Robot tự đi bộ: 7 bước

2024 Tác giả: John Day | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2024-01-30 13:34

Tôi đã làm gì?

● Một bot có thể được huấn luyện để đi bộ (di chuyển về phía trước) trên các bề mặt khác nhau. Con bot mô tả một sinh vật đơn giản với 4 chân không dài bằng đầu gối đang cố gắng di chuyển về phía trước. Nó biết rằng nó chỉ có thể định hướng mỗi chân theo 3 cách có thể. Bây giờ nó phải tìm ra các bước tốt nhất có thể để tiếp tục di chuyển. Vì chuyển động của nó cũng phụ thuộc vào ma sát với bề mặt, chúng tôi tin rằng đối với mỗi bề mặt khác nhau mà nó đi, sẽ có một tập hợp các bước khác nhau (không nhất thiết là duy nhất nhưng rất có thể giống nhau) để tối đa hóa nỗ lực di chuyển của nó.

Cái này được dùng để làm gì?

● Nó được sử dụng tốt nhất để hình dung các kiểu đi bộ của AI ROBOT.

Bước 1: Sơ đồ dòng chảy

Đây là một sự cố của toàn bộ dự án. Nói chung, dự án gồm 2 phần điện tử với cấu trúc cơ khí của robot và phần còn lại là thuật toán chạy trên pc và mã chạy trên arduino.

Bước 2: CÁC THÀNH PHẦN CHÍNH ĐÃ THAM GIA:

Thiết bị điện tử

Arduino UNO (!)

Thiết bị cảm biến sóng siêu âm

Động cơ servo

Mô-đun Bluetooth

Mã hóa

Arduino IDE

Teraterm

Máy tính xách tay Jupyter

Q- thuật toán học

Bước 3: MODULE V1:

Học tập củng cố: Sử dụng ANN (Mạng thần kinh nhân tạo), chúng tôi đã lên kế hoạch đào tạo robot của mình và chúng tôi đã đưa ra hai phương pháp khả thi.

Ràng buộc: Mỗi chân (động cơ servo) chỉ được đảm nhận 3 vị trí có thể là 60, 90 & 120 độ. Giả định: Chúng tôi coi rằng chuyển động của bot sẽ tạo thành 4 trạng thái (một trạng thái là một hướng nhất định của cả bốn servo), tức là sẽ có 4 trạng thái khác nhau của rô bốt mà chúng tôi sẽ coi là 4 bước tương ứng cho chúng ta một chu kỳ chuyển động, trong mà bot sẽ di chuyển về phía trước một khoảng cách. Chu kỳ này sẽ được lặp lại trong quảng cáo để giữ cho bot hoạt động.

Nhưng vấn đề duy nhất là số lần lặp được đánh giá - Chúng ta có 3 hướng khả thi cho mỗi động cơ và có 4 động cơ khác nhau khiến nó có 3 ^ 4 = 81 trạng thái trong đó robot có thể tồn tại ở một bước hoặc trạng thái. Chúng ta phải thực hiện 4 bước khác nhau để hoàn thành một chuyển động phức tạp, có nghĩa là 81 ^ 4 = 43, 046, 721 tổ hợp có thể được kiểm tra để đạt hiệu quả tối đa cho một chu kỳ chuyển động. Giả sử mất 5 giây để đào tạo một trạng thái duy nhất thì sẽ mất 6,8250 năm để hoàn thành quá trình đào tạo!

Bước 4: MODULE V2:

Thuật toán Q-learning

Một thuật toán học tăng cường ban đầu được phát triển để đào tạo những thứ có trạng thái hữu hạn và tìm đường đi ngắn nhất. nguồn:

Toán học của thuật toán: Có 81 trạng thái có thể có cho mỗi bước mà bot có thể ở, chúng tôi đặt tên các trạng thái này là các số từ 1 đến 81 và bây giờ những gì chúng tôi muốn biết là giá trị chuyển tiếp, nghĩa là sự thay đổi vị trí của rô bốt (khoảng cách di chuyển) trong khi nó chuyển từ trạng thái ngẫu nhiên s1 sang một số trạng thái khác s2 (s1, s2 từ 81 trạng thái đó). Chúng ta có thể xem nó như một ma trận có 81 hàng và 81 cột trong đó một phần tử của ma trận sẽ bằng giá trị khoảng cách mà nó đã di chuyển từ đó tương ứng với số hàng và cột của nó. Các giá trị này có thể là tích cực hoặc tiêu cực tùy thuộc vào hành động của robot trong từ thực. Bây giờ chúng ta sẽ tìm một vòng lặp khép kín các trạng thái trong đó khoảng cách mà nó đi được luôn dương, Chúng ta sẽ đánh giá các giá trị của ma trận 81x81 là 81 ^ 2 = 6561, bây giờ nếu chúng ta mất 5 giây để các giá trị này được lưu trữ trong ma trận thì nó sẽ mất 9,1125 giờ chỉ để tạo toàn bộ ma trận và sau đó, một vòng lặp các bước để tối đa hóa hiệu quả di chuyển có thể được hình dung một cách dễ dàng.

Bước 5: CÁC VẤN ĐỀ ĐÃ THAM GIA -

1. Đối với một số trạng thái, chuyển động của bot rất không đồng đều và ảnh hưởng đến giá trị cảm biến của sóng siêu âm, bot sẽ nghiêng và nhận khoảng cách từ một bức tường ở xa.
2. Vấn đề ngắt kết nối khỏi máy tính xách tay và khởi động lại arduino khiến nó đào tạo từ giá trị 0 rất khó chịu.
3. Xem tàu robot trong 5h liên tục là rất mệt mỏi.

Bước 6: MODULE A1 và A2:

• Phần cơ học bao gồm bảng khung với bốn servo được cố định vào nó. Chúng tôi đã sử dụng que kem để làm chân.
• Nhiệm vụ chính của chúng tôi - theo dõi khoảng cách của bot từ vị trí ban đầu của nó.
• Cách tiếp cận đầu tiên của chúng tôi là sử dụng cảm biến con quay hồi chuyển và sử dụng gia tốc của bot khi nó di chuyển để trích xuất vận tốc và sau đó là vị trí của nó.
• Vấn đề - Hóa ra là quá phức tạp để thực hiện! Thay thế - Chúng tôi chỉ giới hạn chuyển động của bot ở 1 chiều và sử dụng cảm biến siêu âm để đo khoảng cách từ một bức tường thẳng phía trước.
• Mô-đun HC05-Bluetooth được sử dụng trong thời gian đào tạo để truyền tốc độ chuyển đổi khoảng cách giữa hai bước tới PC và ở đó dữ liệu được lưu trữ trong ma trận.

Bước 7: Liên kết đến Video:

Các bước của bé:

Cảnh quay đào tạo:

Gần như thẳng:

Video robot nhảy múa:

Final Vide0: