NAVIGACIJA IN LOKALIZACIJA MOBILNE PLATFORME DATA Z UPORABO DIGITALNEGA KOMPASA

Transcription

1 Uroš Kotnik NAVIGACIJA IN LOKALIZACIJA MOBILNE PLATFORME DATA Z UPORABO DIGITALNEGA KOMPASA Diplomsko delo Maribor, maj 2013

2 NAVIGACIJA IN LOKALIZACIJA MOBILNE PLATFORME DATA Z UPORABO DIGITALNEGA KOMPASA Diplomsko delo Študent: Uroš Kotnik Študijski program: Visokošolski strokovni, Elektrotehnika Smer: Elektronika Mentor: Somentor: izr. prof. dr. Matej ROJC red. prof. dr. Zdravko KAČIČ

3 i

4 ZAHVALA Najprej se zahvaljujem mentorju izr. prof. dr. Mateju Rojc, da me je sprejel pod svoje mentorstvo, ter za pomoč in vodenje pri opravljanju diplomskega dela. Prav tako se zahvaljujem somentorju red. prof. dr. Zdravku Kačič. Lepo se zahvaljujem tudi Manici za vzpodbudo in potrplenje med nastajanjem diplome. Posebna zahvala pa velja staršem, ki so mi omogočili študij in me pri njem podpirali. ii

5 Navigacija in lokalizacija mobilne platforme DATA z uporabo digitalnega kompasa Ključne besede: inteligentno okolje, mobilna platforma, digitalni kompas, senzor magnetnega polja Zemlje UDK: :007.52(043.2) Povzetek V diplomski nalogi rešujemo problem navigacije in lokalizacije mobilnih platform s pomočjo digitalnega kompasa. V prvem delu predstavimo zasnovo inteligentne mobilne enote DATA, v inteligentnem okolju DATA. V drugem delu pa predstavimo razvoj digitalnega kompasa, ki z uporabo senzorja magnetnega polja Zemlje in senzorja nagiba, določa usmerjenost mobilne platforme DATA glede na magnetni sever Zemlje. Kompas meri azimut ne glede na njegov nagib. V diplomi smo uporabili eksperimentalno metodo, pri čemer smo merjene rezultate vnašali v tabele in grafe, ter jih primerjali z grafi v priročniku izbranega senzorja in dejansko postavitvijo kompasa. iii

6 Navigation and localisation of the DATA mobile platform by using digital compass Key words: intelligent environment, mobile platform, digital compass, Earth's magnetic field sensor UDK: :007.52(043.2) Abstract The diploma thesis discusses issues about navigation and localization of mobile platforms by using a digital compass. In the first part a design of a mobile unit DATA in intelligent environment DATA is presented. In the second part the development of digital compass which uses Earth's magnetic field sensor and inclination sensor to measure orientation of mobile platform DATA considering Earth's magnetic north is presented. The compass measures azimuth regardless its inclination. Experimental method was used in the diploma, since we entered the measured results in tables and graphs, and then compared them to graphs found in the sensor's manual and with the actual placement of compass. iv

7 KAZALO 1 UVOD MOBILNE ROBOTSKE PLATFORME V INTELIGENTNIH OKOLJIH Inteligentna okolja Primeri inteligentnih okolij Inteligentna hiša Inteligentno okolje v industriji Inteligentno okolje v avtomobilu Mobilne robotske platforme Mobilni roboti na kolesih Mobilni roboti na gosenicah Mobilni roboti na nogah ZASNOVA LOKALIZACIJE MOBILNE PLATFORME DATA Z DIGITALNIM KOMPASOM Arhitektura inteligentnega okolja DATA Zasnova sistema na mobilni robotski platformi DATA PERCEPCIJA MOBILNIH ROBOTSKIH PLATFORM Senzorji Senzorski sistemi Delitev senzorjev Principi pretvorbe Razvrstitev senzorjev Magnetno občutljive komponente Hallov generator Poljska plošča (magnetoupor) Magnetna dioda Odjemnik zemeljskega magnetnega polja Senzor KMZ LOKALIZACIJA MOBILNIH ROBOTSKIH PLATFORM Metoda določanja lokacije s pomočjo sonarjev Metoda določanja lokacije s pomočjo svetlobnih oddajnikov Metoda določanja lokacije»na slepo« NAVIGACIJA MOBILNIH ROBOTSKIH PLATFORM Sledenje vnaprej definirani poti Sledenje steni Orientacija s kompasom...33 v

8 7 RAZVOJ LOKALIZACIJSKEGA MODULA ZA MOBILNO PLATFORMO»DATA« Načrtovanje vezja Risanje vezalne sheme Razvoj tiskanega vezja Meritve Merjenje azimuta s kompasom v vodoravni legi Merjenje azimuta v nagnjenem položaju SKLEP...49 VIRI...50 PRILOGE...52 vi

9 KAZALO SLIK Slika 2.1: Inteligentna hiša. [2]... 5 Slika 2.2: Robot za varjenje. [7]... 6 Slika 2.3: GPS navigacijska naprava. [9]... 7 Slika 2.4: Mobilni roboti med sledenjem kroglice. [10]... 8 Slika 2.5: Primeri mobilnih robotov na kolesih. [10]... 8 Slika 2.6: Primer mobilnega robota na gosenicah. [10]... 9 Slika 2.7: Primer mobilnega robot na nogah. [10] Slika 3.1: Arhitektura inteligentnega okolja DATA Slika 3.2: Zasnova sistema na mobilni platformi DATA Slika 4.1: Osnovno delovanje senzorja. [14] Slika 4.2: Osnovno delovanje magnetnega senzorja Slika 4.3: Prikaz Hallovega generatorja in simbol. [15] Slika 4.4: Poljska plošča zunaj magnetnega polja. [15] Slika 4.5: Poljska plošča v magnetnem polju. [15] Slika 4.6: Karakteristika magnetoupora in simbol. [15] Slika 4.7: Prikaz PN strukture in simbol Slika 4.8: Karakteristika magnetne diode Slika 4.9: Odvisnost upornosti od zunanje magnetne poljske jakosti v feromagnetni plasti. [17] Slika 4.10: Magnetouporovni odjemnik. [17] Slika 4.11: Karakteristiki standardnega in lineariziranega magnetouporovnega odjemnika. [17] Slika 4.12: Postavitev magnetouporovnih elementov. [18] Slika 4.13: Poenostavljena zgradba senzorja. [18] Slika 5.1: Prostor, opremljen s sonarnimi oddajniki. [10] Slika 5.2: Prostor, opremljen s svetlobnimi oddajniki. [10] Slika 5.3: Pot robotske platforme pri gibanju po metodi»na slepo«. [10] Slika 6.1: Blokovna shema izvajanja potovanja iz točke A v točko B. [20] Slika 6.2: Predlagana namestitev optičnih senzorjev. [20] Slika 6.3: Navigacijski sistemi sledenja steni. [20] Slika 6.4: Magnetno polje Zemlje. [17] Slika 7.1: Shema vezave senzorja KMZ Slika 7.2: Načrt ojačevalnega vezja za x os Slika 7.3: Vezje za generiranje tokovnih pulzov Slika 7.4: Krmilno vezje digitalnega kompasa Slika 7.5: Napajalno vezje digitalnega kompasa Slika 7.6: Tiskano vezje senzorskega in ojačevalnega dela Slika 7.7: Tiskano vezje krmilno-napajalnega dela Slika 7.8: Digitalni kompas v vodoravnem načinu merjenja Slika 7.9: Primerjava izmerjenih vrednosti U x ter U y z grafom funkcije sinus ter kosinus. 44 Slika 7.10: Vektorji magnetnega polja Zemlje v statičnem in dinamičnem koordinatnem sistemu Slika 7.11: Vektor H e, ki ga definirajo med seboj pravokotne vrednosti H xc, H yc in H zc vii

10 KAZALO TABEL Tabela 7.1: Izmerjene vrednosti U x ter U y za dani kot viii

11 UPORABLJENE KRATICE IN OZNAKE AD analogno digitalen ESP elektronski stabilizacijski program EDS elektronska zapora diferenciala ASR regulacija zdrsa pogonskih koles GPS sistem globalnega določanja lege WiFi brezžična računalniška mreža ARM 32-bitna procesna arhitektura USB univerzalno serijsko vodilo I 2 C protokol za serijsko komunikacijo H jakost magnetnega polja A amper (merska enota za električni tok) m meter V napetost V volt (merska enota za napetost) U H Hallova napetost B gostota magnetnega polja R upornost H ey jakost magnetnega polja po y osi H ex jakost magnetnega polja po x osi H ez jakost magnetnega polja po z osi α - azimut LED svetleča dioda N severni pol S južni pol khz kilo Hertz (enota za frekvenco) ms mili sekunda (enota za čas) PCB tiskano vezje SMD površinsko montirani element H e vektor ki kaže v smeri magnetnega polja Zemlje U dd napajalna napetost ix

12 1 UVOD Človeško telo razpolaga z veliko čutilnimi receptorji oziroma čutili, s katerimi zaznava dražljaje iz okolice. Čutila se med seboj zelo uspešno dopolnjujejo in podajajo predstavo o dogajanju okoli nas, ter o posledicah naših aktivnosti. Tudi pri mobilnih robotskih platformah že najdemo takšne rešitve, ki se po vrsti čutilnih receptorjev že lahko kosajo s tistimi v človeškem telesu ali pa so sposobne zajemati celo več podatkov iz okolice, odvisno od tehnologije in načina delovanja. Nekatere med njimi so radijsko vodene, druge so avtonomne. Slednje so opremljene s procesorjem, ki krmili celotni sistem, in so za nas še posebej zanimive, saj ponujajo veliko možnosti za razvoj in uporabo čutilnih receptorjev, oziroma senzorjev. Za mobilne robotske platforme je še posebej pomembno, da so opremljene z ustreznim naborom senzorjev, ki so lahko v pomoč pri lokalizaciji, ter navigaciji v določenem prostoru ali na prostem. Problem nastane pri določanju orientacije mobilne robotske platforme, saj lahko pri vsakem njenem premiku pri prejetih senzorskih podatkih prihaja do manjših napak, kar pa v kontekstu navigacije po določenem času, lahko vodi posledično do večjih odstopanj od želene lokacije. Cilj diplomske naloge je razviti digitalni kompas, ki ne bi deloval samo v vodoravni legi, ampak bi podajal pravilno vrednost tudi takrat, ko je nagnjen. Mobilni robotski platformi bo služil kot dodatni lokacijski modul za orientacijo v zaprtih prostorih in na prostem. Posledično bo mobilna platforma DATA lahko v vsakem trenutku preverjala svojo orientacijo, in ali se giblje v pravo smer. V diplomski nalogi opišemo in predstavimo nekaj zanimivih mobilnih robotskih platform, tudi v kontekstu inteligentnih okolij. Pri mobilnih robotskih platformah je še posebej predstavljeno samo zaznavanje s poudarkom na magnetno občutljivih senzorjih. V nadaljevanju predstavljamo tudi lokalizacijo in navigacijo mobilnih robotskih platform. Skozi razvoj digitalnega kompasa najprej podrobno predstavimo magnetno občutljive senzorje, nato pa predlagamo izbiro takšnega, ki lahko meri magnetno polje Zemlje in je tudi primeren za mobilno platformo DATA. V okviru implementacijskega poglavja smo razvili sistem zaznavanja s mikrokrmilnikom, ki je sposoben zajemati analogne ali digitalne vrednosti, ter jih pretvarjati in preračunavati v podatke primerne za mobilno 1

