lehrkraefte:blc:informatik:glf22:robotik-mit-svcode:fahrwerk-ausmessen

Ausmessen des Fahrwerks

Die Position der Motoren des Roboters kann als Winkel in Grad ausgelesen und auch angesteuert werden. Geschwindigkeiten werden in $\frac{\text{Grad}}{\text{s}}$ (also Grad pro Sekunde) angegeben. Daher ist es wichtig, den Umfang der Räder zu messen, um Winkel in Distanz umzurechnen.

  • Bestimmen Sie den Radumfang durch Messen und Rechnen.
  • Errechnen Sie daraus die Konstanten cm_pro_grad und grad_pro_cm, mit denen dann zwischen cm und Grad umgerechnet werden kann. Dabei soll nur eine der beiden Konstanten im Code festgelegt werden, die andere wird daraus berechnet.
  • Lassen Sie dann den Roboter genau 1m geradeaus fahren. Messen Sie die Distanz und berechnen Sie genau, wie der Wert der festgelegten Konstante anzupassen ist. Sie können dazu den folgende Code anpassen.
  • Verpacken Sie danach den Code zum Geradeausfahren in eine Funktion def geradeAus(distanz):.
# imports fehlen hier, siehe https://fginfo.ksbg.ch/dokuwiki/doku.php?id=lehrkraefte:blc:informatik:glf22:robotik-mit-svcode:programm-struktur
from math import pi  # Wert pi importieren
# Initialisierungen fehlen hier
 
raddurchmesser = 5   # Phantasiewert! Bitte ersetzen
radumfang = 23       # Hier Formel mit pi einsetzen
grad_pro_cm = 42.0   # Phantasiewert, bitte anpassen, am besten direkt aus dem Radumfang berechnen.
 
cm_pro_grad = 1.0/grad_pro_cm
 
distanz = 100  # 100 cm soll der Roboter fahren
 
links.run_angle(120, distanz*grad_pro_cm, wait=False)   # 120 Grad/s Drehgeschwindigkeit, Drehwinkel, nicht warten, sondern gleich den nächsten Befehl.
rechts.run_angle(120, distanz*grad_pro_cm, wait=True)   # Dito, aber warten, bis fertig gedreht.
 
links.stop()
rechts.stop()

Wenn der Radumfang einmal korrekt kalibriert ist, muss der Radabstand kalibriert werden, damit korrekt um die eigene Achse gedreht werden kann. Wo genau der Drehpunkt der Räder ist, hängt vom Untergrund und der genauen Geometrie der Radaufhängung ab (die Achsen sind nämlich nicht exakt auf derselben Geraden, sondern vom Eigengewicht des Roboters leicht nach oben geneigt).

  • Messen Sie den Radabstand in cm (von Radmitte zu Radmitte).
  • Fügen Sie den Radabstand als Variable radabstand ihrem Code hinzu.
  • Berechnen Sie daraus eine Variable rotation_pro_grad, die angibt, um wie viele Grad sich der Roboter um die eigene Achse dreht, pro Grad Radumdrehung eines Rads (wenn das andere stillsteht).
  • Berechnen Sie dann daraus um wie viele Grad sich das linke Rad zurücklegen muss (während das rechte stillsteht), damit sich der Roboter um genau 360° dreht.
  • Schreiben Sie eine Funktion drehen(motor, winkel):, die bewirkt, dass sich der Roboter mit dem gegebenen Motor um die eigene Achse um den winkel dreht. Aufgerufen wird die Funktion dann z.B. mit drehen(links, 360).
  • Schätzen Sie möglichst genau den Fehler in der Drehung ab, und passen die den Radabstand entsprechend an und testen Sie erneut.

Mit diesen Daten programmieren Sie eine Funktion kreis_fahren_links(radius, winkel, geschwindigkeit), mit der der Roboter(-mittelpunkt) auf einem Kreis mit gegebenem Radius um einen gegebenen Winkel fährt, mit der Durchschnittsgeschwindigkeit geschwindigkeit. D.h. kreis_fahren_links(50, 360, 100) fährt einen Vollkreis auf einem Kreis mit 1m Durchmesser und einer Durchschnitts-Rad-Geschwindigkeit von 100Grad/s.

  • Überlegen Sie sich erst, wie lange die Kreislinie ist und wie lange es dauert, diese mit der gewünschten Geschwindigkeit zurückzulegen.
  • Überlegen Sie sich dann, wie lange die beiden Kreislinien sind, auf denen sich die Räder bewegen.
  • Berechnen Sie dann die Drehgeschwindigkeiten für beide Räder, sowie die Winkel, die jedes Rad zurücklegen muss.

Der Lichtsensor vom Roboter startet auf einem Punkt, der 1 m von Zentrum eines Drehstuhls entfernt ist. Der Roboter muss den Stuhl umrunden und möglichst genau den Startpunkt wieder anfahren.

Aus der benötigten Zeit $t$ und der Entfernung $d$ in cm vom Startpunkt wird wie folgt ein Score berechnet: $t + 2d$. Das kleinste Score gewinnt.

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  • Last modified: 2023/06/12 22:59
  • by Olaf Schnürer