Регистрация / Вход
Прислать материал

Разработка программно-аппаратной платформы антропоморофного робота с элементами обучения

Сведения об участнике
ФИО
Коломыцын Евгений Александрович
Вуз
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Благовещенский государственный педагогический университет"
Тезисы (информация о проекте)
Область наук
Информационные технологии и вычислительные системы
Раздел области наук
Информационные технологии
Тема
Разработка программно-аппаратной платформы антропоморофного робота с элементами обучения
Резюме
Данная работа выполняется в рамках исследований технологий человеко-машинных интерфейсов.
Создание антропоморфных роботов - сложный и высокотехнологичный процесс. Особенную сложность представляет написание
инверсной кинематики для управления роботом. Для решения этой проблемы была разработана система обучения робота
посредством физического передвижения его конечностей человеком. Робот "запоминает" эти движения и,
впоследствии может их воспроизвести. Система основана на обратной связи сервопривода.
Таким образом, данная система позволяет легкостью обучать антропоморфных роботов человеческим движениям, не прибегая к
программированию инверсной кинематики.
Ключевые слова
антропоморфный робот, моторная память, человеко-машинный интерфейс, элементы обучения, сервоприводы, обратная связь
Цели и задачи
Цель проекта - разработка программно-аппаратной платформы антропоморфного робота с системой для упрощенного программирования движений без использования инверсной кинематики

Задачи:
1. Разработать дизайн корпуса робота.
2. Разработать обратную связь сервопривода.
3. Разработать модуль чтения карты памяти.
4. Разработать модуль отображения количества изученных сценариев.
5. Разработать модуль увеличения количества аналоговых входов микроконтроллера.
6. Собрать электронную схему устройства.
7. Запрограммировать алгоритмы моторной памяти.
8. Запрограммировать функции, обеспечивающие основную работу платформы.
Введение

    Данная работа выполняется в рамках исследований технологий человеко-машинных интерфейсов в части способов организации взаимодействия пользователя с компьютерной системой на основе распознавания образов. Для исследований границ применимости разрабатываемых математических моделей в задачах человеко-машинных интерфейсов и моделирования общих с человеком видов и форм коммуникации разрабатываются экспериментальные образцы антропоморфных роботов. 
   Особенную сложность представляет написание инверсной кинематики для управления роботом. Целью данной работы является создание системы для упрощенного программирования движений робототехнических устройств без использования инверсной кинематики. 

Методы и материалы

    Данная задача обычно решается путем использования различных датчиков: потенциометров, датчиков изгиба, датчиков расстояния,  акселерометров, гироскопов, серво-приводов с обратной связью и др. 
В работе использованы стандартные сервоприводы, в которые внесены модификации, обеспечивающие реализацию обратной связи.
    Для реализации принципов моторной памяти была изготовлена программно-аппаратная платформа в виде антропоморфного робота с использованием общедоступных материалов, аппаратных узлов и свободного программного обеспечения, все элементы корпуса робота распечатаны на 3D принтере MyRiwell. При проектировании предполагалось два режима функционированиz робота: режим запоминания сценариев, то есть последовательности состояний всех подвижных узлов с учетом временных характеристик всех изменений  и режим проигрывания сценариев, сохраненных на модуль внешней памяти.