13 platformo DATA. Vrednosti iz senzorjev smo tudi ustrezno prilagodili predno smo jih pripeljali na AD vhod mikrokrmilnika. V okviru diplomske naloge smo se usmerili v razvoj digitalnega kompasa, ki je cenovno zelo ugodna rešitev in se lahko koristi tudi na drugih platformah. Pri razvoju digitalnega kompasa smo uporabili eksperimentalno metodo. Zajemali smo podatke iz senzorjev, ter jih vnašali v Excel tabele, nato pa iz danih podatkov izrisali grafe. Dobljene grafe smo primerjali z grafi podanimi v priročniku uporabljenega senzorja. Vrednosti smo preračunali po danih enačbah, dobljene izračunane vrednosti azimuta pa primerjali z dejansko lego kompasa. V diplomski nalogi je skupno šest poglavij. V prvem poglavju predstavljamo inteligentna okolja, in kje jih danes že lahko uporabljamo. V teh okoljih najdemo vedno več mobilnih platform, z različnimi prednostmi in pomanjkljivostmi. V drugem poglavju predstavimo zasnovo sistema lokalizacije mobilne platforme DATA z uporabo digitalnega kompasa. V tretjem poglavju predstavimo senzorje, in na kakšen način zaznavajo okolico, ter katere senzorje dandanes uporabljamo na mobilnih platformah. Podrobneje predstavimo predvsem magnetno občutljive komponente, ter sam senzor, ki smo ga tudi uporabili za razvoj kompasa. V četrtem poglavju predstavljamo tri metode določanja lokacije mobilnih platform. V primeru prve in druge metode je prostor opremljen z oddajniki, ki oddajajo sonarne oziroma svetlobne signale. Mobilna platforma te signale obdela in izračuna svojo lokacijo. Pri tretji metodi pa se lokacija določa glede na zadnjo znano lokacijo, pri čemer se upošteva smer in dolžina opravljene poti. Peto poglavje je namenjeno navigaciji mobilnih platform. Tudi tukaj predstavljamo tri metode navigacije. Najenostavnejši pristop je sledenje poti označeni na tleh. Druga metoda je sledenje steni, pri čemer ni potrebno vnaprej označiti poti. Pri tretji metodi pa nam je v pomoč digitalni kompas. V implementacijskem poglavju predstavljamo izbiro elementov, razvoj, ter postopek izdelave, in probleme, s katerimi smo se srečevali. Na koncu smo tudi analizirali uspešnost sistema na osnovimeritev, ter podali enačbe za izračun kota. V sklepu povzemamo opravljeno delo in podajamo predloge za nadaljnje razširitve sistema. 2

14 2 MOBILNE ROBOTSKE PLATFORME V INTELIGENTNIH OKOLJIH 2.1 Inteligentna okolja Razvoj inteligentnih okolij je v zadnjih letih vedno bolj aktualna tema v industriji, domačih okoljih, v prometu itd. Začetki razvoja inteligentnih okolij so povezani z nastankom umetne inteligence in razvojem vgrajenih sistemov. Kljub vedno večji zmogljivosti elektronskih sistemov, je prisotnost ljudi še vedno nujna, ki z njo ustrezno upravljajo. Posledično tudi inteligentna okolja še ne morejo delovati popolnoma neodvisno od ljudi. Inteligentno okolje je dejansko okolje z mnogimi vgrajenimi sistemi, ki so sposobni na primer zaznavanja prisotnosti ljudi in se znajo tudi ustrezno odzivati. V takšnem okolju elektronske naprave in sistemi sodelujejo, si izmenjujejo informacije in znanje, ter so sposobni pomagati ljudem pri opravljanju njihovih vsakdanjih življenjskih aktivnosti, nalog in opravil, ter jih ob enem tudi varujejo. Naprave so sposobne tudi koristiti informacije in inteligenco, ki je implementirana v omrežju med seboj povezljivih vgrajenih sistemov. Le-te lahko vgrajujemo v razne predmete, kot so gospodinjski aparati, pohištvo in avtomobili, z njimi pa ustvarjamo vedno bolj realistično in funkcionalno inteligentno okolje. Bistveno je, da so vgrajeni sistemi povezljivi in da lahko komunicirajo med seboj, pri čemer dandanes to zagotavljajo vedno bolj zmogljiva brezžična omrežja. Po drugi strani je potrebno uporabniku omogočati vedno bolj učinkovito in naravno komunikacijo z napravami. Bolj ko so naprave majhne, povezane in integrirane v okolje, lažje se skrijejo v okolici, samo okolico pa vedno bolj zaznavamo kot inteligentno okolje, s katerim bomo zaradi kompleksnosti lahko interaktivno sodelovali samo z naprednimi vmesniki in storitvami. Pri razvoju učinkovitih inteligentnih okolij moramo upoštevati njegove bistvene značilnosti: - inteligentno obnašanje, prilagajanje in pametno reagiranje na nastale situacije, - govorna in vizualna komunikacija z uporabnikom v najnaravnejši obliki, - sposobnost samoprogramiranja preko uporabniških vmesnikov, - zasnova uporabniških vmesnikov v človeku prilagojeni komunikaciji, - odprte in enostavnejše programske celote, ki lahko med seboj komunicirajo, 3

15 - samodejna, inteligentna obdelava najrazličnejših izvorov informacij (senzorji, ), - posnemanje opravil ljudi in samostojno sprejemanje enostavnejših odločitev, - avtomatiziranje opravil v okolju. [1, 3] 2.2 Primeri inteligentnih okolij Inteligentno okolje je lahko vsak prostor v katerem se postavljajo vgrajeni sistemi, najpogosteje so to industrija, hiše ali avtomobili, srečamo pa ga lahko tudi v naravi in celo v vesolju. [1] Inteligentna hiša V razvitejših državah so inteligentne hiše v veliki meri že prisotne, medtem ko se v manj razvitih le redki odločajo za njih. Glavna vzroka za to sta visoka cena vgradnje samega sistema in razvoj javnih omrežij. Iz ekonomskega vidika se nam vloženi denar v sistem vrača na daljši rok, predvsem na račun varčevanja z energijo. Inteligentna hiša se na videz ne razlikuje od navadnih hiš. V primeru inteligentne hiše, ki jo prikazuje slika 2.1, imajo lahko vhodna vrata že vgrajeno nadzorno kamero, preko katere lahko sistem samodejno izvede prepoznavo obraza. V primeru, da smo lastnik hiše, se nam na podlagi dobljene informacije, odprejo vrata in izključi alarm. Drugače pa se slika obiskovalca npr. prikaže na monitorju. Inteligentne hiše imajo lahko tudi sistem za inteligentno ogrevanje in prezračevanje prostorov, ki poskrbi da nas pričaka prijeten zrak oz. željena temperatura prostora. Za dobro počutje poskrbi sistem z inteligentno uporabo avdio in video naprav, ki nam lahko poiščejo najljubšo radijsko postajo ali najljubši TV program. V primeru, da nam zmanjka hrane, lahko vgrajeni sistem hladilnika posreduje sporočilo v trgovino. Za čistočo in red skrbi inteligentna hišna pomočnica, ki lahko popazi tudi na naše otroke. Inteligentna hiša je lahko opremljena z inteligentnim omrežjem, v katerega so vključene naprave, ki opravljajo razne dejavnosti. To omrežje omogoča napravam, da medseboj komunicirajo preko vmesnikov, preko katerih tudi mi vnašamo svoje nastavitve. [2, 4] 4

16 Slika 2.1: Inteligentna hiša. [2] Inteligentno okolje v industriji Stroji sicer vedno bolj nadomeščajo ljudi v industriji, vendar morajo biti za popolno avtonomnost opremljeni z inteligentnim sistemom. Samo tako lahko samostojno planirajo in izvajajo akcije. Največkrat se v industriji uporablja elektronsko vodena naprava, ki enakomerno opravlja vnaprej programirana, pogosto zdravju škodljiva in nevarna dela. Izraz, ki se uporablja za vsak stroj, ki ga nadzoruje računalnik in ki ga lahko programiramo, da se premika ali da opravlja določeno opravilo, je robot. Robote, primer je prikazan na sliki 2.2, v industriji pogosto uporabljamo za prenašanje materiala ali za opravljanje ponavljajočih se opravil, pri katerih je lahko tudi zahtevana velika natančnost. Tako lahko na primer uporabljamo robotsko roko pritrjeno na delovno mizo npr. za barvanje delov stroja, sestavljanje elektronskih vezij itd. Zakaj uporabiti robota? 1. Ker pripomorejo k povečanju proizvodnih možnosti: - naraščajoča točnost in ponovljivost proizvodov, - 24 urno delovanje, - krajši časi prekinitev. 2. Ker lahko delujejo tudi v človeku nevarnih okoljih in pogojih: - upravljanje z nevarnimi materiali, 5

17 - pomoč v situacijah, kjer so ljudje izpostavljeni ponavljajoči se nevarnosti. [6] Roboti so pogosto opremljeni npr. s senzorji za dotik ali kamero. Lahko jih tudi programiramo tako, da znajo na osnovi podatkov iz senzorjev sprejemati enostavne odločitve (tematika umetne inteligence). Slika 2.2: Robot za varjenje. [7] Robote ne uporabljamo samo v intenzivnih proizvodnih okoljih, ampak tudi kot dopolnitev obstoječih procesov, ter kot pomoč pri delu. Zaradi specifične uporabe vsakega posameznika, je ceno uporabe robota težko določiti. [6] Inteligentno okolje v avtomobilu Vedno dražje gorivo in skrb za okolje silita avtomobilsko industrijo, da razvija motorje z manjšo porabo goriva. Najprej so tako vgrajevali inteligentne sisteme v motorje, kjer so skrbeli za njegovo čimbolj optimalno delovanje in čim boljši izkoristek, kasneje pa so se razvila tudi hibridna vozila, kjer je inteligenca motorja še napredovala. Pomembna stvar pri avtomobilih je varnost in ne predstavljamo si novega avtomobila, ki ne bi imel že vgrajenih zračnih blazin, varnostnih pasov, ABS zavor, servo volana itd. Senzorji 6

