Diferencia entre revisiones de «MecanumRob»
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* Calibración de la odometría. | * Calibración de la odometría. | ||
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* Obtener las covarianzas de los sensores. | * Obtener las covarianzas de los sensores. | ||
* Filtro para la IMU y obtención de postura(comparar con el filtro [http://wiki.ros.org/imu_filter_madgwick Madgwick] que viene por defecto con el [https://github.com/ros-drivers/phidgets_drivers/tree/kinetic/phidgets_imu nodo]). | * Filtro para la IMU y obtención de postura(comparar con el filtro [http://wiki.ros.org/imu_filter_madgwick Madgwick] que viene por defecto con el [https://github.com/ros-drivers/phidgets_drivers/tree/kinetic/phidgets_imu nodo]). | ||
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* Calibración de SLAM. | * Calibración de SLAM. | ||
* Fusión de los 2 sensores Hokuyo para el SLAM. | * Fusión de los 2 sensores Hokuyo para el SLAM. | ||
− | * Sincronizar muestreo para el EFK | + | * Sincronizar muestreo para el EFK. |
* Mux para los comandos de velocidad, de modo que se pueda elegir entre el control de play o el algoritmo de evasión (considerar [http://wiki.ros.org/yocs_cmd_vel_mux yocs_cmd_vel_mux]). | * Mux para los comandos de velocidad, de modo que se pueda elegir entre el control de play o el algoritmo de evasión (considerar [http://wiki.ros.org/yocs_cmd_vel_mux yocs_cmd_vel_mux]). | ||
+ | * Migrar código de la base a C++. | ||
== ROS == | == ROS == |
Revisión del 15:56 17 ago 2018
Contenido
Tareas pendientes
- Calibración de la odometría.
- Obtener las covarianzas de los sensores.
- Filtro para la IMU y obtención de postura(comparar con el filtro Madgwick que viene por defecto con el nodo).
- Filtro de Kalman.
- Calibración de SLAM.
- Fusión de los 2 sensores Hokuyo para el SLAM.
- Sincronizar muestreo para el EFK.
- Mux para los comandos de velocidad, de modo que se pueda elegir entre el control de play o el algoritmo de evasión (considerar yocs_cmd_vel_mux).
- Migrar código de la base a C++.
ROS
El MecanumRob usa los siguientes paquetes de ROS:
- mecanumrob_common: contiene las definiciones de menajes y servicios usados en los demás nodos, además de los .launch files, las reglas udev y el nodo para el control de play.
- mecanumrob_roboclaw: el controlador de las motores, envía los comandos a los motores y publica la velocidad de las ruedas.
- mecanumrob_model: el modelo cinemático del robot, tanto directo como inverso. Además el nodo que publica las transformaciones (próximamente el filtro de Kalman) y las pruebas para la odometría.
- vfhp_local_planner: el módulo de evasión de obstáculos.
- urg_node: controla un sensor Hokuyo.
- phidgets_imu: controla la IMU.
- gmapping: SLAM basado en las lecturas de los sensores láser.
Servicio
Para hacer que ROS corra automáticamente desde el arranque se usó el paquete robot_upstart. Lo que hace este paquete es crear un servicio del sistema operativo a partir de uno o mas .launch files. Si por alguna razón fuera necesario reiniciar el servicio (si por ejemplo algún nodo no responde) se puede usar el siguiente comando desde la terminal:
$ sudo service mecanumrob stop $ sudo service mecanumrob start
Modelado
Primero es necesario definir el sistema de coordenadas del robot (local) y el estático (global).
Se define el marco de referencia local tal que el eje corresponde al frente del robot y el eje corresponde al lado izquierdo. Además, se define la velocidad angular de las ruedas según la ley de la mano derecha tal que una rotación positiva se proyecta en dirección positivo. Luego, se define el marco de referencia global con ejes , . Para encontrar la posición del robot en este marco de referencia global al partir del movimiento de las ruedas se usa el modelo cinemático directo. Por otro lado, para determinar los comandos que se le deben enviar a los motores para alcanzar una cierta velocidad lineal o angular se usa el modelo cinemático inverso.
Modelo Cinemático Directo
El modelo cinemático directo nos permite obtener la velocidad del robot a partir de la velocidad de las ruedas. Definimos la velocidad respecto al marco de referencia local . Además queremos encontrar la velocidad respecto al marco de referencia global , para poder integrar y así obtener la posición. Para el robot mecanum se tiene que:
con
Con esto obtenemos la velocidad lineal y angular del robot respecto al marco de referencia local. Luego, para obtener velocidades globales se debe multiplicar por la matriz de rotación
Así, el modelo completo del movimiento del robot es: