Autonom retur og dokking av AVR robot

Abstract

\textbf{Batterimonitorering}: Det ble satt opp en spenningsdeler mellom batteripakken og mikrokontrolleren sin analog til digitalkonverter slik at batteriets spenning ble nedjustert til den interne spenningsreferansen som benyttes av konverteren. Tester ble utført på batteripakken og karakteristikk ble utarbeidet. Fra disse testene ble det satt en grenseverdi for når AVR-roboten har behov for lading. Det ble satt opp nødvendige funksjoner i kildekoden til roboten og kommunikasjonsprotokollen ble oppdatert til å håndtere endringer i batterinivået via kommunikasjonsmodulen inn til serveren.\\ Serverapplikasjonen ble oppdatert til å vise robotens batterispenning i brukergrensesnittet i sanntid og nødvendige overgangsbetingelser for å initiere returfunksjonalitet til ladestasjonen når kritisk nivå oppstår.

\textbf{Returfunksjonalitet}: Forbedringer ble utført på den eksisterende returfunksjonen for å få en mer robust løsning som takler forstyrrelser og nye hindringer under retur til ladestasjonen. Den nye løsningen er en oppdatert versjon av løsningen utarbeidet i prosjektet til Strande 2016 \cite{strande}.

\textbf{Dokkingfunksjonalitet}: Ble løst med en algoritme som sammenligner to sett av punkter registrert av robotens IR-sensorer. Det første settet lagres når roboten forlater ladestasjonen og det andre lagres når roboten kommer tilbake til stasjonen etter retur. Basert på disse to genereres en transformasjonsmatrise som gjør det mulig for roboten å gjenskape en tilnærmet lik posisjon og orientering som hva den hadde når den forlot ladestasjonen. Teoretisk kontroll av transformasjonsmatrisen viser at den utfører korrekte kalkuleringer. Etter fysiske tester viste det seg at løsningen fungerte tilfredstillende men feiler når posisjonsestimatet blir for stort.

\textbf{Økt nøyaktighet:} Tester av sensorer ble utført og resultatene stemmer godt overens med tidligere tester som er utført på AVR-roboten. Det ble utviklet en funksjon slik at roboten kan korrigere posisjonsestimatet ved å bekrefte sin faktiske posisjon. I et forsøk på å gjøre nettopp dette samt å forbedre det generelle posisjonsestimatet ble bruk av translasjonsalgoritmen forsøkt implementert i den tradisjonelle kartleggingen også. Slik vil det være mulig å benytte allerede eksisterende funksjonalitet. Testene viste at løsningen reduserer feilen i posisjonsestimatet betraktelig men ulempen er at roboten må returnere til ladestasjonen for å oppdatere posisjonen.

Løsningene som har blitt utviklet i dette prosjektet har blitt grundig testet og dokumenterer god funksjonalitet. Roboten navigerer fortsatt langt fra perfekt men ved å selv kunne oppdage lavt batterinivå, finne tilbake og koble seg til laderen og samtidig oppdatere posisjonesestimatet til en mer korrekt verdi har systemets autonome egenskaper blitt forbedret betraktelig.