18 temperature in padavin lahko dodatno opozarjajo na poledico na cestišču, elektronski stabilizacijski program (ESP) z elektronsko zaporo diferenciala (EDS) in regulacijo zdrsa pogonskih koles (ASR), skrbi za boljšo vodljivost vozila, senzorji na zadnjem odbijaču pa opozarjajo na ovire pri vzvratni vožnji. Vsi ti senzorji so lahko povezani v inteligentno omrežje, ki skrbi za njihovo pravilno delovanje in opozarja voznika na napake in nevarnosti. Za dodatno udobje v avtomobilu se vgrajuje lahko avtomatske klimatske naprave, ki samodejno uravnavajo temperaturo v avtomobilu, Bluetooth povezave za prostoročno telefoniranje in pa navigacijske naprave (GPS), ki nas pripeljejo na želeno lokacijo. [8] Na sliki 2.3 je navigacijska naprava Garmin dezl 760LMT, ki poleg prikaza začrtane poti prikazuje še fotografije avtocestnih razcepov. [9] Slika 2.3: GPS navigacijska naprava. [9] 2.3 Mobilne robotske platforme Podobno kot pri računalniških sistemih, se je tudi pri mobilnih robotih naredil velik korak naprej. V preteklosti so bili mobilni roboti krmiljeni s težkim, velikim in dragim računalniškim sistemom, ki ga niso mogli nositi s sabo, zato so bili z njim povezani preko kabla ali preko brezžične povezave. Danes že lahko gradimo male mobilne robote s številnimi napravami in senzorji, ki so krmiljeni s poceni, majhnimi in enostavno vstavljivimi računalniškimi sistemi, ki jih vgradimo kar na robotski platformi. Mobilne robotske platforme postajajo vse bolj priljubljene, ne samo kot zanimive igrače ali navdih 7

19 za znanstveno fantastične filme, ampak kot izvrstno orodje pri študiju tehniških ved. Na sliki 2.4 so prikazani mobilni roboti na kolesih, na gosenicah, ter na nogah. Poznamo še leteče in podvodne mobilne robote. [10] Slika 2.4: Mobilni roboti med sledenjem kroglice. [10] Mobilni roboti na kolesih Najenostavnejši primer mobilnega robota je mobilni robot na kolesih. Vsebuje enega ali več pogonskih koles, ki so na sliki 2.5 označeni temno, kakšno pasivno kolo (svetlo) in ne nujno krmilno kolo (v krogu). Največ modelov je opremljenih z dvema motorjema za pogon mobilnega robota. [10] Slika 2.5: Primeri mobilnih robotov na kolesih. [10] 8

20 Na sliki 2.5 je model a načrtovan z enim pogonskim kolesom spredaj (ki služi tudi kot krmilo), ter dvema pasivnima kolesoma zadaj. Potrebuje dva motorja, enega za pogon kolesa in drugega za krmiljenje. Prednost tega modela je ta, da sta krmiljenje in pogon ločena z dvema različnima motorjema. Zaradi tega je lahko program za vožnjo skozi ovinek zelo preprost. Slabost tega modela pa je, da se robot ne more obrniti na mestu. Model b je najpogosteje uporabljen mobilni robot. Kombinacija dveh pogonskih koles mu omogoča vožnjo naravnost, v zavoj ali obrat na mestu. Za vožnjo naravnost se obe kolesi vrtita enakomerno, za vožnjo v zavoj se vrti eno kolo hitreje od drugega, za obrat pa se kolesi zavrtita v nasprotni meri. Prednost modela je, da sta motorja in kolesa fiksno pritrjena. To zelo poenostavi mehansko konstrukcijo robota. Model c je maketa osebnega vozila na zadnji pogon. Ima en motor za pogon zadnjih koles ter en motor za krmiljenje obeh sprednjih koles. Primeren je za vožnjo naravnost, saj ima zadnji kolesi povezani z osjo. To pa ni dobro za vožnjo v zavoj, saj mu lahko na gladki površini začneta zadnji kolesi drseti. Robot se sicer ne more obrniti na mestu, vendar pa za to operacijo potrebuje dokaj minimalen radij. Pomanjkljivost robotov na kolesih je, da za vožnjo potrebujejo ravno površino. [10] Mobilni roboti na gosenicah Mobilni roboti na gosenicah, primer je na sliki 2.6, so bolj prilagodljivi na teren in se lahko vozijo tudi po neravnih površinah. Vendar ne morejo delati zavoja tako natančno, kot lahko počno to roboti na kolesih. Njihova slabaost je tudi večje trenje med gosenicami in podlago pri vožnji v zavoj. Ti roboti prav tako potrebujejo dva motorja, po enega za vsako gosenico. [10] Slika 2.6: Primer mobilnega robota na gosenicah. [10] 9

21 2.3.3 Mobilni roboti na nogah Še zadnji primer robota, ki za premikanje potrebuje trdo podlago, je mobilni robot na nogah. Poznamo več različnih modelov mobilnih robotov na nogah, odvisno od števila nog. Splošno pravilo je, več nog kot ima, lažje je vodljiv. Kot primer, mobilni robot s šestimi nogami, ki je prikazan na sliki 2.7, je stabilen tudi takrat, ko ima tri noge v zraku, saj ima še vedno tri na tleh. Robot bo vedno stabilen, če bo imel tri noge na tleh, saj je težišče znotraj trikotnika, ki ga sestavljajo te tri noge. [10] Slika 2.7: Primer mobilnega robot na nogah. [10] Manj nog kot ima robot, bolj zapletena sta hoja in njegovo vodenje. Mobilni robot, ki ima samo štiri noge, mora biti veliko bolj inteligentno voden, da se ne prevrne. Mobilni roboti na nogah običajno tudi potrebujejo dva ali več motorjev na nogo, torej robot s šestimi nogami potrebuje najmanj dvanajst motorjev. Poleg tega, da so mobilni roboti na nogah zelo prilagodljivi na neravne površine, lahko tudi hodijo po stopnicah gor in dol. [10] 10

22 3 ZASNOVA LOKALIZACIJE MOBILNE PLATFORME DATA Z DIGITALNIM KOMPASOM 3.1 Arhitektura inteligentnega okolja DATA Zasnovali smo inteligentno okolje v katerem se giblje mobilna robotska platforma in ga poimenovali DATA. Sestavljen je iz strežnika DATA, odjemalcev, ter mobilne robotske platforme DATA, na katero je nameščen modularni strežnik. Komunikacija med njimi poteka preko brezžičnega usmerjevalnika. Na sliki 3.1 je prikazana arhitektura inteligentnega okolja DATA. Strežnik predstavlja glavno vstopno točko sistema. Ima neposreden dostop do vseh modularnih strežnikov in odjemalcev v inteligentnem okolju, ter posreden dostop do naprav nameščenih na mobilni robotski platformi, v našem primeru do digitalnega kompasa. Tudi povezava odjemalca z mobilno platformo se vzpostavi preko strežnika. Odjemalci imajo nameščene najrazličnejše vmesnike, preko katerih uporabniku omogočajo komunikacijo z mobilno platformo. Brezžični ali WiFi usmerjevalnik je komunikacijska točka in nam služi za komunikacijo med strežnikom, modularnimi strežniki, ter odjemalci. Po komunikaciji mobilna robotska platforma pošilja podatke na strežnik, od njega pa dobiva ukaze in navodila. Slika 3.1: Arhitektura inteligentnega okolja DATA. 11

23 3.2 Zasnova sistema na mobilni robotski platformi DATA Na sliki 3.2 je prikazana zasnova sistema na mobilni robotski platformi, katere gospodar je ARM razvojna plošča. Nanjo lahko priključimo več modularnih sistemov. Najpomembnejši je kontrolni modul, ki upravlja z motorji, sledi mu telemetrični modul opremljen z ultrazvočnimi senzorji za zaznavanje ovir, ter merjenje razdalje do njih. Na mobilni robotski platformi je še modul za zajemanje temperature in tlaka, ter lokalizacijski modul. Naloga ARM razvojne plošče je branje podatkov iz modularnih sistemov in pošiljanje ukazov nanje. Preko USB povezave komunicira z računalnikom, ki služi kot DATA modularni strežnik. Ta pa nadalje komunicira preko WiFi komunikacije z inteligentnim okoljem DATA. Sistem se napaja iz napajalnega modula, v našem primeru je to akumulator za računalnik. Slika 3.2: Zasnova sistema na mobilni platformi DATA 12

24 V diplomskem delu smo se osredotočili predvsem na razvoj lokalizacijskega modula, oziroma digitalnega kompasa. Zasnovali smo ga kot modularni sistem, ki bo komuniciral z mobilno platformo oz. ARM ploščo preko komunikacije I 2 C. Imel bo svoj krmilnik, ta pa bo preko ojačevalnih vezij zajemal podatke iz senzorja magnetnega polja Zemlje in senzorja nagiba. Iz dobljenih podatkov bo izračunal azimut, oziroma orientacijo mobilne platforme, ter njen nagib. 13

25 4 PERCEPCIJA MOBILNIH ROBOTSKIH PLATFORM 4.1 Senzorji Senzor je element, ki proizvede na izhodu signal, ki enolično ustreza vrednosti opazovane veličine na vhodu senzorja. [12] Na sliki 4.1 je prikazano osnovno delovanje senzorja. Slika 4.1: Osnovno delovanje senzorja. [14] Na primer magnetni senzor ima na izhodu za signal električno napetost, ki je enolično odvisna od vrednosti tujega magnetnega polja na vhodu. Magnetni senzor torej opravlja enolično pretvorbo vhodnega signala (tujega magnetnega polja) v izhodni signal oziroma napetost (slika 4.2). Senzorje pogosto poimenujemo še z drugimi imeni npr: detektor, meter, element, celica itd. [12] Slika 4.2: Osnovno delovanje magnetnega senzorja Senzorski sistemi Senzorski sistem je običajno sestavljen iz senzorskega elementa in pripadajoče elektronike za prilagajanje signalov. V industriji pogosto kompletnemu senzorskemu sistemu pravijo kar kratko senzor. [14] 14

26 4.1.2 Delitev senzorjev Klasični (starejši) senzorji: signal na izhodu je lahko v različnih oblikah, največkrat kot pomik ali pritisk. Izhod senzorja peljemo direktno na nek izhodni instrument, odčitana vrednost pa se nato ročno vpiše v dnevnik meritve. S tem je senzorski del procesa zaključen, saj za te senzorje ni kompleksne sistemske obdelave podatkov, ampak le ročno preračunavanje. Moderni (novejši) senzorji: pri teh senzorjih mora biti izhodni signal senzorja v primerni obliki za nadaljnjo obdelavo. Običajno se nato signali digitalno obdelujejo, kot so npr. električni signali (napetost, tok, naboj itd.) ali optični signali. [14] Principi pretvorbe Pri delovanju senzorjev gre vedno za neko pretvorbo energije vhodnega signala v energijo izhodnega signala, ki naj bo v takšni obliki, da je primerna za nadaljnjo obdelavo. Pretvorbe energije iz ene oblike v drugo imenujemo običajno v naravoslovju in tehniki "efekt" ali "zakon". Danes je odkritih že več kot 400 različnih efektov/pretvorb in to število še vedno narašča. Torej obstoja tudi tolikšno število možnosti za realizacijo raznih vrst senzorjev. Različne vrste energij oz. signalov, lahko razvrstimo v nekaj osnovnih skupin, kar pogosto služi tudi kot ena izmed osnovnih razdelitev senzorjev: mehanski, termični, električni, magnetni, radiacijski (svetloba, delci), kemijski, biološki. [14] Reverzibilni efekti: nekateri efekti oz. pretvorbe so obrnljivi (reverzibilni) in jih zato lahko uporabimo v obeh smereh. Tak primer je npr. piezoelektrični efekt, ki deluje tudi v obratni smeri: če na piezoelektrični kristal pritisnemo napetost, se deformira. [14] Ireverzibilni efekti: nekateri efekti so neobrnljivi (ireverzibilni). Tak primer je fotosenzor, kjer pri pritisnjeni vhodni napetosti ne bo, vsaj v okviru normalnega delovanja pod prebojem, oddajal svetlobe! [14] 15

27 4.1.4 Razvrstitev senzorjev Poznamo različne možnosti za razvrstitev (oz. pregled ali klasifikacijo) senzorjev, glede na različne skupne lastnosti, ki povezujejo določeno skupino senzorjev. Ta skupna lastnost je lahko npr.: - osnovni princip pretvorbe (npr. fotoefekt - fotosenzorji, piezouporovni efekt - piezouporovni senzorji itd.), - vhodna spremenljivka (npr. senzorji tlaka, senzorji temperature, itd.), - tehnologija in osnovni material (npr. polprevodniški silicijevi senzorji, tankoplastni senzorji, itd.), - področje uporabe (npr. senzorji v avtomobilu, senzorji v medicini, itd.), - točnost (npr. senzorji visoke točnosti, senzorji nizke točnosti), - cena (npr. dragi oz. profesionalni senzorji, ceneni oz. neprofesionalni senzorji) itd. Kateri pristop razvrstitve senzorjev je v danem primeru najprimernejši, je odvisno od konkretnega primera uporabe, npr.: - za uporabnika senzorjev bo najprimernejša razvrstitev glede na vhodno spremenljivko (npr. senzorji tlaka, senzorji temperature, itd.) ali tudi glede na področje uporabe (npr. za zdravnika senzorji v medicini, za proizvajalca avtomobilov senzorji v avtomobilih, itd.) - za proizvajalca senzorjev bo najprimernejša razvrstitev glede na tehnologije in materiale (npr. polprevodniški senzorji, tankoplastni senzorji, itd.), - za namene izobraževanja bo najprimernejša razvrstitev glede na osnovni princip pretvorbe (npr. piezouporovni senzorji, piezoelektrični senzorji, itd.). [14] Razvrstitev senzorjev glede na napajanje: - aktivni senzorji: pri procesu zaznavanja potrebujejo stalen vir energije, - pasivni senzorji: pri procesu zaznavanja ne potrebujejo zunanjega vira energije, energijo potrebujejo samo za ojačanje analognega signala. Včasih je uvrstitev danega senzorja v neko senzorsko skupino problematična, saj je lahko pri delovanju senzorja vključenih več različnih efektov hkrati, lahko nastopa več vplivnih vhodnih ali izhodnih efektov naenkrat itd. Razvrstitev senzorjev po namenu uporabe oz. glede na vhodno merjeno veličino: 16

28 - mehanski senzorji: za merjenje vhodnih veličin, kot so: dolžina, linearna/kotna pozicija (ter časovni odvodi - hitrost, pospešek), masni pretok, sila, navor, pritisk, površina, volumen, parametri zvočnega valovanja (hitrost, valovna dolžina, intenziteta...) idr., - temperaturni senzorji: za merjenje vhodnih veličin, kot so: temperatura T, (specifična) toplota c, entropija, toplotni tok, (agregatno) stanje snovi idr., - električni senzorji: za merjenje vhodnih veličin, kot so: napetost, tok, naboj, upornost, kapacitivnost, induktivnost, dielektričnost, polje, frekvenca, idr., - magnetni senzorji: za merjenje vhodnih veličin, kot so: gostota magnetnega pretoka B, magnetne poljske jakosti H, magnetnih dipolnih momentov m, magnetne permeabilnosti µ idr., - optični senzorji: za merjenje vhodnih veličin, kot so: parametri elektromagnetnega valovanja oz. svetlobe, npr. valovna dolžina, frekvenca, intenziteta, faza, polarizacija, odbojnost, prepustnost, lomni indeks idr., - kemijski in biološki senzorji: za merjenje vhodnih veličin, kot so: kemijska sestava spojin, koncentracije, reakcijske hitrosti, faktor ph, oksidacijsko/redukcijski potenciali idr. Pri takšni razvrstitvi v literaturi pogosto srečujemo še nedoslednosti oz. izjeme. Nekaj primerov: - senzorji na osnovi optičnih vlaken so včasih vključeni v skupino optičnih senzorjev, ne glede na vhodni signal, ki je lahko tudi mehanska veličina. - magnetni senzorji za zaznavanje mehanskih veličin (pomik itd.) so pogosto obravnavani med magnetnimi senzorji, itd. [14] 4.2 Magnetno občutljive komponente Polprevodniške komponente, katerim se električne lastnosti spremenijo pod vplivom tujega magnetnega polja, spadajo med pomembnejše komponente v elektroniki. Glede na to, da obstajajo različne izvedbe (Hallov generator, poljska plošča, magnetoupor, ), jih lahko uporabljamo kot merilne pretvornike magnetne gostote v električno napetost, za posredne meritve velikih tokov, za zaznavanje pozicije, za elektronsko komutiranje enosmernih elektromotorjev, za ugotavljanje zemeljskega magnetnega polja itd. [15] 17

29 4.2.1 Hallov generator Hallov generator predstavlja polprevodniška plošča iz materialov kot so: InAs (indijev arzenid), InAsP (indijev arsenid fosfat) ali InSb (indijev antimonid), ki imajo značilnost, da silnice zunanjega magnetnega polja premaknejo tokovne poti in tako povzročijo krajevno spremembo ohmske upornosti. V primeru, da sta nasprotni strani ploščice priključeni na zunanjo električno napetost, kot je prikazano na sliki 4.3, steče skozi električni tok, ki povzroči padec napetosti. V primeru, da ni prisotnosti magnetnega polja, so tokovnice homogene in sta sredinska potenciala enaka. Ob vplivu magnetnega polja pa nastane magnetna sila, ki skoncentrira nosilce naboja na eni strani ploščice. Tokovne poti se premaknejo, kar ima za posledici spremembo potencialov na sredinskih priključkih in s tem posledično medsebojno napetost - Hallova napetost. [15] Slika 4.3: Prikaz Hallovega generatorja in simbol. [15] Seveda polariteta napetosti zavisi od smeri»pomožnega«toka oz. od smeri magnetnega polja. Velikost Hallove napetosti U H, je proporcionalna magnetni gostoti B, pomožnemu toku, upornosti R H in obratno sorazmerna z debelino Hallove ploščice. [15] 18

30 4.2.2 Poljska plošča (magnetoupor) Poljska plošča je v bistvu magnetno občutljiv ohmski upor iz polprevodniškega materiala (nikelantimonid, indijev antimonid). V primeru prisotnosti magnetnega polja, se poti elektronov podaljšajo (slika 4.5), kar ima za posledico do 20-kratno povečanje upornosti. [15] Slika 4.4: Poljska plošča zunaj magnetnega polja. [15] Slika 4.5: Poljska plošča v magnetnem polju. [15] Iz karakteristike, slika 4.6, je razvidno, da je sprememba upornosti simetrična v obeh smereh. Poljska plošča je pasivna komponenta in lahko deluje v stikalnem ali linearnem režimu. Krmiljenje je mogoče preko trajnega magneta ali elektromagneta. [15] Slika 4.6: Karakteristika magnetoupora in simbol. [15] 19

31 4.2.3 Magnetna dioda Magnetna dioda je germanijeva dioda, ki ima med P in N polprevodnikom široko nedopirano področje s slabo prevodnostjo. Okoli tega področja je področje močno dopiranega polprevodnika tako, da se ustvarijo rekombinacije, slika 4.7. Magnetna dioda ima aktivno področje v prevodni smeri. Na sliki 4.8 je prikazana karakteristika magnetne diode, kjer je upornost odvisna od velikosti magnetne gostote. [15] Slika 4.7: Prikaz PN strukture in simbol. Slika 4.8: Karakteristika magnetne diode Odjemnik zemeljskega magnetnega polja Odjemnik zemeljskega magnetnega polja je narejen iz magnetno občutljivega tankega filma (permalloy) nanesenega na osnovo. Permalloy je feromagnetni material, ki ga sestavljata železo 19% in nikelj 81%. Glavna lastnost feromagnetnega materiala je sprememba upornosti zaradi spremembe prisotnosti zunanjega magnetnega polja. [17] Princip delovanja magnetnega polja na upornost feromagnetnega materiala prikazuje slika

32 Slika 4.9: Odvisnost upornosti od zunanje magnetne poljske jakosti v feromagnetni plasti. [17] Feromagnetna snov se nanaša na podlago v močnem magnetnem polju. Smer nanašanja mora biti vzporedna s smerjo magnetnega polja. Tako je feromagnetna snov namagnetena v smeri nanašanja, torej v smeri osi x. V tej smeri teče tudi električni tok skozi element. Upornost tankega filma feromagnetnega materiala je odvisna od kota med smerjo toka in smerjo magnetenja (4.1). [17] 2 R = R + R cos α 0 α = 0 R max α = 90 R Tu je: R upornost traku (Ω), min R 0 minimalna upornost traku (Ω), R razlika med maksimalno in minimalno upornostjo traku (Ω), α - kot med smerjo magnetenja in smerjo toka ( ). (4.1) Na smer magnetenja in s tem na kot α, lahko vplivamo z zunanjim magnetnim poljem H y, kjer je le ta vzporeden s trakom. Kadar nimamo prisotnega zunanjega magnetnega polja, ima permalloy interni magnetizacijski vektor vzporeden smeri toka, kar pomeni da je α=0. Takrat je upornost traku R največja. Če se sedaj pojavi zunanje magnetno polje H y, se bo notranji magnetizacijski vektor permalloya obrnil okoli kota α. Sedaj je vrednost kota α 90 in upornost traku R je sedaj najmanjša. [17] 21

33 Za povečanje občutljivosti odjemnika in linearizacijo odvisnosti upornosti od magnetne poljske jakosti, ima odjemnik dodatne plasti aluminija nanesene preko plasti feromagnetne snovi (permalloy), kot prikazuje slika [17] Slika 4.10: Magnetouporovni odjemnik. [17] Plasti aluminija imajo dosti višjo prevodnost kot feromagnetni permalloy, zato povzročijo zasuk smeri za kot 45. S tem se efektivni kot med smerjo magnetenja in smerjo električnega toka spremeni iz kota α v kot α Takšen linearizirani odjemnik, je že primeren za konfiguracijo merilnega mostiča. [17] Na sliki 4.11 je prikazana karakteristika običajnega odjemnika in odjemnika z dodanimi plastmi aluminija. Slika 4.11: Karakteristiki standardnega in lineariziranega magnetouporovnega odjemnika. [17] 22

