Python robotika: variklio valdymo ir jutiklių integravimo įvaldymas

Robotika yra sparčiai besivystanti sritis, o „Python“ tapo dominuojančia programavimo kalba robotų kūrimui dėl savo universalumo, skaitomumo ir gausių bibliotekų. Šis išsamus vadovas nagrinės pagrindines variklio valdymo ir jutiklių integravimo sąvokas „Python“ robotikoje, suteikdamas jums žinių ir įgūdžių kurti savo išmaniuosius ir autonominius robotus.

Kodėl „Python“ robotikai?

„Python“ siūlo keletą privalumų robotikos projektams:

• Paprastas naudojimas: Aiškus „Python“ sintaksė ir paprasta struktūra leidžia jį lengvai išmokti ir naudoti net pradedantiesiems.
• Plačios bibliotekos: „Python“ turi gausią bibliotekų ekosistemą, specialiai sukurtą robotikai, įskaitant „NumPy“, „SciPy“, „OpenCV“ ir ROS (Robotų operacinė sistema).
• Kryžminio platformos suderinamumas: „Python“ gali veikti įvairiose operacinėse sistemose, įskaitant „Windows“, „macOS“ ir „Linux“, todėl tinka įvairioms aparatinės įrangos platformoms.
• Aktyvi bendruomenė: „Python“ bendruomenė yra didelė ir palaikanti, teikianti gausius išteklius, pamokas ir pagalbą kūrėjams.
• Integracija su aparatine įranga: „Python“ gali lengvai sąveikauti su mikrovaldikliais, tokiais kaip „Arduino“ ir „Raspberry Pi“, leidžiant sklandų bendravimą su jutikliais ir pavaromis.

Variklio valdymo supratimas

Variklio valdymas yra robotikos pagrindas, leidžiantis robotams judėti ir sąveikauti su savo aplinka. Šiame skyriuje bus aptariamos esminės variklio valdymo technikos „Python“ kalba.

Variklių tipai

Robotikoje naudojami įvairūs variklių tipai, kurių kiekvienas turi unikalias savybes ir pritaikymus:

• Nuolatinės srovės (DC) varikliai: Paprasti ir nebrangūs, DC varikliai plačiai naudojami pagrindiniam judesio valdymui. Jie valdomi keičiant varikliui tiekiamos įtampos.
• Servo varikliai: Servo varikliai užtikrina tikslų kampinį valdymą, todėl idealiai tinka robotų rankoms ir sąnarių judesiams. Jie paprastai turi įmontuotą grįžtamojo ryšio mechanizmą, skirtą norimai pozicijai palaikyti.
• Žingsniniai varikliai: Žingsniniai varikliai užtikrina labai tikslų padėties valdymą, padalijant visą sukimąsi į diskretų skaičių žingsnių. Jie dažnai naudojami CNC staklėse ir 3D spausdintuvuose.
• Bevieliai nuolatinės srovės (BLDC) varikliai: BLDC varikliai yra efektyvesni ir patvaresni nei šepetėliniai DC varikliai. Jie dažnai naudojami dronuose ir elektromobiliuose.

Variklių valdymo grandinės

Mikrovaldikliai paprastai negali tiesiogiai valdyti variklių dėl įtampos ir srovės apribojimų. Variklių valdymo grandinės yra būtinos variklių sąsajai su mikrovaldikliais. Dažniausiai naudojami variklių valdymo IC apima:

• L298N: Universalus dvigubas H-tilto variklio valdiklis, galintis valdyti du DC variklius arba vieną žingsninį variklį.
• TB6612FNG: Kompaktiškas ir efektyvus dvigubas variklio valdiklis, tinkamas mažiems robotams.
• DRV8833: Žemos įtampos dvigubas H-tilto variklio valdiklis, idealus baterijomis maitinamoms programoms.

Pagrindinis variklio valdymas su „Python“

Panagrinėkime paprastą DC variklio valdymo pavyzdį naudojant „Python“ ir „Raspberry Pi“:

            # Import the RPi.GPIO library
import RPi.GPIO as GPIO
import time

# Define the GPIO pins for motor control
motor_enable = 18  # Enable pin
motor_forward = 23 # Forward direction pin
motor_backward = 24 # Backward direction pin

# Set GPIO numbering mode
GPIO.setmode(GPIO.BCM)

# Set up the GPIO pins as outputs
GPIO.setup(motor_enable, GPIO.OUT)
GPIO.setup(motor_forward, GPIO.OUT)
GPIO.setup(motor_backward, GPIO.OUT)

