаются начинающие роботостроители. А для того, чтобы наш робот работал нормально нужно использовать стабилизатор напряжения. Я предпочитаю микросхему L7805 - она предназначена, чтобы на выходе выдавать стабильное напряжение 5В, которое и нужно нашему микроконтроллеру. Но из-за того, что падение напряжения на этой микросхеме составляет порядка 2,5В к нему нужно подавать минимум 7,5В. Вместе с этим стабилизатором используются электролитические конденсаторы, чтобы сгладить пульсации напряжения и в цепь обязательно включают диод, для защиты от переполюсовки.
Теперь мы можем заняться нашим микроконтроллером. Корпус у МК — DIP (так удобнее паять) и имеет сорок выводов. На борту имеется АЦП, ШИМ, USART и много другого, что мы пока использовать не будем. Рассмотрим несколько важных узлов. Вывод RESET (9-ая нога МК) подтянут резистором R1 к «плюсу» источника питания - это нужно делать обязательно! Иначе твой МК может непреднамеренно сбрасываться или, проще говоря - глючить. Так же желательной мерой, но не обязательной является подключение RESET’а через керамический конденсатор C1 к «земле». На схеме ты так же можешь увидеть электролит на 1000 мкФ, он спасает от провалов напряжения при работе двигателей, что тоже благоприятно скажется на работе микроконтроллера. Кварцевый резонатор X1 и конденсаторы C2, C3 нужно располагать как можно ближе к выводам XTAL1 и XTAL2.
О том, как прошивать МК, я рассказывать не буду, так как об этом можно прочитать в интернете. Писать программу мы будем на Cи, в качестве среды программирования я выбрал CodeVisionAVR. Это довольно удобная среда и полезна новичкам, потому что имеет встроенный мастер создания кода.
Управление двигателями
Не менее важным компонентом в нашем роботе является драйвер двигателей, который облегчает нам задачу в управлении им. Никогда и ни в коем случае нельзя подключать двигатели напрямую к МК! Вообще мощными нагрузками нельзя управлять с микроконтроллера напрямую, иначе он сгорит. Пользуйтесь ключевыми транзисторами. Для нашего случая есть специальная микросхема - L293D. В подобных несложных проектах всегда старайтесь использовать именно эту микросхему с индексом «D», так как она имеет встроенные диоды для защиты от перегрузок. Этой микросхемой очень легко управлять и её просто достать в радиотехнических магазинах. Она выпускается в двух корпусах DIP и SOIC. Мы будем использовать в корпусе DIP из-за удобства монтажа на плате. L293D имеет раздельное питание двигателей и логики. Поэтому саму микросхему мы будем питать от стабилизатора (вход VSS), а двигатели напрямую от аккумуляторов (вход VS). L293D выдерживает нагрузку 600 мА на каждый канал, а этих каналов у неё два, то есть к одной микросхеме можно подключить два двигателя. Но, чтобы перестраховаться, мы объединим каналы, и тогда потребуется по одной микре на каждый двигатель. Отсюда следует, что L293D сможет выдержать 1.2 А. Чтобы этого добиться нужно объединить ноги микры, как показано на схеме. Микросхема работает следующим образом: когда на IN1 и IN2 подаётся логический «0», а на IN3 и IN4 логическая единица, то двигатель вращается в одну сторону, а если инвертировать сигналы - подать логический ноль, тогда двигатель начнёт вращаться в другую сторону. Выводы EN1 и EN2 отвечают за включение каждого канала. Их мы соединяем и подключаем к «плюсу» питания от стабилизатора. Так как микросхема греется во время работы, а установка радиаторов проблематична на этот тип корпуса, то отвод тепла обеспечивается ногами GND — их лучше распаивать на широкой контактной площадке. Вот и всё, что на первое время тебе нужно знать о драйверах двигателей.
Датчики препятствий
Чтобы наш робот мог ориентироваться и не врезался во всё, мы установим на него два инфракрасных датчика. Самый простейший датчик состоит из ик-диода, который излучает в инфракрасном спектре и фототранзистор, который будет принимать сигнал с ик-диода. Принцип такой: когда перед датчиком нет преграды, то ик-лучи не попадают на фототранзистор и он не открывается. Если перед датчиком препятствие, тогда лучи от него отражаются и попадают на транзистор - он открывается и начинает течь ток. Недостаток таких датчиков в том, что они могут по-разному реагировать на различные поверхности и не защищены от помех — от посторонних сигналов других устройств датчик, случайно, может сработать. От помех может защитить модулирование сигнала, но пока мы этим заморачиватся не будем. Для начала, и этого хватит.
