3D Map erstellen

[Anonym]

Mein aktuelles Konzept sind zwei hc-sr04 auf normalen Servos mit je 180° Stellbereich, in Fahrtrichtung links und rechts.
Bei normaler Gradeausfahrt schauen die beide nach vorne, 10° nach außen (für die Hindernisserkennung).
Bei Rundumblick fährt der eine auf 180° (nach hinten) und der andere auf 0° (nach vorne) und messen dann in 10° Schritten je einen Halbkreis.
Somit gibt es zwei Messungen die jeweils von beiden Sensoren durchgeführt werden und die man somit gegeneinander abgleichen kann (sofern der Roboter nicht so breit ist, das es einen spürbaren offset zwichen den Sensoren gibt).

Ok gehe wir davon aus ich bau diese Apparatur auf meinen Roboter, dann braucht es ja noch eine Programm das wenn der Roboter in einen Raum fährt, sieht das er geradeaus weiterfahren kann. Er stellt sich hin scannt einmal den Raum aus seiner jetzigen Sicht, fährt dann weiter sieht das er jetzt auch meinetwegen um eine Ecke gucken kann und stellt sich dort hin und scannt erneut womit er auch den alten schon vorher gescannten Teil aus seiner jetzigen Sicht aktualisiert bzw. verfeinert. Jetzt dreht er sich einmal im Kreis und sieht z.B. das dort eine offene Tür ist, er fährt durch diese Tür und fängt auch an diesen Raum zu scannen. Währe das so als Programm realisierbar ?

ToastCrafterHD

[i_make_it]

Das ist realisierbar, ist sogar bei schnellen Sensoren bei der Fahrt realisierbar.
Mann muß sich aber mit den Fehlern auseinadersetzen, die die erstellte Karte verzerren können.
Das ganze Thema nennt man SLAM.
https://de.wikipedia.org/wiki/Simult...on_and_Mapping

So, ich habe mal etwas auf der Festplatte gewühlt.
Eine Liste von Sensoren die ich mir im Laufe der Zeit mal für SLAM zusammengestellt habe.

Sensoren
============
Odometrie
-Quadratur/CPC Shaft encoder
-optischer Fluß (optical flow sensor)

Kollision
-Mikroschalter
-Kapazitive Kontaktfolie (Leitsilikon: Elastosil)

Nahbereich 0mm - 30mm
-Induktiver Näherungssensor
-Kapazitiver Näherungssensor
-Reflexlichtschranke mit/ohne Signallaufzeitauswertung

Mittelbereich 20mm - 800mm
-Reflexlichtschranke mit Signallaufzeitauswertung (TOF)
-Reflexlichtschranke mit Triangulation (SHARP)
-Puls Ultraschall Echolot
-FMCW Ultraschall echolot
-Puls RADAR
-FMCW RADAR
-Lichtschnitt mit Linienlaser und Kamera
-Stereo Kamera (Triangulation)
--optischer Fluß (Odometrie)

Fehrnbereich 400mm - 10000mm
-Reflexlichtschranke mit Signallaufzeitauswertung (TOF)
-Puls Ultraschall Echolot
-FMCW Ultraschall echolot
-Puls RADAR
-FMCW RADAR
-Lichtschnitt mit Linienlaser und Kamera
-Stereo Kamera (Triangulation)
-PDM/TOF Kamera

Beim SLAM geht der Roboter beim Einschalten erst mal davon aus das sein momentaner Standort der Koordinatennullpunkt auf einer unbekannten Karte ist.
Sinnvollerweise ist das Koordinatensystem der Karte karthesisch.
Die Sensor Daten kommen allerdings als Polarkoordinaten (mit dem Roboter als Ursprung des polaren Koordinatensystems) rein.

Das Karthesische Koordinatensystem kann man entweder beliebig ausrichten oder auch nach Wänden oder z.B. Kompass ausrichten.
Der Roboter erstellt am Startpunkt erst mal eine Karte und tastet sich dann vor.
Sind schon Karten im Speicher, kann er anhand von Landmarken versuchen ob sich seine Position auf einer der schon vorhandenen Karten befindet und ab da dann immer abgleichen ob das zutrifft oder nur eine lokale Übereinstimmung vorhanden war.

[Holomino]

Ein Lösungsansatz:
LidarLite als 360° Rundumsensor, ca. 13ms/ Messung, 128 Messungen/Umdrehung.


Links mit/rechts ohne Slam, Auflösung 10cm/Kästchen, gefahrene Strecke ca. 85m auf einem Terrain von etwa 10x10m Grundfläche (der typische Kellerflur).
Links in schwarz von Odometrie gemessene Position/Weg, in blau durch Slam korrigiert.

Der Slam läuft übrigens nicht auf dem Controller, sondern auf einem mitgeführten Tablet.

Aber ich habe keine Ahnung, ob ich da mit Kanonen auf Spatzen schieße. Kommt hier jemand mit "weniger" Sensorik auf gleichwertige Ergebnisse?