34 Primer odjemnika zemeljskega magnetnega polja sta Philipsova senzorja KMZ51 in KMZ52. KMZ51 je enodimenzionalni, KMZ52 pa dvodimenzionalni odjemnik zemeljskega magnetnega polja. 4.3 Senzor KMZ52 Senzor KMZ52 je izredno občutljiv senzor za merjenje magnetnega polja in deluje na principu magnetouporovnega efekta. [18] Kot je razvidno na sliki 4.12, senzor KMZ52 vsebuje 2 takšna elementa, ki sta med seboj zamaknjena za 90. Za natančno določanje azimuta morata biti ta dva senzorja postavljena vzporedno z zemeljskim površjem. Slika 4.12: Postavitev magnetouporovnih elementov. [18] V osnovi lahko s tem senzorjem izračunamo azimut po enačbi (4.2): Hey α = arctan( ) (4.2) H ex Tu je: α - azimut, H ey - jakost magnetnega polja po y osi, H ex - jakost magnetnega polja po x osi. H ex je vedno obrnjen v smeri, katere kot določamo. Na sliki 4.13 imamo prikazano poenostavljeno zgradbo senzorja. Iz nje je razvidno, da sta magnetouporovna elementa 23

35 vezana v mostič, hkrati pa vsebuje vsak magnetouporovni element še eno flip tuljavico, ter kompenzacijsko tuljavico. Flip tuljavica nam služi za eliminacijo odmika, ki nastane zaradi vpliva tujega magnetnega polja. [18, 19] Slika 4.13: Poenostavljena zgradba senzorja. [18] Lahko se namreč zgodi, da se magnetouporovni element zaradi močnejšega zunanjega magnetnega polja polarizira v smeri tega polja in zaradi tega pride do napake. S kratkim impulzom skozi flip tuljavico polariziramo magnetouporovni element v prvotno stanje. S kompenzacijsko tuljavico pa odpravimo lezenje zaradi temperature in drugih vplivov. [18, 19] 24

36 5 LOKALIZACIJA MOBILNIH ROBOTSKIH PLATFORM Eden večjih problemov pri vodenju mobilne robotske platforme predstavlja lokalizacija. Veliko je namreč aplikacij, pri katerih moramo za mobilne robotske platforme ves čas spremljati in poznati njeno pozicijo in tudi usmerjenost v prostoru. Npr. robotska platforma za čiščenje mora dovolj dobro počistiti dano površino, brez nepotrebnega ponavljanja določenih poti. Problem lokalizacije dandanes rešujemo tudi z uporabo lokalizacijskega sistema, kjer so senzorji nameščeni po celotnem okolju. Na prostem so za ta namen lahko uporabljeni sateliti oz. GPS sistem. V notranjih prostorih pa lahko za ta namen uporabimo infrardeče oz. laserske senzorje, sonarje, radijske signale itd. Vsi ti senzorji lahko podajajo koordinate robotske platforme, ki določajo njeno pozicijo v prostoru. V nadaljevanju bomo predstavili nekaj najbolj pogostih pristopov oziroma metod lokalizacije. 5.1 Metoda določanja lokacije s pomočjo sonarjev Prostor v katerem se giblje robotska platforma mora biti v tem primeru opremljen s številnimi oddajniki, ki pošiljajo sonarne signale v enakih časovnih intervalih, vendar z različnimi frekvencami. Takšen prostor s tremi oddajniki je prikazan na sliki 5.1. [10] Slika 5.1: Prostor, opremljen s sonarnimi oddajniki. [10] Robotska platforma lahko ugotovi svojo lokacijo v prostoru, ko sprejme signale z vsaj dveh različnih oddajnikov. Po sprejemu signala iz vsaj dveh oddajnikov, lahko robotska platforma zelo enostavno določi, kje se dejansko nahaja. Npr. če sprejme signala v istem 25

37 trenutku, se platforma nahaja ravno na sredini med obema oddajnikoma. Če pa sprejme signal iz prvega oddajnika pred signalom iz drugega oddajnika, potem je bližje prvemu oddajniku za razdaljo, ki je sorazmerna s časovno razliko med sprejetima signaloma. Za določitev lokacije robotske platforme v dvodimenzionalnem prostoru, potrebujemo vsaj tri oddajnike. Po tej metodi se lahko določi samo lokacija robotske platforme in ne tudi njena orientacija. Orientacija se lahko določi iz spremembe lokacije, glede na predhodno lokacijo. Takšno določanje orientacije, pa v nekaterih primerih vseeno ne zadostuje. Problem nastopi že na samem začetku, saj se mora robotska platforma najprej premakniti iz začetne lokacije, ter izračunati novo lokacijo. Šele nato lahko ugotovlja svojo orientacijo. Problem imamo tudi pri tistih robotskih platformah, ki se lahko obrnejo na mestu, pri čemer ne spremenijo lokacije, vendar pa spremenijo orientacijo. V veliko primerih vgradnja senzorjev v prostoru tudi ni mogoča, zaradi takšnih ali drugačnih razlogov. V takšnih primerih lahko sistem spremenimo tako, da senzor namestimo lokalno na robotsko platformo, namesto senzorjev razmeščenih po prostoru, pa na njihova mesta namestimo samo odbojne točke. [10] 5.2 Metoda določanja lokacije s pomočjo svetlobnih oddajnikov Pri tej metodi imamo v prostoru namesto sonarnih oddajnikov svetlobe oddajnike, ki oddajajo različno barvno svetlobo. Robotska platforma lahko določi svojo lokacijo s pomočjo izračuna kota v sečišču med linijama dveh svetlobnih oddajnikov, vendar samo, če pozna svojo orientacijo. V nasprotnem primeru moramo imeti v prostoru vsaj tri oddajnike, da lahko robotska platforma poleg lokacije določi tudi orientacijo. Primer prostora s tremi svetilniki rdeče, modre in zelene svetlobe je prikazan na sliki 5.2. [20] Robotska platforma mora pri določanju lokacije narediti obrat za 360, oziroma mora biti opremljen s senzorskim sistemom, ki je sposoben v vseh smereh zaznavati svetlobo. [10] 26

38 Slika 5.2: Prostor, opremljen s svetlobnimi oddajniki. [10] 5.3 Metoda določanja lokacije»na slepo«v angleščini imenujejo to metodo»dead reckoning«, kar predstavlja navtični izraz iz 17. stoletja, ko še ladje niso imele sodobnih navigacijskih naprav in so lokacijo izračunavali na osnovi časa, hitrosti, dolžine poti ter smeri. Pri tej metodi, lokacije ne ugotavljamo s pomočjo senzorjev, ampak na osnovi zadnje znane lokacije. Robotska platforma izračuna dolžino poti iz števila vrtljajev koles, pri čemer mora poznati smer, v kateri je opravila to pot. Za vsako določeno lokacijo shrani robotska platforma podatek in ga posreduje krmilnemu vezju, ki nato odloči v katero smer naj nadaljuje. Na sliki 5.3 je prikazana pot robotske platforme, kjer se ta giblje po metodi»na slepo«. [10] Slika 5.3: Pot robotske platforme pri gibanju po metodi»na slepo«. [10] 27

39 Ta metoda ni zaželena v primerih, ko mora robotska platforma prevoziti dolgo pot od začetne do končne lokacije, saj lahko že vsota majhnih napak (točnost senzorjev ali rahel zdrs koles) pri večkratnem določanju lokacije, rezultira v preveliki napaki. To preprosto pomeni, da bo robotska platforma zgrešila svoj cilj. [10] Pri vseh treh metodah določanja lokacije predstavlja glavni problem orientacija. V prvi in drugi metodi robotska platforma določa orientacijo glede na prejšnjo lokacijo, vendar pa lahko določi le smer vožnje od koder je prišla, ne pa tudi v katero smer se vozi. Pri tretji metodi se robotska platforma zanaša samo na začetno znano orientacijo in med vožnjo nima možnosti, da bi preverjala, ali je še pravilna. V izogib takšnim problemom, lahko na robotsko platformo namestimo digitalni kompas. Ta za določitev orientacije uporablja magnetno polje Zemlje, kar omogoči robotski platformi, da v vsakem trenutku ve, v katero smer je obrnjena. 28

40 6 NAVIGACIJA MOBILNIH ROBOTSKIH PLATFORM Navigacija predstavlja dandanes prav gotovo eno tistih zahtevnejših sposobnosti, ki jo že pričakujemo od mobilnih robotskih platform. Za navigacijo so potrebne vsaj naslednje štiri funkcionalnosti, ki jih moramo zagotoviti na mobilni robotski platformi: - zaznavanje: robotska platforma mora s senzorji zaznavati samo pomembne podatke, - lokalizacija: robotska platforma mora znati določati svojo lokacijo v okolju, - znanje: robotska platforma se mora znati odločati, kako nadaljevati pot, da bo dosegla svoj cilj, - krmiljenje pogona: robotska platforma mora znati krmiliti delovanje motorja tako, da se lahko premika po želeni poti. Za uspešno navigacijo potrebuje mobilna robotska platforma zadovoljivo delovanje vseh štirih omenjenih funkcionalnosti. Šele, ko je sposobna izvesti željeno gibanje v dani okolici in ko je sposobna izvesti določeno pot v prostoru v enem koraku, postane mobilna robotska platforma tudi dejansko uporabna. Robotska platforma mora poleg tega znati tudi obiti vse ovire, ki se nahajajo na njeni poti do cilja. Te ovire so lahko na primer ljudje, pohištvo, živali, voda, itd., torej vse, kar robotski platformi preprečuje, da bi prevozila določeno pot v prostoru. Da bi prišla robotska platforma od točke A do točke B, mora znati izvesti proces, ki je prikazan z blokovno shemo na sliki 6.1. [20] 29

41 Slika 6.1: Blokovna shema izvajanja potovanja iz točke A v točko B. [20] Opis izvajanja potovanja iz točke A v točko B: 1. Zahteva za izvedbo navodila»pojdi do točke B«lahko pride iz programa ali od zunaj. 2. Določiti, kje se nahaja točka B glede na znano točko A, ter določiti pot do nje. 3. Izogniti se oviram na začrtani poti. Če zazna fiksno oviro, jo mora obvoziti in na novo preračunati pot do točke B. 4. Popraviti napake v navigaciji, ki so nastale npr. zaradi zdrsa koles. To lahko stori s periodičnim določanjem nove pozicije z uporabo že poznanih točk. 5. Preveriti ali se že nahaja na točki B. Če se, potem mora počakati, drugače pa nadaljevati pot. [20] Iz zgornje sheme je razvidno, da lahko robotski platformi marsikaj prepreči pot do cilja. Če na poti obstajajo fiksne ovire, jih mora robotska platforma obiti, ter ponovno izračunati pot med točko A in B. Napake pri lokalizaciji in navigaciji so povsem običajne in jih 30

