Բովանդակություն:
2025 Հեղինակ: John Day | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2025-01-23 14:48
Ինքնավար կայանատեղերում մենք պետք է ստեղծենք ալգորիթմներ և դիրքի տվիչներ ՝ ըստ որոշակի ենթադրությունների: Այս նախագծում մեր ենթադրությունները կլինեն հետևյալը. Սցենարի համաձայն, ճանապարհի ձախ կողմը բաղկացած կլինի պատերից և զբոսայգու տարածքներից: Ինչպես տեսնում եք տեսանյութում, ընդհանուր առմամբ կա 4 սենսոր, 2 -ը մեքենայի ձախ կողմում և մեկը ՝ հետևի և առջևի կողմերում:
Քայլ 1:
Քայլ 2:
Քայլ 3:
Քայլ 4: Համակարգի ալգորիթմ
Մեքենայի ձախ կողմում գտնվող երկու սենսորները հասկանում են, որ պատը 15 սմ -ով փոքր է չափված արժեքից և առաջ են շարժվում: Դա գրանցում է հիշողության մեջ: Եզրին գտնվող երկու տվիչները չափվում են անընդհատ, և երբ այդ արժեքները նույնն են, ինչ արդյունքում ստացված արժեքները, դուք պետք է որոշեք, թե ինչպես կայանել:
Պարկի մեթոդի ընտրության ալգորիթմ
- Դեպք 1. Եթե չափված արժեքը մեքենայից մեծ է և փոքր, քան մեքենայի երկարությունը, կգործի զուգահեռ կայանման համակարգը:
- Գործ 2. Եթե չափված արժեքը մեծ է մեքենայի երկարությունից, ռոբոտը կկանգնեցնի ուղղահայաց:
Քայլ 5: Parkուգահեռ կայանման ալգորիթմ
Այս դեպքում մեքենան անցնում է կայանատեղիով և մեքենան կանգ է առնում, երբ կողքի երկու սենսորները նորից տեսնում են պատը: Նա մի փոքր հետ է գալիս և 45 աստիճան թեքվում աջ: Հետընթաց շարժվելիս հետևի տվիչը չափման միջոցով մտնում է այգու տարածք և սկսում թեքվել ձախ: Ձախ շարժման ժամանակ ծայրերում գտնվող տվիչները չափվում են անընդհատ, և երկու տվիչները շարունակում են թեքվել ձախ, մինչև չափված արժեքը հավասարվի միմյանց: Կանգնեք, երբ հավասար եք: Առջևի սենսորը չափում է և առաջ է գնում մինչև այն 10 սմ -ով փոքր է և դանդաղում է, երբ փոքր է 10 սմ -ով: Ավտոկայանատեղի ավարտվեց:
Քայլ 6: Ուղղահայաց կայանման ալգորիթմ
Եթե ծայրերում գտնվող սենսորները չափազանց շատ են չափում արժեքը մեքենայի երկարության վրա, մեքենան կանգ է առնում և 90 աստիճան թեքվում ձախ: Նրանք սկսում են շարժվել դեպի ավտոկայանատեղի: Այս պահին առջևի սենսորը անընդհատ չափվում է և մեքենան կանգնում է, եթե չափված արժեքը 10 սմ -ից պակաս է: Այգու շահագործումն ավարտված է:
Քայլ 7: Նյութեր
- Արդուինո Մեգա
- Adafruit Motor Shield
- 4 Dc Motor Robot Kit
- 4 կտոր HC-SR04 ուլտրաձայնային տվիչ
- LM 393 ինֆրակարմիր արագության տվիչ
- Lipo մարտկոց (7.4V 850 mAh բավարար է)
- Թռիչքային մալուխներ
Գնել ՝
Քայլ 8: Մեխանիկական բաժին
Համակարգում ինֆրակարմիր սենսորը չափում է շարժիչի արագությունը: Սա կայանման ժամանակ անիվների պտույտների քանակը չափելու և կայանումն առանց սխալների ապահովելու համար է: Եթե ձեր ռոբոտների հավաքածուի մեջ չկա կոդավորող սկավառակ, կարող եք այն տեղադրել լրացուցիչ: Այստեղ նշելու կետը կոդավորող սկավառակի անցքերի թիվն է: Այս նախագծում ծածկագրիչի անցքերի թիվը 20 դիր է: Եթե ունեք այլ համար, ապա նորից պետք է կարգավորեք մեքենայի շրջադարձերը:
Տեղադրեք LM393 արագության տվիչը, ինչպես ցույց է տրված վերևում: Համոզվեք, որ ծածկագրիչի սկավառակի անցքերն արագությամբ են:
Քայլ 9: Շրջանակային դիագրամ
Ուլտրաձայնային տվիչների կապեր
Առջևի տվիչ => Հանգույցի ամրակ ՝ D34, Էխոյի կապում ՝ D35
Ձախ առջևի տվիչ => Հանգույցի ամրակ ՝ D36, Էխոյի կապում ՝ D37
Ձախ հետևի ցուցիչ => Կտրուկ պին ՝ D38, Էխո կապում ՝ D39
Հետևի ցուցիչ => Հանգույցի ամրակ ՝ D40, Էխո կապում ՝ D41
Motor Shield Dc Motor Պին միացումներ Ձախ առջևի շարժիչ => M4
Աջ ճակատային շարժիչ => M3
Ձախ հետևի շարժիչ => M1
Աջ հետևի շարժիչ => M2
LM393 Speed Sensor Pin Connections VCC => 5V: OUT => D21: GND => GND
Քայլ 10: Softwareրագրային ապահովման մաս
Սենսորների գրադարանը և arduino կոդը կարող եք գտնել այստեղ >> ինքնավար կայանատեղի մեքենա
Խորհուրդ ենք տալիս:
IOT- ի վրա հիմնված խելացի կայանատեղի. 7 քայլ
IOT- ի վրա հիմնված խելացի կայանատեղի. Տանմայ Պատակի և Ուտքարշ Միշրայի կողմից: Student @ International Institute of Information Technology, Hyderabad (IIITH) ABSTRACT Մենք հաջողությամբ ներդրեցինք IOT- ի վրա հիմնված խելացի կայանման համակարգ: Առանձին հանգույցների (հարևանության տվիչների) օգնությամբ երբևէ
Tensegrity կամ Double 5R զուգահեռ ռոբոտ, 5 առանցք (DOF) էժան, կոշտ, շարժման կառավարում ՝ 3 քայլ (նկարներով)
Tensegrity կամ Double 5R զուգահեռ ռոբոտ, 5 առանցքի (DOF) էժան, կոշտ, շարժման վերահսկում. Հուսով եմ, դուք կմտածեք, որ սա ձեր օրվա ՄԵIG գաղափարն է: Սա գրանցում է Instructables Robotics մրցույթում, որը փակվում է 2019 թ. Դեկտեմբերի 2 -ին: Նախագիծը հասավ դատավարության վերջին փուլին, և ես ժամանակ չունեի կատարելու իմ ուզած թարմացումները: Ես
Թրթռման և բանավոր խոսքի միջոցով պտտվող մեքենաների կանխատեսելի սպասարկում. 8 քայլ
Պտտվող մեքենաների կանխատեսելի սպասարկում `օգտագործելով թրթռում և խոսք. Պտտվող մեքենաները, ինչպիսիք են քամու տուրբինները, հիդրոուրբինները, ինդուկցիոն շարժիչները և այլն, բախվում են տարբեր տեսակի մաշվածության: Այս անսարքությունների և մաշվածության մեծ մասը պայմանավորված են սարքի աննորմալ թրթռումներով: Այս մեքենաները հաճախ աշխատում են ծանր աշխատանքի տակ
Ուլտրաձայնային տվիչի միջոցով Arduino- ի վրա հիմնված ինքնավար բոտ. 5 քայլ (նկարներով)
Ուլտրաձայնային տվիչի միջոցով Arduino- ի վրա հիմնված ինքնավար բոտ. Ստեղծեք ձեր սեփական Arduino- ի վրա հիմնված ինքնավար բոտ `օգտագործելով ուլտրաձայնային տվիչ: Այս բոտը կարող է շատ ինքնուրույն տեղաշարժվել` առանց որևէ խոչընդոտի բախվելու: Հիմնականում այն, ինչ անում է, այն է, որ իր ճանապարհին հայտնաբերում է ցանկացած տեսակի խոչընդոտներ և որոշում լավագույնը
IR- ի վրա հիմնված արագաչափից հետադարձ համակարգի միջոցով շարժիչի RPM- ի ինքնավար վերահսկում. 5 քայլ (նկարներով)
IR- ի վրա հիմնված արագաչափից հետադարձ համակարգի օգտագործմամբ շարժիչի RPM- ի ինքնավար վերահսկողություն. Միշտ անհրաժեշտ է գործընթացների ավտոմատացման անհրաժեշտություն, լինի դա պարզ/հրեշավոր: Այս նախագիծը կատարելու գաղափարը ես գտա մի պարզ մարտահրավերից, որին ես բախվեցի գտնելու ժամանակ: մեր փոքր կտոր հողը ջրելու/ոռոգելու մեթոդներ: Ընթացիկ մատակարարման գծի խնդիրը