# Function to control the motor direction
def move_motor(direction):
 if direction == "forward":
 GPIO.output(motor_forward, GPIO.HIGH)
 GPIO.output(motor_backward, GPIO.LOW)
 elif direction == "backward":
 GPIO.output(motor_forward, GPIO.LOW)
 GPIO.output(motor_backward, GPIO.HIGH)
 else:
 GPIO.output(motor_forward, GPIO.LOW)
 GPIO.output(motor_backward, GPIO.LOW)

# Enable the motor
GPIO.output(motor_enable, GPIO.HIGH)

# Move the motor forward for 2 seconds
move_motor("forward")
time.sleep(2)

# Move the motor backward for 2 seconds
move_motor("backward")
time.sleep(2)

# Stop the motor
move_motor("stop")

# Disable the motor
GPIO.output(motor_enable, GPIO.LOW)

# Clean up GPIO settings
GPIO.cleanup()

            

              
                Copy
              
            
          

Šis kodas demonstruoja, kaip valdyti DC variklio kryptį nustatant atitinkamus „Raspberry Pi“ GPIO kaiščius. Variklį reikės prijungti prie „Raspberry Pi“ per tinkamą variklio valdymo grandinę.

Pažangus variklio valdymas: PID valdymas

Tiksliau variklio valdymui, ypač kai susiduriama su kintamomis apkrovomis ar trikdžiais, plačiai naudojamas Proporcinis-Integracinis-Diferencialinis (PID) valdymas. PID valdymas naudoja jutiklių grįžtamąjį ryšį variklio išėjimui reguliuoti ir norimam greičiui ar padėčiai palaikyti.

Štai pagrindinis PID valdiklio įgyvendinimas „Python“ kalba:

            class PID:
 def __init__(self, Kp, Ki, Kd, setpoint):
 self.Kp = Kp
 self.Ki = Ki
 self.Kd = Kd
 self.setpoint = setpoint
 self.previous_error = 0
 self.integral = 0

 def compute(self, feedback_value):
 error = self.setpoint - feedback_value

 self.integral += error
 derivative = error - self.previous_error

 output = self.Kp * error + self.Ki * self.integral + self.Kd * derivative

 self.previous_error = error
 return output

# Example usage:
pid_controller = PID(Kp=0.1, Ki=0.01, Kd=0.01, setpoint=100)
current_speed = 50  # Replace with actual sensor reading

output = pid_controller.compute(current_speed)
print(f"PID Output: {output}")

            

              
                Copy
              
            
          

Šis kodas rodo pagrindinę PID valdiklio klasę. Ją integruotumėte su savo variklio valdymo logika, naudodami PID išvestį variklio greičiui ar padėčiai reguliuoti, remiantis jutiklio grįžtamuoju ryšiu (pvz., iš enkoderio).

Enkoderių naudojimas grįžtamajam ryšiui

Enkoderiai yra jutikliai, kurie teikia grįžtamąjį ryšį apie variklio padėtį ar greitį. Jie yra būtini įgyvendinant uždarojo ciklo valdymo sistemas, tokias kaip PID.

Yra du pagrindiniai enkoderių tipai:

• Inkrementiniai enkoderiai: Generuoja impulsus varikliui sukantis. Impulsų skaičius atitinka kampinį poslinkį.
• Absoliutiniai enkoderiai: Pateikia unikalų kodą kiekvienai kampinei padėčiai, leidžiantį sekti absoliučią padėtį.

Norėdami naudoti enkoderius, turėsite juos prijungti prie savo mikrovaldiklio ir parašyti kodą, skirtą skaityti enkoderio impulsus arba padėties duomenis. Tada šiuos duomenis galėsite naudoti kaip grįžtamąjį ryšį savo PID valdiklyje.

Jutiklių integravimas robotų suvokimui

Jutiklių integravimas yra labai svarbus, kad robotai galėtų suvokti savo aplinką ir priimti pagrįstus sprendimus. Šiame skyriuje bus aptariami dažniausiai robotikoje naudojami jutikliai ir jų integravimo su „Python“ metodai.

Dažni robotikos jutikliai

• Atstumo jutikliai (ultragarsiniai, infraraudonieji, LiDAR): Matuoja atstumą iki objektų, leidžiantys robotams naršyti ir išvengti kliūčių. Pavyzdžiui, HC-SR04 ultragarsinis jutiklis dažnai naudojamas mėgėjiškoje robotikoje, o LiDAR jutikliai – autonominiuose automobiliuose aukštos raiškos kartografavimui.
• Inerciniai matavimo vienetai (IMU): Matuoja pagreitį ir kampinį greitį, teikdami informaciją apie roboto orientaciją ir judėjimą. IMU yra būtini robotų stabilizavimui ir navigacijos algoritmų įgyvendinimui. Pavyzdžiai yra MPU6050 ir LSM9DS1.
• Kameros: Fiksuoja vizualinę informaciją, leidžiančios robotams atlikti objektų atpažinimą, vaizdų apdorojimą ir vizualinę navigaciją. Kameros moduliai, tokie kaip „Raspberry Pi“ kameros modulis ir USB internetinės kameros, dažnai naudojami robotikos projektuose.
• Jėgos/sukimo momento jutikliai: Matuoja jėgas ir sukimo momentus, taikomus roboto galiniam efektoriui, leidžiančios tiksliai manipuliuoti ir sąveikauti su objektais. Jie dažnai naudojami pramoniniuose robotuose surinkimui ir kokybės kontrolei.
• Aplinkos jutikliai (temperatūra, drėgmė, slėgis): Stebi aplinkos sąlygas, leidžiančios robotams prisitaikyti prie aplinkos. Pavyzdžiai yra DHT11 (temperatūra ir drėgmė) ir BMP280 (temperatūra ir slėgis).

