WalaBeerタンク

クレーンの現在の状態を確認することから始まります。上昇させる必要があるが上昇していない場合は、ハッチドアのサーボを更新してクレーンを上に移動します。下げる必要があるがそうでない場合は、クレーンを下げてからハッチを閉じます。ステッピングモーターのコイルは、バッテリーをオンのままにすると深刻な温度になり、バッテリーを消耗する可能性があるため、プロセスの最後に無効にする必要があります。

Arduino-ラズベリーパイ通信

Arduinoは、USB-マイクロUSBケーブルを使用してRaspberry Piから接続および給電され、シリアルを介して通信します。ラズベリーは次のコマンドでArduinoを制御します：

• s->無線制御をオフにし、シリアルコマンドのみを受け入れます。 Arduinoはこれに「OK」と答え、無線制御を無効にします。このOKは、RpiがArduinoを認識する方法の一部です。

• r->ラジコンをオンに戻します

• e->クレーンを持ち上げる（したがってハッチを開く）

• d->クレーンを下げる

• m XY->モーターの速度を設定します。 XはmotorSpeedBase、YはmotorSpeedChangeです。 XとYは両方とも整数である必要があります

• b-> arduinoは整数で答えます：バッテリー電圧* 100

• l->照明をオンにする

• o->照明をオフにする

シリアル制御の場合、ArduinoはRCチャネル1と2の割り込みを無効にしますが、3は無効にしないことに注意してください。チャネル3（スイッチ）は、WalaBeerタンクが狂った場合に無効にするための安全スイッチとして使用されます自律モードのもの。

ワラボット

これがWalabotの出番です。Walabotは、イメージングにマイクロ波を使用する3Dセンサーです。壁越しに見たり、遠くから呼吸を検出したり、暗闇で見たりするなど、すばらしいことができます。他の人がそれをするのに素晴らしい仕事をしたので、私は他の機能についてのページを書きたくありません。しかし、私はそれらについて読むことを本当にお勧めします。

タンクの唯一のナビゲーションセンサーとしてWalabotを使用します。 WalabotをRaspberryPiで使用するには、最初にWalabotSDKをインストールする必要があります。ここからSDKをダウンロードでき、WalabotAPIサイトがSDKのインストールに役立ちます。 Walabotの使い方については、役立つ情報や例がたくさんあります。サイトを確認することをお勧めします。

Walabotの消費電力は0.4〜0.9Aです。これは、デフォルトでは、RaspberryPiがWalabotに電力を供給するのに十分なエネルギーを提供できないことを意味します。幸い、次の行を追加することで、rpiのUSBポートの電力出力を増やす方法があります： `max_usb_current =1`を/boot/config.txtに追加します。私が知っているように、それは出力を600mAから1200mAに増やします。

それは素晴らしいことですが、ここで問題が発生します。私はArduinoとRaspberryのサーボにも電力を供給しています。タンクのモーターとステッピングモーターはバッテリーで動くので、大丈夫だと思いました。しかし、そうです。この状態でWalabotを起動すると、WALABOT_ERR_PROTOCOLメッセージで停止します。開始しようとすると、電圧低下が発生する可能性があります。

バッテリーエリミネーター回路は最大3Aを供給できるので、ここではそれで十分です。 Walabotには2つのマイクロUSBポートがあります。真ん中のポートは、他のポートと通信しながらそこから電力を供給できるため、この状況で役立ちます。これを行うには、このジャンパーを移動するために、変更を加えてWalabotのカバーを取り外す必要がありました

その後、Walabotは完全に機能し、WALABOT_ERR_PROTOCOLはなくなりました。

背面のロゴ（滑らかな部分は前面）には、4つの非常に強力な磁石が組み込まれています。これらは、追加のハードウェアなしで、ワラボットをタンクの金属フロントに簡単に取り付けるために使用されました。

フォローしてください

戦車の「セールスポイント」の1つは、フォローミーモードです。あなたがビールタンクにあなたに従うように頼むならば、それは最善を尽くしてあなたに従うでしょう。目的地に着いたら、中のビールを頼むだけです。それは素晴らしいパーティートリックです！

Walabot SDKは、Walabotと対話するためのあらゆる種類の方法を提供します。私のプロジェクトは getTargets を使用しています 移動ターゲットID で機能 （MTI）モード。 Walabotの前で動く物体を検出するために使用されます。私の構成では、getTargetsは最大4つのターゲットを返し、最大距離1.5メートルのオブジェクトを表示します。

ターゲットには、XYZ座標と振幅パラメータがあります。ここでは高さ（X）は重要ではないため、Y座標とZ座標のみを使用します。問題は、どのターゲットが何であるかを判断する方法がないことです。

初期のバージョンでは、ターゲットリストで人間を見つけるために、ルールを作成しました。フォローするように注文する前に、80cmの距離でワラボットの前に立つ必要があります。その後、私のコードは、十分に高い振幅を持つ最も近いオブジェクトが人間であると想定しています。人間が検出された場合、戦車がしなければならないのは、移動して人間を目的の位置に保つことだけです。

残念ながら、それは完璧ではありませんでした。幸いなことに、私は別のアプローチの提案を受けました。それは同じように始まります：あなたは80cmの距離でワラボットの前に立つ必要があります。戦車に最も近いターゲットは人間と見なされます。その後、各反復で、人間の位置が前の位置に最も近いターゲットになります。新しい位置と古い位置の間の距離が長すぎる場合、タンクは人間の位置を更新せず、停止します。戦車は古い位置の周りにいる人間を見つけようとするので、その人物を見つけた場合は、追跡を続けます。それはかなり簡単な考えです。

アリーナビューでいくつかのケースを調べてみましょう。戦車の目的は、人間をターゲットエリア（赤い長方形）に留めておくことです。青が最も近く、これらの場合は人間です：

• ケース1：人間はターゲットエリアにいるため、移動は必要ありません

• ケース2：人間が右側にいて、タンクに近すぎます。最初に戦車は右に曲がり、次に後方に移動して人間から遠ざかります。

• ケース3：戦車は回転する必要はありませんが、人間が遠すぎます。前進します。この写真を撮ったとき、ワラボットは3つのターゲットを見ました

• ケース4：この写真と左側にはターゲットが1つだけあります。タンクは左に移動してから前方に移動します。

• ケース5：人間が赤い長方形になるまで、戦車は後方に移動します。

これらの画像は、Walabot-SensorTargetsデモのわずかに変更されたバージョンからのアリーナビューの印刷画面です。私のプロジェクトはGUIを必要としないため、GUIはありませんが、同じプリンシパルを使用しています。 githubページから他のデモプロジェクトをチェックすることをお勧めします。

現在の設定での動きはあまり流動的ではありません。前進すると同時に自律モードになることはできません。その主な理由は、ワラボットのフレームレートです。現在の設定では約6FPSです。これは、ラズベリーが0.16秒ごとに1つの更新を取得することを意味します。これは問題だ。 0.16秒で多くのことが起こる可能性があります。この問題を克服するために、私はタンクの速度を落としました。私は可能な限り最小の速度を使用して前進し、方向転換しました。また、追跡されたセットアップではこれらの動きが信頼できないため、回転と移動の組み合わせを削除しました。高速では多くのオーバーシュートを起こし、低速では現在のバージョンよりも信頼性が低くなりました。

音声制御

自律モードでは、タンクを制御するためのクールな方法が必要でした。これを行うために、AmazonのAlexaスキルキットを使用しました。初期のバージョンでは、ラズベリーを直接制御するためにngrokで使用していました。通常、人々はこれを行うためにAmazon Echoのバージョンを使用しますが、残念ながら私はそのようなデバイスを持っていません。これを行うには、echosimとGooglePlayのAmazonAlexaアプリを使用する必要がありました。 WalaBeerはAlexaが認識できないものであるため、スキルの名前はBeerTankです。ビール、ラブビールなどを購入しますが、WalaBeerは購入しません。これらのコマンドを使用して、Alexaとやり取りできます：

• ビールタンクを開始

• ライトを{オン/オフ}にします

• {開閉}貨物倉

• {開始/停止}私をフォロー

• [停止/キャンセル]

