En son makalemde açı mesafe arasındaki ilişkiden bahsetmiş rota planlama için nasıl kullanılabileceğine değinmiştim. Basit trigonometriden faydalandığımız bir diğer konuda engel tanıma. Bildiğiniz üzere mesafe ölçümü için sharp ir mesafe sensörleri kullanıyorum. Bu yazımda C# ve Microsoft Robotics Studio ile sabit olarak duran robotun çevredeki engelleri olan algısından bahsedeceğim.
Engel tanıma için bu testimde robot durağan iken etrafındaki engelleri nasıl algılıyor bunu merak ettim. Video da daha iyi görebileceğiniz gibi robotumun üzerinde servo üzerine monte edilmiş 3 adet Sharp IR mesafe sensörü var. Aslında burada basit olarak yaptığım 20 derece lik hareketlerle sensöre ait okumaları alıp bunları bir kartezyen koordinat sisteminde göstermek. "+" işaretleri algıladığı engelleri belirtiyor. Aslında robotun yaptığı işlemler basit ve şu şekilde.
- Son dereceye 20 derece ekle ve servoyu hareket ettir.
- 500 ms bekle (daha doğru bir okuma için)
- Sharp IR sensörden gelen mesafeyi oku.
- Mesafe ve açıdan gelen bilgilere göre merkez nokta kendin olmak üzere bunu kartezyen koordinat sitemine çiz.
Bahsi geçen adımlar için bir timerdan faydalanıp son okuma derecesini integer olarak tuttum. Timer tick fonksiyona ise yukarıdaki işlemleri ekledim oldukça basit.
Bu tarz bir tarama işleminin en kötü yanı tarama işleminin aldığı süre zira okuma derecesini düşürürseniz tarama çok uzun sürüyor ama aldığınız veriler daha detaylı oluyor. Dereceyi arttırırsanız ise doğal olarak o açı aralığındaki bir nesneyi kaçırma ihtimaliniz oldukça artıyor. Okumalarda yaşadığım bir diğer sıkıntı ise ortamın ısısı, ışık, parlaklı ve matlık gibi etkenlerin sharp ir mesafe sensörü üzerindeki etkisi. Sharp IR sensörün gönderdiği ışın ve çarptığı yüzeyin açısı sanki algılamada hata payını arttırıyor. Video da izleyeceğiniz gibi eğimi düşük yani ışını daha küçük bir açıyla çarptığı noktalar algılanan mesafede değişimlere sebep oluyor. Geniş açıdan baktığımızda ise turret'ın dönme hareketi ile okumalar arasında bir ilişki olduğunu söyleyebilirim. Duvar gibi düz bir yüzeyi çizgi olarak algılamak yerine eğri olarak algılıyor. Bunun üzerine yoğunlaşmam ve ışının olası çarpma açılarını değerlendirecek bir normalizasyon algoritması üzerinde çalışmam gerekecektir. Yoksa robot olduğunu düşündüğü yerde hiçbir zaman olamayacak ve engel olmadığını düşündüğü yerde bir engel ile karşılaşacaktır. Bunların hepsi ayrı bir dalın uzmanlık alanı bu sebeple ileride odometri ve slam algoritmaları üzerine biraz daha yoğunlaşacağım.
Bir sonraki denememde servoyu sadece gerekli olduğu zamanda kullanarak okuma yapmak ve hareketli olarak yapılan algılamalar üzerinde yoğunlaşacağım. Bu durumda önümde SLAM algoritamaları, odometri gibi kavramlar beni bekliyor olacak. Engellere takılmamanız dileğiyle.
.jpg)