42 pravzaprav moramo pričakovati. Da pa bi zmanjšali učinke le-teh, lahko robotska platforma periodično ponavlja določanje svoje lokacije. To lahko dosežemo z uporabo različnih referenčnih shem, kot so kartografiranje aktivnih oddajnikov ali razpoznavnih znakov. Ljudje neradi priznavamo napake, vendar pa je robotska platforma le stroj, ki nima znanja o tem, ali je ali ni uspel doseči zadanega cilja. Lahko se tudi zgodi, da robotska platforma nikoli ne prispe do točke B, kar pa lahko do neke mere rešujemo z uporabo ti.»time-out«, ki določa tisti maksimalni čas, ki ga še dopuščamo robotski mobilni platformi, da doseže cilj, ali pa z definiranjem maksimalne razdalje, ki jo še dopustimo pri iskanju in potovanju robotske platforme do cilja. [20] V sistem lahko vgradimo še druge rešitve za reševanje napak pri doseganju cilja: tudi uporabo»override«operacije, ko robotska platforma ne more več določati svoje lokacije z uporabo znanih prepoznavnih znakov ali referenc. V tem primeru bi to lahko pomenilo, da so npr. prenehali delovati senzorji ali pa da prepoznavni znaki in reference niso več točne ali ne delujejo več. V tem primeru je edino smiselno, da se robotska platforma samodejno izključi in počaka na pomoč. [20] 6.1 Sledenje vnaprej definirani poti Najenostavnejši navigacijski problem za mobilne robotske platforme je sledenje že vnaprej definirani poti, ki je lahko na primer kar označena s črto na tleh. Ta črta je lahko črna ali bela linija narisana na tla, žica, ki je skrita pod preprogo ali pa trak, ki je prilepljen na tla. Takšen pristop izvedbe navigacije mobilnih robotskih platform je največkrat uporabljen v industriji, saj pri spremembi poti enostavno odlepimo trak in ga ponovno uporabimo za definiranje nove poti. Takšen navigacijski sistem se lahko brez težav namesti na sami mobilni robotski platformi in je lahko samostojen ali pa samo eden izmed večih inteligentnih sistemov. Sestavljen je iz enega ali več optičnih senzorjev, ki so pritrjeni na robotski platformi. Optični senzorji so lahko sestavljeni iz infrardeče LED diode in infrardečega fototranzistorja. Tranzistor se odpira, ko zazna odsev infrardeče svetlobe, ki prihaja iz LED diode. Namestitev dveh senzorjev na spodnji strani robota je prikazana na sliki 6.2. [20] 31

43 6.2 Sledenje steni Slika 6.2: Predlagana namestitev optičnih senzorjev. [20] Navigacijski sistem sledenja steni je podoben sledenju črti. Kakor črta, se tudi stena lahko uporabi za navigacijo mobilne robotske platforme. Prednost tega sistema je, da ni potrebno risati črte na tla, saj robotska platforma sledi steni in obvozi manjše ovire na poti. Glede na senzorje, ki se uporabljajo, lahko navigacijski sistem sledenja steni realiziramo na štiri načine, ki so prikazani na sliki 6.3: 1. S senzorjem dotika: robotska platforma uporablja mehansko stikalo, s katerim zaznava dotik s steno. Je najpreprostejša metoda, vendar po določenem času lahko pride do mehanske okvare stikala. 2. Z brezkontaktnim aktivnim senzorjem: robotska platforma uporablja infrardeči ali ultrazvočni senzor za določitev razdalje od stene, pri čemer ne potrebuje fizičnega kontakta s steno. Ponavadi so robotske platforme opremljene z dvema senzorjema, da lahko ugotovijo vzporednost s steno. 3. Z brezkontaktnim pasivnim senzorjem: robotska platforma uporablja za določitev razdalje od stene pasiven senzor, kot je na primer magnetni senzor. Vendar moramo v primeru uporabe magnetnega senzorja po steni napeljati žico, po kateri mora teči nizkonapetostni izmenični tok, da se tako proizvaja inducirano magnetno pole. Ko se robotska platforma približa steni, lahko potem magnetni senzor zazna to ustvarjeno magnetno polje. 32

44 4. Z rahlim dotikom: robotska platforma uporablja mehanske naprave za detekcijo kontakta s steno. Takšen kontakt je šibek, saj se za to običajno uporabljajo mehki materiali - kolesce narejeno iz pene. Prednost uporabe šibkega dotika je v tem, da se zmanjša ali prepreči mehanske napake, saj se robotska platforma dotika stene s prožnim ali mehkim medijem. [20] Slika 6.3: Navigacijski sistemi sledenja steni. [20] 6.3 Orientacija s kompasom Za ljudi je kompas poleg zvezd, eden najpomembnejših načinov navigacije. Že v starih časih so ljudje kot glavni navigacijski instrument uporabljali kompas na magnetno iglo. [21] Takšni kompasi se uporabljajo še danes, vendar niso primerni za navigacijo mobilnih robotskih platform. Danes imamo tako na voljo digitalne kompase, ki natančno določajo azimut: to je kot med geografskim severom in smerjo v katero je obrnjena mobilna robotska platforma. [21] Že narejeni digitalni kompasi so dokaj dragi, zato je veliko ceneje, 33

45 če jih realiziramo s senzorjem»magnetnega polja Zemlje«, kot je na primer KMZ52. S takšnim senzorjem lahko natančno merimo zemeljsko magnetno polje in posledično tudi določamo smer magnetnega polja. Pri tem moramo dobro poznati magnetno polje Zemlje (slika 6.4), saj je razmeroma šibko in podobno magnetnemu polju v okolici paličastega magneta, katerega južni pol (S) je blizu severnega geografskega pola, severni pol (N) pa blizu južnega geografskega pola. [17] Slika 6.4: Magnetno polje Zemlje. [17] Magnetna in geografska os med seboj ne sovpadata, zato magnetne silnice ne kažejo točno na geografski ali pravi sever. Tako dobi mobilna robotska platforma od senzorja samo podatke o azimutu glede na smeri magnetnih silnic. Da mobilna robotska platforma ugotovi pravi azimut glede na geografski sever, mora upoštevati deklinacijo, to je kot med pravim in magnetnim severom. Deklinacija je odvisna od trenutnega položaja na zemlji, saj lahko doseže do ± 25 in je pozitivna, če je magnetna silnica usmerjena vzhodno od poldnevnika, ter negativna pri zahodni usmerjenosti. Azimut izmerjen s kompasom mora biti popravljen, če želimo določiti pravi odklon glede na sever. Magnetne silnice niso vzporedne z zemeljsko horizontalno ravnino, ampak vpadajo nanjo. Pri tem tvorijo vpadni kot, ki se imenuje inklinacija. Inklinacija se spreminja glede na trenutni položaj na zemlji. Tako so kraji z inklinacijo 0 na magnetnem ekvatorju, v magnetnih polih pa je inklinacija največja, blizu ± 90 o. Pri meritvi azimuta je zelo pomembno, da je senzor v vodoravni legi. 34

46 Pri tem pa mora mobilna robotska platforma upoštevati inklinacijo. Lahko pa mobilni robotski platformi dodamo tudi senzor naklona, ki prav tako meri zemeljsko magnetno polje, na izhodu pa nam da podatek o nagibu mobilne robotske platforme glede na ravnino magnetnih silnic. Tako robotska platforma upošteva namesto inklinacije samo ta podatek, ne glede na to kje na Zemlji se nahaja. Podatke o magnetnih deklinacijah in inklinacijah je potrebno občasno obnavljati, ker se lega magnetnih polov, ter potek silnic zemeljskega magnetnega polja pogosto spreminjajo. Mobilne robotske platforme, opremljene z digitalnim kompasom, lahko v vsakem trenutku preverijo svojo orientacijo in tako ugotovijo, če se gibljejo v pravo smer. [17] 35

47 7 RAZVOJ LOKALIZACIJSKEGA MODULA ZA MOBILNO PLATFORMO»DATA«7.1 Načrtovanje vezja Pri načrtovanju vezja digitalnega kompasa smo se odločili, da naredimo dve ločeni plošči. Na prvo ploščo smo postavili senzorski del z ojačevalnim vezjem, druga plošča pa je krmilni ter napajalni del celotnega modula. Vezalni shemi in tiskani vezji smo narisali s pomočjo načrtovalskega programa Protel 99. Vsak projekt v Protelu je razdeljen na dva dokumenta. Prvi dokument je vezalna shema, drugi dokument pa tiskano vezje. [23] Risanje vezalne sheme Shemi smo narisali v urejevalniku shem. Osnova vezja senzorskega dela je senzor KMZ52. Na izhodu senzorja dobimo dve vrednosti za x os in dve vrednosti za y os. Ti dve vrednosti sta diagonalni napetosti na Wheastonovem mostiču [18], v shemi (slika 7.1) sta označeni z V1+ in V1- ter V2+ in V2-. Slika 7.1: Shema vezave senzorja KMZ52. 36

48 Napetosti na mostiču je potrebno med sabo odšteti ter ojačati. V ta namen smo sestavili ojačevalno vezje, prikazano v spodnji shemi (slika 7.3). Vrednosti iz senzorja peljemo na diferenčni ojačevalnik AD626[24] z ojačanjem 100. Tako dobimo na izhodu razliko potencialov ojačano za 100. Izhod ojačevalnika smo povezali na invertirajoči ojačevalnik z ojačanjem 4,7. Vrednosti na izhodu ojačevalnika se gibljejo v območju od -1,5V do 1,5V, za branje preko analognega vhoda krmilnika pa morajo biti pozitivne in v območju od 0V do 5V, zato smo sestavili še en diferenčni ojačevalnik[25], ki je dano napetost dvignil za 1,7V, izhod pa povezali na sponko X1. Vrednosti za x-os in y-os sta si podobni, tako da smo lahko za obe osi naredili identični vezji, izhod ojačevalnega vezja za y-os pa povezali na sponko Y1. Slika 7.2: Načrt ojačevalnega vezja za x os. Za polariziranje senzorja KMZ52 v prvotno stanje smo sestavili vezje po načrtu proizvajalca (slika 7.3). [18] To vezje generira pozitivne in negativne tokovne pulze z določeno frekvenco, ki jo določimo z mikrokrmilnikom. Pri izbiri frekvence moramo upoštevati povprečno porabo toka, odzivni čas, ter izhodno valovanje. Po podatkih proizvajalca je frekvenca 1kHz najprimernejša. Temeljna elementa vezja sta Darlingtonova tranzistorja, katerih lastnost je občutno povečanje skupnega tokovnega ojačanja, in manjša potrebna krmilna moč. Pri prehodu vhodnega signala iz zgornjega nivoja na spodnji C2/R1 proizvedeta pulz, ki odpre Darlingtonov tranzistor Q3. Napolnita se kondenzatorja C36 in C34, kratek pozitiven pulz pa se prenese na tuljavi v senzorju. Pri prehodu vhodnega signala iz spodnjega na zgornji nivo pa C3/R2 proizvedeta pulz, ki odpre drugi Darlingtonov tranzistor. Sedaj se kondenzatorja C36 in C34 izpraznita in proizvedeta 37