[i_make_it]

Was meinst Du mit "weniger" Sensorik?
Das ist ja ein einziger Sensor. Mit null Sensoren geht es nicht.
Oder meinst Du preislich günstiger, da der ja um die 115US$ kostet?
Natürlich kann ein Roboter mit Radencodern und Bumpern das ebenfalls. (Wenn kein Schlupf auftritt)
Allerdings dauert das dann entsprechend lange.

Es Kommt halt drauf an was an Präzision und an Geschwindigkeit gefordert ist.
Das nächst teurere wäre dann ein RADAR wie das "MIT IAP 2011 Laptop Based Radar" das dann auch mehr als 40 Meter Reichweite hat.
Da kosten die Teile aber auch einiges mehr.

http://ocw.mit.edu/resources/res-ll-...11_proj_in.pdf

Auf Seite 16 liegen die bei 360US$.
Und die Auswertung ist "etwas" anspruchsvoller.

[Holomino]

Was meinst Du mit "weniger" Sensorik?
Das ist ja ein einziger Sensor. Mit null Sensoren geht es nicht.
Oder meinst Du preislich günstiger, da der ja um die 115US$ kostet?

Hmmm,

mit der Sensorik und der korrekten Odometrie ist's so 'ne Sache. Meine bisherigen Erfahrungen mit dem SLAM-Gedöns: Es verbessert die Lokalisierung und damit die Maperstellung, es heilt sie allerdings nicht. Auch bei mir zerfasert die Map schlagartig, wenn eine Bewegung des Roboters außerhalb der vorgegebenen Toleranzen landet und irgendwo ist Schluss, wenn der Sensor mal spinnt. Ganz ohne Annahmen geht's nun mal nicht.

Daher die Frage: wo ist nach unten hin Schluss? Wo geht's auch mit vieeeel Rechenaufwand nicht weiter?

Kannst Du z.B. mit Deinem preislich durchaus attraktiven Sensorsetup die Aufgabenstellung des TE bewältigen? Ich definier das mal als Otto-Normal-Wohnung 100...150qm u.a. mit großem Wohnzimmer, ggf. einem Kreisdurchbruch (ClosedLoop) und ja, es liegt natürlich Teppich und auch der tödliche Langhaar-Flokati darf den Boden irgendwo mal zieren. Die Aufgabe wäre dann: Reinfahren, rauskommen, Map haben!

Ganz ehrlich? Ich kann's nicht! So schön das Bild oben aussieht, in der Simulation zickt mein Slam immer noch beim ClosedLoop-Problem, meine Nahfeldsensorik ist immer noch Bockmist, der Pathfinder bricht teilweise an Engpässen ab und nach zwei Jahren Kellerbastelei bin ich noch nicht mal auf dem Niveau der Funktion eines Miele-Robotersaugers, hab aber den Preis desselbigen im Budget (inbegriffen aller Fehlschläge) um ein mehrfaches überschritten.

Was soll's

Der Weg ist das Ziel.

[i_make_it]

Ich selbst bin in der Praxis noch nicht so weit. Auch wenn ich jetzt in einer Wohnung lebe wo ich mal loslegen könnte.
Bei einem Durchgang mit begrenzter Sicht zum messen, halte ich es wie Vermessungsingenieure. Genau im Durchgang zwei Messpunkte mit denen man sich möglichst gut an den schon vermessenen Landmarken ausrichten kann und neue Landmarken in Relation dazu einmessen kann.
Da man dabei dann Anhält ist das eigentlich kein SLAM, da man ja nicht simultan kartiert und sich lokalisiert, sondern sich erst lokalisiert und dann kartiert.

[Anonym]

So einmal zusammengefasst, ich nehmen zwei Us-Module, diese setze ich auf zwei 180 Grad Servos welche beide jeweils nach rechts und nach links gerichtet sind. Dann installiere ich noch einen ,,Optischen-Fluss-Sensor", damit ich weis wo im Raum ich bin. Der Roboter wird dann so programmiert das er selber sieht wo er noch nicht wahr und wo er hin muss. Später lege ich den gefahrenen Weg und die Karte aus Ultraschallmesspunkten übereinander und habe eine ungefähre Karte von meinem Objekt. Sollte das funktionieren kann man anhand der Karte später den Roboter verhältnismäßig genau steuern.

ToastCrafterHD

[Achromat]

Mit ein bisschen Geschick und einem Trigger für den Linienlaser , kann man mit dieser freien Software die Daten direkt in ein 3D-Gitter übertragen:



Grüße
K aus B.

[Anonym]

So, ich habe in der letzten Woche Stunden damit verbracht, herauszubekommen wie ich wenn ich meine Kinect an den Laptop angeschliesse, ich darüber meine Roboter steuern kann. Ich habe keine Odometry in meinem Roboter weil es theoretisch auch ohne funktionieren müsste da ich eine Map erstellen kann mithilfe der Visuellen Odometry der Kinect. Meine Frage: Gibt es irgendetwas, mit dem ich Kinect und Arduino Steuerung verbinden kann? Mein Ziel ist es ,,nur" das die Kinect quasi als Ultraschallsensor fugiert.

Anonym