最初の2つの機能に関するビデオは次のとおりです。

ビデオ内の一部の音声コマンドは、公開プロセス中のいくつかの要件により、現在のコマンドと異なる場合があります（例：「stop」が「stopfollowingme」に変更されました）。 Alexaを使用してRaspberryPiを制御するのは非常に簡単ですが、それを行うための知識を得るのは簡単ではありません。初めてngrokを使用しました。これを行うのは非常に簡単でしたが、ngrokはテスト目的にのみ適しています。 ngrokが提供するURLは、再起動するたびに変更され、他にも問題があります。簡単に言えば、より良いソリューションが必要でした。

AWSLambdaとAWSIoTの使用に移りました。それらは私の目的には完璧ですが、それらの使用方法に関する有用な情報を見つけるのは非常に困難でした。部分的なチュートリアルやドキュメントをたくさん見つけましたが、通常、いくつかの重要な情報が欠落しているか、機能しませんでした。最後に、KurtBraunのYouTubeチャンネルを見つけました。彼は私を大いに助けてくれた素晴らしいチュートリアルを作りました。 AWSLambdaとAWSIoTを使用したい場合は、彼のビデオを本当にお勧めします：

この他のビデオは、私が実験の部分を行ったときにも役に立ちました。 LambdaとAWSIoTの構成については詳しく説明しません。これらのビデオには、このトピックに関する必要な情報がすべて含まれています。

彼は自分のビデオでNode-REDを使用しました。これは非常に便利なツールですが、JavaScriptの代わりにPythonを使用する必要がありました。 AmazonはPython用のSDKを提供していますが、私はPaho MQTT Clientを使用して、RaspberryPiに「wbt」トピックのメッセージをサブスクライブさせました。使いやすかったです。

最後に、プロトタイプの現在のステータスに関するビデオを次に示します。

ご覧のとおり、「フォローミー」モードは非常にうまく機能していますが、このモードではタンクが非常に遅くなります。おそらくそれはわずかに高速化が可能ですが、私はそれがクレイジーなことをしないことを確認したかったのです。タンクの速度を落とす必要がありました。高速になると、ほとんどの場合、回転しているときに簡単に失くしてしまう可能性があるためです。 「フォローミー」モードで速度を大幅に上げる方法についていくつかのアイデアがありますが、そのソリューションを実装するには、時間がかかり、場合によっては追加のハードウェアが必要になります。

ここから私のスキルにアクセスできます。これがそのIDです：

amzn1.ask.skill.a7453502-b1aa-47fa-a552-ed8e2c792b2e

スキルを公開したい場合は、認証してデバイスを区別することをお勧めします。そのためには、この素晴らしいチュートリアルに従ってください。

キャンセル

「ほとんどの電子機器は上部に統合されている」という画像にある別の部分について、いくつかの言葉を書きたいと思います。私はこれらについて話している：

これらはタコメーターです。最終バージョンでは使用しませんでしたが、まだ使用されています。

このようなタコメーターは、メインホイールの白黒の紙とその前の反射型IRセンサーの2つの部分で構成されています。反射光は対象物の色によって異なります。差が非常に大きいため、状態の区別が非常に簡単で、回転速度を簡単に計算できます。この設定の唯一の問題は、動きが遅い場合のサンプルレートが低いことですが、高速では非常にうまく機能します。

タコメーターはうまく機能しましたが、プロジェクトではタコメーターは必要ないことに気付きました。また、他の目的でArduinoのGPIOピンも必要でした。これが彼らの話です。

結論

最終結果は素晴らしく、便利で楽しいです！また、他の将来のプロジェクトのための優れたプラットフォームでもあります。懸命に努力して音声制御を機能させることができ、Walabotもこの目的のための優れたセンサーであることが証明されました。私はこの戦車を改善するための多くの方法を見ているので、あなたは将来それについてもっと見るでしょう！

これは私のこれまでで最高で最も成功したプロジェクトです。そしてまた最長。それがさらに長くなるのを防ぐために、私が得たすべての助けに感謝したいと思います。また、読んでくれてありがとう！賞品として、奇妙な犬についての写真があります：