49 negativni pulz na tuljavah v senzorju. Senzor KMZ52 potrebuje za uspešno polariziranje tokovne pulze obeh polaritet v velikosti 1A in dolžine 3ms. [18] Slika 7.3: Vezje za generiranje tokovnih pulzov. Druga plošča je krmilno-napajalni del digitalnega kopasa. Glavni element krmilnega vezja, prikazanega na sliki 7.4, je mikrokrmilnik ATmega8 proizvajalca Atmel. Mikrokrmilnik ima interni RC oscilator[27], ki ga v našem primeru sicer nismo uporabili. V ta namen smo na mikrokrmilnik povezali kvarčni kristal. Ta mora dajati natančen urni signal. Potrebujemo ga še zlasti, če uporabljamo urni signal kot bazo za merjenje časa v programski opremi. Brez kristala bi se lahko frekvenca spreminjala ob spremembah napajalne napetosti in spremembah temperature. Poleg tega bi s časom lezla zaradi sprememb vrednosti komponent. Kvarcom moramo na tiskanini posvetiti posebno pozornost. Da bi zmanjšali stresane kapacitivnosti, moramo kristal namestiti čim bližje ustreznim priključkom na mikrokrmilniku. Izogibati se moramo bližine drugih signalnih linij. [28] Vhode in izhode mikrokrmilnika smo povezali na sponke, ki nam služijo za lažjo priključitev vhodno/izhodne periferije. Na mikrokrmilnik smo povezali še 6 LED diod za optični prikaz. 38

50 Slika 7.4: Krmilno vezje digitalnega kompasa. Za napajalno napetost smo sestavili napajalno vezje (slika 7.5), katerega glavni element je napetostni stabilizator 7805, ki nam stabilizira napetost na 5V. Potrebujemo ga za napajanje mikrokrmilnika, senzorja KMZ52, ter ojačevalnih vezij. Na vseh napajalnih priključkih v vezju morajo biti blokirni kondenzatorji. [29] Slika 7.5: Napajalno vezje digitalnega kompasa. Ko smo narisali shemo vezja, smo dodali elementom podnožja in kreirali NET listo. 39

51 7.1.2 Razvoj tiskanega vezja NET listo, ki smo jo kreirali v urejevalniku shem orodja Protel, smo nato naložili v urejevalnik tiskanega vezja oz. v»pcb editor«. Vsi simboli, ki smo jih narisali v urejevalniku sheme, so se posledično prenesli sem. Seveda so se prenesla samo njihova podnožja in povezave med njimi. Komponente so razporejene še čisto naključno. Ta razporeditev ni ustrezna, in moramo komponente razporedili ročno. Pri razporeditvi smo upoštevali, da sta senzorja za magnetno polje Zemlje in nagib izredno občutljiva na elektromagnetno valovanje[18], ter da napajalni del ločimo od ostalega vezja. V mislih moramo tudi imeti, da bo komponente potrebno povezati čimbolj optimalno. Komponente morajo biti namreč postavljene tako, da jih bomo lahko kasneje sploh povezali med sabo. Odločili smo se za ločeni vezji. Na prvo vezje smo postavili napajalni in krmilni del. Na drugo vezje pa smo postavili senzorja, vezje za oblikovanje pulzov, ter vezje za diferenčno ojačevanje merjenih veličin. Zadnja faza izdelave tiskanega vezja je povezovanje komponent. Tukaj imamo na voljo dve možnosti. Lahko uporabimo samodejni povezovalnik ali pa komponente povežemo ročno. Samodejno povezovanje smo uporabili samo za predogled, da smo videli, če so elementi postavljeni tako, da je potrebno uporabiti čim manj mostičkov. Nato smo se lotili še ročnega popravljanja, da smo tako privarčevali s prostorom. Izbrali smo elemente v SMD tehnologiji, predvsem zato, da smo pridobili na prostoru. Na sliki 7.6 je tiskano vezje senzorskega in ojačevalnega dela. Senzor KMZ52 smo postavili na sredino ploščice, na njegovi desni in spodaj pa sta še vezji diferenčnih ojačevalnikov. Še bolj desno je postavljeno preostalo ojačevalno vezje, v desnem zgornjem vogalu pa sta sponki X1 in Y1. Vezje za generiranje pozitivnih in negativnih tokovnih pulzov smo postavili levo od senzorja, da pulzi čim manj vplivajo na merjene vrednosti. 40

52 Slika 7.6: Tiskano vezje senzorskega in ojačevalnega dela. Tiskano vezje krmilno-napajalnega dela digitalnega kompasa je prikazano na sliki 7.7. Na levi strani ploščice je krmilni del, katerega glavni element je mikrokrmilnik ATmega8, nad njim je lociran kvarčni kristal, levo pa LED diode. Desna stran je namenjena napajalnemu delu. Slika 7.7: Tiskano vezje krmilno-napajalnega dela. 41

53 7.2 Meritve Po sestavi vezja smo najprej opravili testne meritve. Izmerili smo vrednosti na določenih točkah v vezju. Le te so morale ustrezati predvidenim izračunanim vrednostim pri načrtovanju vezja. Izkazalo se je, da smo morali narediti kar nekaj popravkov v vezju, da smo prišli do predvidenih vrednosti. Najbolj pomembni sta vrednosti na koncu ojačevalnega vezja, merjeni v točkah X1 ter Y1, ki sta na plošči s senzorskim in ojačevalnim delom (slika 7.6) locirani v desnem zgornjem kotu. Ti vrednosti morata biti v območju med 0V in 3V, saj je to pomembno za nadaljnjo posredovanje teh signalov na analogno/digitalni pretvornik krmilnika. Ena izmed posebnosti Zemlje je, de je mogoče kjerkoli okoli njenega središča meriti njeno magnetno polje. [17] Tako smo lahko meritve izvajali na lokaciji, ki smo si jo izbrali sami. Pomembno je samo, da v bližini ni magnetnega sevanja. Lastnosti Zemljinega magnetnega polja se zelo počasi spreminjajo glede na čas, tako da jih lahko smatramo kot konstantne na izbrani lokaciji. [17] Cilj v diplomski nalogi je razviti digitalni kompas, ki bo meril azimutα, to je kot med severom in izbrano smerjo. Azimuta s senzorjem KMZ52 ne moremo direktno izmeriti, lahko pa merimo dve horizontalni komponenti H ex ter H ey. Pri uporabi v vodoravnem položaju lahko iz teh dveh horizontalnih komponent izračunamo azimut. Pri nagibu kompasa pa pride do napake, zato je potrebno matematično pretvoriti izmerjene vrednosti. [18] Merjenje azimuta s kompasom v vodoravni legi Meritve smo pričeli s postavitvijo kompasa v vodoravno lego, senzor je bil usmerjen proti severu. Nato smo kompas obračali za kot 15 okoli Z osi. Za lažje izvajanje meritev smo si za pomoč na list papirja narisali polje črt, ki so med seboj v razmaku 15 od 0 do 345. List smo nato prilepili na vodoravno podlago, tako da je bila črta, označena z 0, postavljena v smeri sever-jug, ter nanj postavili digitalni kompas (slika 7.8). 42

54 Slika 7.8: Digitalni kompas v vodoravnem načinu merjenja. V točkah X1 in Y1 smo za vsak obrat izmerili analogno vrednost U x in U y, ter podatke vnesli v Tabela 7.1. Tabela 7.1: Izmerjene vrednosti U x ter U y za dani kot. Vrednosti U x smo nato vstavili v koordinatni sistem, prikazan na sliki 7.9, ter primerjali obliko dobljenega grafa z grafom funkcije sinus. [30] Na takšen način smo preverili, ali smo pravilno izvedli vse meritve. Enako smo preverili za vrednosti U y, samo da smo te primerjali z grafom funkcije kosinus (slika 7.9). [30] 43

55 U[V] U[V] α[ ] α[ ] Ux sinα Uy cosα Slika 7.9: Primerjava izmerjenih vrednosti U x ter U y z grafom funkcije sinus ter kosinus. Izmerjene vrednosti so v območju od 0V do 3V, za določitev azimuta pa smo potrebovali vrednosti v območju od -1 do 1. Pri tem smo med vrednostmi U x poiskali maksimalno U xmax in minimalno vrednost U xmin, ter izračunali srednjo vrednost U xs1, kot je prikazano v (7.1). U xs1 = ( U + U ) x max 2 x min (7.1) To vrednost smo odšteli od izmerjenih vrednosti in dobili vrednosti U x(0). Zatem smo med vrednostmi U x(0) poiskali maksimalno vrednost U x(0)max. Da smo prišli do vrednosti horizontalne komponente H xe, smo vse vrednosti U x(0) delili z vrednostjo U x(0)max (7.2). H xe U x( 0) = (7.2) U x( 0) max H xe vrednosti so v območju od -1 do 1 in so primerne za nadaljnje računanje. Enako smo preračunali vrednosti za H ye. Ko smo vrednosti horizontalnih komponent preračunali za vsak dani kot, bi lahko izračunali azimut. Vendar je potrebno upoštevati, da ima argument H H ye xe pol pri H ex = 0 in da je funkcija arctan definirana samo v območju od π do 2 π +. 2 Pri enačbah (7.3) za izračun azimuta α moramo biti pozorni na dejansko stanje vrednosti H xe in H ye. 44

56 α α α α α ( H xe H ye ) ( H xe H ye ) ( H xe H ye ) ( H xe H ye ) ( H ) xe = 0, > 0 = 270 = 0, < 0 = 90 H ye 180 > 0, > 0 = 360 arctan. H xe π H ye 180 > 0, < 0 = arctan. H xe π H ye 180 < 0 = 180 arctan. H xe π (7.3) pri tem je: α - azimut( ) H xe horizontalan komponenta magnetnega polja Zemlje po x osi H ye horizontalan komponenta magnetnega polja Zemlje po y osi Enačbe (7.3) so zasnovane na dogovoru, da se azimut stopnjuje v smeri urinega kazalca od severa do smeri pogleda. [18] Tabela z rezultati je v prilogi Merjenje azimuta v nagnjenem položaju Za merjenje vodoravnih magnetnih komponent senzor postavimo tako, kot smo že opisali. Njegova ravnina mora biti vzporedna s horizontalno ravnino. V kolikor smo senzor nagnili je prišlo do napake. Velikost napake je bila odvisna od kota nagiba senzorja, ter inklinacije, ki pa je odvisna od mesta merjenja. [17] Pri klasičnih kompasih se izognemo napaki nagiba tako, da ga damo v tekočino. Ta nam omogoča horizontalno izenačevanje kompasa zaradi težnosti. [21] Pri elektronskih senzorjih to ni potrebno, saj lahko matematično pretvorimo izmerjene vrednosti v horizontalne vrednosti magnetnega polja Zemlje H xe, ter H ye, ki sta potrebni za izračun azimuta. [18] Proizvajalec senzorjev je podal v svojih podatkih enačbi (7.4) za preračun H xe ter H ye. Enačbi sta izpeljani iz razmerja med statičnim koordinatnim sistemom, ki je vzporeden z magnetnim poljem Zemlje, ter dinamičnim ali lokalnim koordinatnim sistemom, katerega veličine meri kompas. Kot ρ (Roll) je definiran kot rotacija dinamičnega koordinatnega sistema okoli 45