Jutiklių integravimas su „Python“

„Python“ teikia bibliotekas, skirtas sąsajai su įvairiais jutikliais. Štai pavyzdys, kaip skaityti duomenis iš IMU (MPU6050) naudojant „smbus“ biblioteką „Raspberry Pi“:

            import smbus
import time

# MPU6050 Registers
PWR_MGMT_1 = 0x6B
SMPLRT_DIV = 0x19
CONFIG = 0x1A
GYRO_CONFIG = 0x1B
INT_ENABLE = 0x38
ACCEL_XOUT_H = 0x3B
ACCEL_YOUT_H = 0x3D
ACCEL_ZOUT_H = 0x3F
GYRO_XOUT_H = 0x43
GYRO_YOUT_H = 0x45
GYRO_ZOUT_H = 0x47

# I2C Address of the MPU6050
MPU6050_ADDR = 0x68

# Initialize I2C bus
bus = smbus.SMBus(1) # Use 1 for Raspberry Pi 2 and later

# Wake up the MPU6050
bus.write_byte_data(MPU6050_ADDR, PWR_MGMT_1, 0)

# Function to read accelerometer data
def read_accel_data():
 accel_x = read_word_2c(ACCEL_XOUT_H)
 accel_y = read_word_2c(ACCEL_YOUT_H)
 accel_z = read_word_2c(ACCEL_ZOUT_H)
 return accel_x, accel_y, accel_z

# Function to read gyroscope data
def read_gyro_data():
 gyro_x = read_word_2c(GYRO_XOUT_H)
 gyro_y = read_word_2c(GYRO_YOUT_H)
 gyro_z = read_word_2c(GYRO_ZOUT_H)
 return gyro_x, gyro_y, gyro_z

# Function to read a word (2 bytes) from the MPU6050
def read_word_2c(register):
 high = bus.read_byte_data(MPU6050_ADDR, register)
 low = bus.read_byte_data(MPU6050_ADDR, register + 1)
 value = (high << 8) + low
 if value >= 0x8000:
 return -((65535 - value) + 1)
 else:
 return value

# Main loop
try:
 while True:
 accel_x, accel_y, accel_z = read_accel_data()
 gyro_x, gyro_y, gyro_z = read_gyro_data()

 print(f"Accel X: {accel_x}, Accel Y: {accel_y}, Accel Z: {accel_z}")
 print(f"Gyro X: {gyro_x}, Gyro Y: {gyro_y}, Gyro Z: {gyro_z}")

 time.sleep(0.1)
except KeyboardInterrupt:
 print("\nExiting...")

            

              
                Copy
              
            
          

Šis kodas demonstruoja, kaip skaityti akselerometro ir giroskopo duomenis iš MPU6050 IMU naudojant „smbus“ biblioteką. Jums reikės prijungti MPU6050 prie „Raspberry Pi“ I2C magistralės.

Jutiklių sintezė

Dažnai robotai naudoja kelis jutiklius, kad gautų išsamesnį ir tikslesnį savo aplinkos supratimą. Jutiklių sintezė yra procesas, kai sujungiami duomenys iš kelių jutiklių, siekiant pagerinti roboto suvokimo tikslumą, patikimumą ir atsparumą.

Dažniausios jutiklių sintezės technikos apima:

• Kalmano filtravimas: Galingas algoritmas sistemos būsenai įvertinti, remiantis triukšmingais jutiklių matavimais. Kalmano filtrai plačiai naudojami robotikoje lokalizacijai, navigacijai ir objektų sekimui.
• Komplementarus filtravimas: Paprastesnė alternatyva Kalmano filtravimui, kuri sujungia duomenis iš dviejų ar daugiau jutiklių, naudojant svertinius vidurkius. Komplementarūs filtrai dažnai naudojami akcelerometro ir giroskopo duomenims sujungti, siekiant įvertinti roboto orientaciją.
• Bayes'o tinklai: Tikimybinis grafinis modelis, atvaizduojantis priklausomybes tarp skirtingų kintamųjų. Bayes'o tinklai gali būti naudojami modeliuoti ryšius tarp jutiklių duomenų ir roboto aplinkos.

