Think Modular

[Defiant]

Eine einigermaßen schnelle Geschwindigkeitsregelung über die Messung der Gegen-EMK am Antrieb ist zwar durchführbar, hat aber wegen Schlupf und Bodenhaftung mit der Bewegung des Fahrwerks wenig gemeinsam.

Wenn man will geht es auch. Mein erster Roboter für den ich einen ROS-Adapter geschrieben habe, hatte auch Ketten. War zugegeben eine Aufgabe über Wochen. Langsam anfahren hilft. Um Fehler bei der Rotation auszugleichen gibt es IMUs. Fehler bei der Rotation führen ja bekanntermaßen zu größeren Fehlern in der Position als Fehler in der Translation. Multikopter bekommen es ja auch hin die Geschwindigkeit über Grund zu messen.

Andere Möglichkeit: Kameras in 2 oder 3D, also Kinect, RealSense oder CAM. Sind über USB angeschlossen nicht so bastelintensiv, legen aber die Messlatte der Hardwareanforderungen bezüglich Auswertesoftware recht hoch an.

Muss nicht sein wenn man nur eine oder N-Bildzeilen auswertet erhält man ein einfaches Array. Dies habe ich anfangs mit der XTion gemacht . Hat gut funktioniert, Lidar ist aber überlegen wegen der geringeren (Die XTion war bei unter 80cm blind) und höheren Reichweite sowie konstanteren Genauigkeit (Die Daten der XTion waren ab 3m für Slam nicht mehr zu gebrauchen).

Bei den Sensoren würde ich unterscheiden ob ich sie für Hinderniserkennung oder Positionsbestimmung verwende. Dies sind zwei Anwendungsfälle die meiner Meinung nach nichts miteinander zu tun haben, obwohl ich teilweise dieselben Sensoren einsetzen kann. Außerdem würde ich für Hinderniserkennung unterschiedliche Sensortypen miteinander kombinieren, ich verwende z.B. Lidar und US-Sensoren. Das Lidar liefert keine verlässlichen Abstände bei Spiegeln, Fenstern und Sonnenlicht, die US-Sensoren versagen bei schalldämpfenden Stoffen (Kissen..).