Описание и обсуждение результатов

    Для реализации движений узлов использованы стандартные цифровые сервоприводы со способом управления PDM (Pulse Duration Modulation), основной принцип работы которых заключается в следующем: через определенное логическое устройство (например, платы семейства Arduino) подается управляющий сигнал, несущий в себе определенную длину импульса постоянной частоты. Положение вала сервопривода напрямую зависит от длины импульсов, которая регулируется платой управления сервопривода в зависимости от значений потенциометра, считывающего текущее положение вала. В стандартных сервоприводах частота импульсов составляет 50 Гц и существует верхняя и нижняя границы длины импульсов. На разных моделях сервоприводов они могут отличаться, что требует дополнительной калибровки в каждом конкретном случае. 
    Сервопривод обладает отрицательной обратной связью, то есть он может принимать значения и осуществлять поворот вала на определенный угол, однако получить информацию о положении вала в определенный момент времени в стандартном сервоприводе невозможно. Для организации положительной обратной связи необходимо считывать выходное напряжение потенциометра сервопривода через микроконтроллер по отдельному каналу, и тем самым получать значение положения вала в любой момент времени.
    Реальные значения минимального и максимального угла поворота вала сервопривода находятся по следующим формулам:
min = A_MAX * A_VMIN / A_VREF, 
max =  A_MAX * A_VMAX / A_VREF, 
где     A_VMAX – максимальное напряжение потенциометра, A_VMIN – минимальное напряжение потенциометра, A_MAX – коэффициент нормализации (равен 1024), A_VREF –рабочее напряжение сервопривода.
    Коррекция по указанным формулам значений, получаемых от потенциометра, осуществляется командой скетча Arduino: 
angle = map( analogRead(pin), min, max , 0, 180),
    где angle – значение угла поворота вала в промежутке от 0 до 180 градусов, pin – номер соответствующего вывода платы Arduino для обратной связи сервопривода;
    Описанная программно-аппаратная платформа антропоморфного робота с моторной памятью позволяет записывать и проигрывать сценарии двигательной активности кинематических цепей узлов робота. В дальнейшем данный подход с использованием моторной памяти предполагается использовать в исследованиях применимости математической модели темпьюнкта в задачах обучения машин симультанному узнаванию ситуаций, считываемых с сервоприводов с обратной связью и других датчиков, установленных на борту робота. 

Используемые источники
1. Сёмочкин, А. Н. Антропоморфный робот как платформа для проведения исследований в области технологий человеко-машинного интерфейса на основе распознавания образов / А. Н. Сёмочкин // Сборник научных статей по итогам Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. Общество с ограниченной ответственностью «Редакционно-издательский центр «КУЛЬТ-ИНФОРМ-ПРЕСС»». – 2014. – С. 207 – 208.
2. Сёмочкин, А.Н. Темпьюнкт как модель узнавания образов / А.Н. Сёмочкин // Высокие технологии, экономика, промышленность.: Сборник статей Четырнадцатой международной научно-практической конференции «Фундаментальные и прикладные исследования, разработка и применение высоких технологий в промышленности и экономике». 4-5 декабря 2012 года, Санкт-Петербург, Россия / под ред. А.П. Кудинова. – СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2012.
Information about the project
Surname Name
Kolomystyn Evgeniy
Project title
Development of software and hardware platform of the anthropomorphic robot with learning elements
Summary of the project
This work is carried out within the framework of research technologies of humanmachine interfaces in the ways of the organization of interaction of the user with the computer system based on image recognition. Experimental models of humanoid robots are being developed to research the limits of applicability of mathematical models developed in the problems of man-machine interfaces, simulation and shared with human species and forms of communication. At the same time software development is an important part with the design and implementation of robots’ mechanics.
Creating anthropomorphic robots is a very complex and high-tech process.
Robot’s motion control programming is particularly difficult because it is often reduced to implementation of a complex algorithm of inverse kinematics, when the parameters of the kinematic chains are determined to achieve the required position, orientation or location of the robot relatively to the objects of the environment.
To solve this problem the robot learning system was developed when robot’s limbs are physically moved by man. Robot "remembers"; these movements and later can reproduce them. The system is based on the so-called servo feedback. Then evidence in the form of the output voltage is read by the potentiometer and the real angle is calculated which is installed in the actuator shaft. After that angle records are converted into the data array which is stored in robot memory.
Thus, the system makes it easy to teach the anthropomorphic robots to be able to move like human without complex inverse kinematics programming.
Keywords
anthropomorphic robot, motor memory, the human-machine interface, elements of training, servos, feedback