Прошивка робота
Чтобы оживить робота, для него нужно написать прошивку, то есть программу, которая бы снимала показания с датчиков и управляла двигателями. Моя программа наиболее проста, она не содержит сложных конструкций и всем будет понятна. Следующие две строки подключают заголовочные файлы для нашего микроконтроллера и команды для формирования задержек:
#include
#include
Следующие строки условные, потому что значения PORTC зависят от того, как ты подключил драйвер двигателей к своему микроконтроллеру:
PORTC.0 = 1;
PORTC.1 = 0;
PORTC.2 = 1;
PORTC.3 = 0;
Значение 0xFF означает, что на выходе будет лог. «1», а 0x00 - лог. «0».
Следующей конструкцией мы проверяем, есть ли перед роботом препятствие и с какой оно стороны:
if (!(PINB & (1< Если на фототранзистор попадает свет от ик-диода, то на ноге микроконтроллера устанавливается лог. «0» и робот начинает движение назад, чтобы отъехать от препятствия, потом разворачивается, чтобы снова не столкнуться с преградой и затем опять едет вперёд. Так как у нас два датчика, то мы проверяем наличие преграды два раза - справа и слева и потому можем узнать с какой стороны препятствие. Команда «delay_ms(1000)» указывает на то, что пройдёт одна секунда, прежде чем начнёт выполняться следующая команда. Я рассмотрел большинство аспектов, которые помогут тебе собрать твоего первого робота. Но на этом робототехника не заканчивается. Если ты соберёшь этого робота, то у тебя появится куча возможностей для его расширения. Можно усовершенствовать алгоритм робота, как например, что делать, если препятствие не с какой-то стороны, а прямо перед роботом. Так же не помешает установить энкодер - простое устройство, которое поможет точно располагать и знать расположение твоего робота в пространстве. Для наглядности возможна установка цветного или монохромного дисплея, который может показывать полезную информацию - уровень заряда аккумулятора, расстояние до препятствия, различную отладочную информацию. Не помешает и усовершенствование датчиков - установка TSOP (это ик-приёмники, которые воспринимают сигнал только определённой частоты) вместо обычных фототранзисторов. Помимо инфракрасных датчиков существуют ультразвуковые, стоят подороже, и тоже не лишены недостатков, но в последнее время набирают популярность у роботостроителей. Для того, чтобы робот мог реагировать на звук, было бы неплохо установить микрофоны с усилителем. Но по-настоящему интересным, я считаю, установка камеры и программирование на её основе машинного зрения. Есть набор специальных библиотек OpenCV, с помощью которых можно запрограммировать распознавание лиц, движения по цветным маякам и много всего интересного. Всё зависит только от твоей фантазии и умений. Список компонентов: ATmega16 в корпусе DIP-40> L7805 в корпусе TO-220 L293D в корпусе DIP-16 х2 шт. резисторы мощностью 0,25 Вт номиналами: 10 кОм х1 шт., 220 Ом х4 шт. конденсаторы керамические: 0.1 мкФ, 1 мкФ, 22 пФ конденсаторы электролитические: 1000 мкФ х 16 В, 220 мкФ х 16В х2 шт. диод 1N4001 или 1N4004 кварцевый резонатор на 16 МГц ИК-диоды: подойдут любые в количестве двух штук. фототранзисторы, тоже любые, но реагирующие только на длину волны ик-лучей Код прошивки: В данный момент мой робот практически завершён. На нём установлена беспроводная камера, датчик расстояния (и камера и этот датчик установлены на поворотной башне), датчик препятствия, энкодер, приёмник сигналов с пульта и интерфейс RS-232 для соединения с компьютером. Работает в двух режимах: автономном и ручном (принимает сигналы управления с пульта ДУ), камера также может включаться/выключаться дистанционно или самим роботом для экономии заряда батарей. Пишу прошивку для охраны квартиры (передача изображения на компьютер, обнаружение движений, объезд помещения). Многие робототехнические контроллеры реализованы с использованием языков программирования специального назначения. Например, многие программы для обобщающей архитектуры были реализованы на языке поведения
, который был определен Бруксом. Этот язык представляет собой язык управления в реальном времени на основе правил, результатом компиляции которого становятся контроллеры AFSM
. Отдельные правила этого языка, заданные с помощью синтаксиса, подобного Lisp
, компилируются в автоматы AFSM, а группы автоматов AFSM объединяются с помощью совокупности механизмов передачи локальных и глобальных сообщений. Так же как и обобщающая архитектура, язык поведения является ограниченным, поскольку он нацелен на создание простых автоматов AFSM с относительно узким определением потока связи между модулями. Но в последнее время на базе этой идеи проведены новые исследования, которые привели к созданию целого ряда языков программирования, аналогичных по своему духу языку поведения, но более мощных и обеспечивающих более быстрое выполнение. Одним из таких языков является универсальный робототехнический язык
, или сокращенно GRL
(Generic Robot Language