57 H xc osi. Kot φ (Pitch) pa je definiran kot rotacija okoli Hyc osi. [18] Na sliki 7.10 je statični koordinatni sistem označen z H xe, H ye, ter H ze, lokalni pa z H xc, H yc, ter H zc. H = H cosφ H sinφ sin ρ H sinφ cos ρ xe xc yc zc H = H cos ρ + H ye yc zc sin ρ (7.4) Slika 7.10: Vektorji magnetnega polja Zemlje v statičnem in dinamičnem koordinatnem sistemu. Senzor meri vrednosti H H xc in yc. Pri nagibu senzorja imamo opravka še z enim vektorjem zemeljskega magnetnega polja H zc [18], ki pa smo ga v našem primeru izračunali kar iz ostalih dveh vektorjev. Predpostavili smo, da je vektor H e, ki kaže v smeri magnetnega polja Zemlje, konstanten in ima vrednost 1. Za izračun enačbo diagonale v kvadru (7.5)[32], ki ima stranice H xc, H yc in H zc. H zc smo vzeli 46

58 Slika 7.11: Vektor H e, ki ga definirajo med seboj pravokotne vrednosti H xc, H yc in H zc H xc H yc H zc = + + (7.5) Iz enačbe za diagonalo kvadra izpeljemo H zc (7.6). H = 1 H H 2 2 zc xc yc (7.6) Za izračun H xe ter H ye smo tako pridobili vse tri dinamične vrednosti, manjkata še rotacijska kota ρ in φ. Za določitev rotacijskih kotov smo izbrali senzor nagiba Memsic MXR7210. Uporaba je preprosta, na izhodih senzorja Ax in Ay pa že lahko brez dodatnega ojačevalnega vezja merimo vrednosti, ki so v območju od 1,31V do 3,18V pri napajalni napetosti U = 5V. V položaju senzorja vzporedno z magnetnim poljem Zemlje je na dd obeh izhodih izmerjena vrednost enaka srednji vrednosti U dd A xsr = in 2 U dd A ysr =. [33] 2 Izmerjene vrednosti smo prilagodili za kasnejši izračun kotov, in sicer da bodo v območju 1< A x < 1 ter 1< A y < 1, v položaju senzorja vzporedno z magnetnim poljem Zemlje pa 0. Vse izmerjene vrednosti smo zmanjšali za izmerjeno srednjo vrednost, poiskali največjo absolutno vrednost, ter vse vrednosti delili s to vrednostjo. Po enačbi (7.7) smo izračunali rotacijska kota. 47

59 ρ = sin φ = sin 1 1 A A x y (7.7) Podali smo izračune za vse tri dinamične vrednosti in oba rotacijska kota, ki jih potrebujemo za izračun horizontalnih vrednosti magnetnega polja Zemlje H xe in H ye. Nato, enako kot pri postavitvi kompasa v vodoravnem položaju, izračunamo še azimut α (7.3). Z meritvami smo pričeli s postavitvijo kompasa v vodoravno lego in usmeritvijo proti severu. Senzor smo nagnili za kot 10 in ga enako kot pri merjenju v vodoravnem položaju obračali za kot 15 okoli Z osi. Merjene vrednosti smo vnašali v tabele in jih preračunali po zgornjih enačbah v azimut. Meritve smo ponovili še za kote 20, 30, -10, -20 ter Po preračunu merjenjih vrednosti v azimut smo prišli do ugotovitve, da se rezultati ne ujemajo z usmeritvijo senzorja. Poleg tega smo ugotovili, da merjena vrednost U x( V ) narašča do nagiba 63 iz vodoravne lege, nato pa začne padati. Ugotovili smo, da ima merjena vrednost U x( V ) svojo maksimalna vrednost pri postavitvi senzorja vzporedno z magnetnim poljem Zemlje. [17] Nato smo meritve ponovili, pri čemer smo predpostavili, da je osnovni položaj senzorja, nagib 0, pri postavitvi vzporedno z magnetnim poljem Zemlje. Senzor smo od tega položaja nagibali in obračali za enake kote kot v zgornjem načinu merjenja. Merjene veličine smo nato vnesli v tabelo in izračunali azimut (tabele so v prilogi c). Tokrat se je ujemal z dejansko usmeritvijo senzorja. 48

60 8 SKLEP Cilj diplomske naloge je bil razvoj digitalnega kompasa, ki bi bil mobilni platformi v pomoč pri orientaciji in navigaciji. Ker se mobilne platforme gibljejo tudi po neravnih terenih, smo v ta namen razvili digitalni kompas, ki ima kompenziran nagib. Pri načrtovanju kompasa je bila ključnega pomena izbira senzorjev. Za senzor magnetnega polja Zemlje smo izbrali Philips KMZ52 senzor, za senzor nagiba pa MEMSIC MXR7210 senzor. Iz merjenih vrednosti teh dveh senzorjev smo lahko izračunali orientacijo mobilne platforme ne glede na njen naklon. Senzor KMZ52 meri vrednosti H ter H yc. Pri nagibu senzorja pa imamo opravka še z enim vektorjem zemeljskega magnetnega polja xc H zc. V podatkih proizvajalca se za merjenje tega vektorja uporablja še en senzor KMZ51, ki se postavi pravokotno na senzor KMZ52. [18] Vendar smo se odločili, da bomo vektor izračunali iz ostalih dveh vektorjev. Naš način se je izkazal za uporabnega, saj so se izračunani koti iz merjenih veličin ujemali z dejansko orientacijo digitalnega kompasa. Pri izdelavi sistema smo imeli kar nekaj problemov z razvojem vezja, ki proizvaja tokovne pulze za razmagnetenje senzorja KMZ52. Le-ta se pri izpostavljenosti senzorja tujemu magnetnemu polju namagneti, tokovni pulzi pa ga niso razmagnetili. Senzor je zato ostal neuporaben za nadaljnje meritve. Tako smo uničili kar nekaj senzorjev. Skozi razvoj smo razvili tri različna vezja, in na testni ploščici sestavili kar nekaj različnih ojačevalnih vezij, da smo dobili uporabno vezje. Zelo pomembna se je pokazala tudi ustrezna postavitev komponent na tiskanini, in da je smiselno narediti dve ločeni tiskanini. Eno za senzorski in ojačevalni del ter drugo za krmilni in napajalni del. Digitalni kompas smo zasnovali kot lokalizacijski modul mobilne platforme DATA, za uporabo v inteligentnem okolju DATA. H zc 49

61 VIRI [1] [2] [3] [4] Bajec, S., Pametne zgradbe: Za udobje in prihranek! Revija Kapital, 441, (2008), Dostopno na: [ ]. [5] [6] Jakopin, B., Robotika sinonim industrije? Moj mikro, (2012), Dostopno na: [ ]. [7] [8] Umbreht, N. Inteligentni sistemi v vozilih in njhov vpliv na varnost v cestnem prometu. Maribor. Fakulteta za gradbeništvo, 2009 [9] [10] Bräunl, T., Embedded Roboti: Mobile Robot DesigneWith Embedded System. druga izdaja, Berlin Heidelberg: Springer, [11] ðonladić, D. Zapiski s predavanj pri predmetu senzorji. Maribor. Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko [12] [13] [14] Osnovne značilnosti senzorjev in aktuatorjev. Dostopno na: [ ]. [15] Štravs, F., Osnove elektrotehnike OET (delovni osnutek kot prehodno gradivo). Velenje. Šolski center Velenje, Dostopno na: ftp://ftp.scv.si/vss/franc_stravs/oet%20%28program%20mehatronik%29/gr adivo%20za%20oet.pdf [ ]. [16] [17] Philips semicunductor, Magnetic field sensor Dostopno na: ostrikive_sensoren.pdf [ ]. 50

62 [18] Stork, T., Electronic compass design using KMZ51 and KMZ52. Hamburg: Philips Semiconductors, Dostopno na: [ ] [19] Njegovec, M., Rihtarič, S., Kompas z uporabo senzorja KMZ52. Maribor: Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko. Dostopno na: [ ] [20] McComb, G., Predko, M., The robot builder's bonanza. tretja izdaja, New York: McGraw Hill [21] [22] [23] Altium Limited. Protel99SE. Dostopno na: [24] Analog devices. Low cost, Single-Supply Differential Amplifier: AD626. Norwood: Analog Devices, Dostopno na: [ ]. [25] ST Microelectronics. MC33174 MC35174: Low power quad bipolar operational amplifiers. Italy: ST Microelectronics, Dostopno na: [ ]. [26] Won-Top Electronics Co. 1N4148/LL4148: Fast switching diode. Kaohsiung: Won- Top Electronics Co., Dostopno na: [ ]. [27] Atmel. Atmega8, Atmega8L: 8-bit AVR with 8K Bytes In-System Programable Flash. San Jose: Atmel Corporation, Dostopno na: [ ]. [28] Brezočnik, Z. Mikroračunalniški sistemi. Maribor: Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko, [29] Texas Instruments. Fixed positive voltage regulators: ua7800 series. Dalas: Texas Instruments Incorporated, Dostopno na: [ ]. [30] [31] [32] [33] Memsic. MXR7210G/M: Low Cost, Low Noise 10g Dual Axis Accelerometer with Ratiometric Analog Outputs. North Andover: Memsic, Dostopno na: [ ]. 51

63 PRILOGE a) Naslov študenta Uroš Kotnik Socka Nova Cerkev b) kratek življenjepis Rojen: 24. april 1984 v Celju Šolanje: Osnovna šola Vojnik Poklicna in tehniška, elektro in kemijska šola Celje, program: Elektrotehnik elektronik Fakulteta za elektotehniko, računalništvo in informatiko, Univerza v Mariboru, visokošolski strokovni program Elektrotehnika, smer Elektronika c) Vsebina priložene zgoščenke Diplomska naloga v PDF formatu Diplomska naloga v formatu Microsoft Word PDF datasheet za senzor KMZ52 Tabele (v formatu Excel) merjenj na sponkah X1 in Y1 pri položaju senzorja: - v vodoravnem položaju - vzporedno z magnetnim poljem Zemlje - pri nagibu 10, 20, 30, -10, -20 in -30 iz ravnine magnetnega polja Zemlje Električne sheme (vključujoč PCB sheme) v pdf dokumentu in izvirniku: - senzorsko-ojačevalnega modula digitalnega kompasa - krmilno-napajalnega modula digitalnega kompasa 52

64

65

66