Integracija su robotų operacine sistema (ROS)

ROS (Robotų operacinė sistema) yra plačiai naudojama sistema robotikos programinei įrangai kurti. Ji teikia įrankių, bibliotekų ir konvencijų rinkinį, skirtą moduliniams ir daugkartinio naudojimo robotų programinės įrangos komponentams kurti.

ROS sąvokos

• Mazgai (Nodes): Vykdomieji procesai, atliekantys konkrečias užduotis.
• Temos (Topics): Pavadinti kanalai pranešimams publikuoti ir prenumeruoti.
• Pranešimai (Messages): Duomenų struktūros, kurios keičiamos tarp mazgų.
• Paslaugos (Services): Užklausos-atsakymo komunikacijos mechanizmas tarp mazgų.
• Parametrai (Parameters): Konfigūracijos nustatymai, kuriuos gali pasiekti ir modifikuoti mazgai.

ROS naudojimas su „Python“

ROS teikia „Python“ sąsajas, leidžiančias rašyti ROS mazgus „Python“ kalba. „rospy“ biblioteka yra oficiali „Python“ kliento biblioteka, skirta ROS.

Štai paprastas ROS mazgo pavyzdys, kuris publikuoja pranešimą temoje:

            #!/usr/bin/env python
import rospy
from std_msgs.msg import String

def talker():
 pub = rospy.Publisher('chatter', String, queue_size=10)
 rospy.init_node('talker', anonymous=True)
 rate = rospy.Rate(10) # 10 Hz
 while not rospy.is_shutdown():
 hello_str = "hello world %s" % rospy.get_time()
 rospy.loginfo(hello_str)
 pub.publish(hello_str)
 rate.sleep()

if __name__ == '__main__':
 try:
 talker()
 except rospy.ROSInterruptException:
 pass

            

              
                Copy
              
            
          

Šis kodas sukuria ROS mazgą, pavadintą „talker“, kuris publikuoja pranešimą, kuriame yra eilutė „hello world“, į temą „chatter“ 10 Hz dažniu.

Jutiklių ir variklių integravimas su ROS

Jutiklius ir variklius galite integruoti su ROS, sukurdami ROS mazgus, kurie skaito jutiklių duomenis ir valdo variklių išėjimus. Pavyzdžiui, galite sukurti mazgą, kuris skaito duomenis iš IMU ir publikuoja juos į ROS temą. Kitas mazgas gali prenumeruoti šią temą ir naudoti IMU duomenis roboto varikliams valdyti.

ROS teikia standartizuotą būdą sąveikauti su aparatine įranga, palengvindamas sudėtingų robotikos sistemų kūrimą.

Praktinis „Python“ robotikos pritaikymas

„Python“ robotika turi platų pritaikymą įvairiose pramonės šakose:

• Autonominės transporto priemonės: „Python“ plačiai naudojamas savarankiškai važiuojančių automobilių kūrimui, leidžiantis atlikti tokias užduotis kaip suvokimas, planavimas ir valdymas.
• Pramonės automatizavimas: „Python“ naudojamas robotams valdyti gamyklose ir sandėliuose, automatizuojant tokias užduotis kaip surinkimas, pakavimas ir medžiagų tvarkymas.
• Sveikatos apsauga: „Python“ naudojamas chirurginiuose robotuose, reabilitacijos robotuose ir pagalbinėse priemonėse.
• Žemės ūkis: „Python“ naudojamas žemės ūkio robotuose, kurie gali atlikti tokias užduotis kaip sodinimas, derliaus nuėmimas ir pasėlių stebėjimas.
• Tyrimai ir žvalgyba: „Python“ naudojamas robotuose, kurie tyrinėja pavojingas aplinkas, pvz., po vandeniu ar kosmose.

Išvada

„Python“ robotika siūlo galingą ir universalią platformą išmaniems ir autonominiams robotams kurti. Įvaldę variklio valdymo ir jutiklių integravimo technikas, galite sukurti robotus, kurie gali sąveikauti su savo aplinka, priimti pagrįstus sprendimus ir atlikti platų užduočių spektrą. Šis vadovas suteikė tvirtą pagrindą jūsų kelionei į „Python“ robotikos pasaulį. Toliau tyrinėdami šią jaudinančią sritį, nepamirškite pasinaudoti plačiais internete prieinamais ištekliais, eksperimentuoti su skirtingomis aparatinės ir programinės įrangos konfigūracijomis ir prisidėti prie gyvybingos „Python“ robotikos bendruomenės. Sėkmės kuriant savo nuostabius robotus!