). GRL- это функциональный язык программирования для создания больших модульных систем управления. Как и в языке поведения, в GRL в качестве основных конструктивных блоков используются конечные автоматы. Но в качестве настройки над этими автоматами язык GRL предлагает гораздо более широкий перечень конструкций для определения коммуникационного потока и синхронизации ограничений между различными модулями, чем язык поведения. Программы на языке GRL компилируются в эффективные программы на таких языках команд, как С
. Еще одним важным языком программирования (и связанной с ним архитектурой) для параллельного робототехнического программного обеспечения является система планирования реактивных действий, или сокращенно RAPS (Reactive Action Plan System)
. Система RAPS позволяет программистам задавать цели, планы, связанные с этими целями (или частично определять политику), а также задавать условия, при которых эти планы по всей вероятности будут выполнены успешно. Крайне важно то, что в системе RAPS предусмотрены также средства, позволяющие справиться с неизбежными отказами, которые возникают в реальных робототехнических системах. Программист может задавать процедуры обнаружения отказов различных типов и предусматривать процедуру устранения исключительной ситуации для каждого типа отказа. В трехуровневых архитектурах система RAPS часто используется на исполнительном уровне, что позволяет успешно справляться с непредвиденными ситуациями, не требующими перепланирования. Существует также несколько других языков, которые обеспечивают использование в роботах средств формирования рассуждений и средств обучения. Например, Gologпредставляет собой язык программирования, позволяющий обеспечить безукоризненное взаимодействие средств алгоритмического решения задач (планирования) и средств реактивного управления, заданных непосредственно с помощью спецификации. Программы на языке Golog формулируются в терминах ситуационного исчисления с учетом дополнительной возможности применения операторов недетерминированных действий. Кроме спецификации программы управления с возможностями недетерминированных действий, программист должен также предоставить полную модель робота и его среды. Как только программа управления достигает точки недетерминированного выбора, вызывается планировщик (заданный в форме программы доказательства теорем) для определения того, что делать дальше. Таким образом программист может определять частично заданные контроллеры и опираться на использование встроенных планировщиков для принятия окончательного выбора плана управления. Основной привлекательной особенностью языка Golog является предусмотренная в нем безукоризненная интеграция средств реактивного управления и алгоритмического управления. Несмотря на то что при использовании языка Golog приходится соблюдать строгие требования (полная наблюдаемость, дискретные состояния, полная модель), с помощью этого языка были созданы высокоуровневые средства управления для целого ряда мобильных роботов, предназначенных для применения внутри помещений. Язык «JSk CES (сокращение от C++ for embedded systems - C++ для встроенных систем) - это языковое расширение C++, в котором объединяются вероятностные средства и средства обучения. В число типов данных CES входят распределения вероятностей, что позволяет программисту проводить расчеты с использованием неопределенной информации, не затрачивая тех усилий, которые обычно связаны с реализацией вероятностных методов. Еще более важно то, что язык CES
обеспечивает настройку робототехнического программного обеспечения с помощью обучения на основании примеров, во многом аналогично тому, что осуществляется в алгоритмах обучения. Язык CES
позволяет программистам оставлять в коде «промежутки», которые заполняются обучающими функциями; обычно такими промежутками являются дифференцируемые параметрические представления, такие как нейронные сети. В дальнейшем на отдельных этапах обучения, для которых учитель должен задать требуемое выходное поведение, происходит индуктивное обучение с помощью этих функций. Практика показала, что язык CES может успешно применяться в проблемных областях, характерных для частично наблюдаемой и непрерывной среды. Язык ALisp представляет собой расширение языка Lisp
. Язык ALisp
позволяет программистам задавать недетерминированные точки выбора, аналогичные точкам выбора в языке Golog. Но в языке ALisp для принятия решений применяется не программа доказательства теорем, а средства определения правильного действия с помощью индуктивного обучения, в которых используется обучение с подкреплением. Поэтому язык ALisp
может рассматриваться как удобный способ внедрения знаний о проблемной области в процедуру обучения с подкреплением, особенно знаний об иерархической структуре «процедур» желаемого поведения. До сих пор язык ALispприменялся для решения задач робототехники только в имитационных исследованиях, но может стать основой многообещающей методологии создания роботов, способных к обучению в результате взаимодействия со своей средой.Заключение
