Kybernetisk fotballassistent med forbedret brukervennlighet

Abstract

Denne masteroppgaven handler om utviklingen av en brukervennlig automatisert fotballskytemaskin av typen Pro Trainer Soccer. Maskinen ble anskaffet i 2013 og automatisert av tidligere mastergradsstudenter ved NTNU i tidsrommet 2013-2015. Høsten 2020 skrev forfatteren av denne masteroppgaven en fordypningsoppgave om maskinens status, hvor et forslag for oppgradering av maskinen ble utredet basert på erfaringer fra de tidligere studentoppgavene. Denne oppgaven beskriver implementasjonen av de foreslåtte endringene for å lage en brukervennlig prototype kalt den kybernetiske fotballassistenten.

Den kybernetiske fotballassistenten har blitt utviklet ved å oppgradere systemets maskinvare med nye, fungerende motorer, enkodere og motordrivere. Systemet har også blitt utvidet med en Raspberry Pi for å styre maskinen. En skalerbar programvarearkitektur med tre moduler for brukergrensesnitt, styring og optimalisering har blitt implementert. Modulene har blitt grundig beskrevet ved bruk av Use Case diagram, klassediagram og sekvensdiagram.

Kalibreringsrutinen til systemet har blitt forbedret med en intergrert optimaliseringsmodul i Python biblioteket CasAdi med svært god beregningstid. Systemets brukergrensesnitt har blitt oppgradert med en Flask webapplikasjon som kan aksesseres lokalt på Raspberry Pi eller trådløst fra mobil, tablet og PC via en web server på Raspberry Pi. For å koble til systemets brukergrensesnitt må en mobil, PC eller tablet kobles til eduroam nettverket ved bruk av et unikt brukernavn og -passord for systemet som er oppgitt i oppgaven. Deretter kan brukergrensesnittet aksesseres trådløst ved bruk av Raspberry Pi sin IP adresse.

Systemets tilstand ble vurdert gjennom en omfattende repeterbarhetstest for å vurdere maskinens evne til å treffe et valgt landingspunkt uten ballspinn eller kalibrering. Testen viste at maskinen treffer målet innen én meter radius 10 av 10 ganger uten kalibrering for lengdene 5 og 10 meter. Maskinen skyter for langt for 15 meter og treffer målet kun på 1 av 10 skudd. Hovedårsaken til dette er at kraftoverføringen mellom spindlene og ballen ikke er lineær slik som antatt i styringsmodulens hastighetskonvertering. Derfor er det ikke mulig å treffe punkter i maskinens arbeidsområde med like god treffrate, men basert på tester gjennomført av Alvestrand(2014) kan kalibrering av systemet forbedre resultatet for skudd uten spinn. Det anbefales likevel å utlede og benytte en bedre ballmodell i optimaliseringalgoritmen slik at systemet kan oppnå bedre treffrate for lange distanser og skudd med spinn. Avslutningsvis har mulige utvidelser og forbedringer av systemet blitt diskutert.

This master thesis investigates the further development of an user friendly, automated football shooting machine. The machine is produced by developing new functionality to a Pro Trainer Soccer. The Pro Trainer Soccer was originally purchased by the Department of Engineering Cybernetics in 2013. In the time frame 2013-2015, the Pro Trainer Soccer was automated with new functionalities by former master’s students at NTNU. The fall of 2020 the author of this master thesis wrote a project thesis which investigated the current status of the machine and presented a proposal for necessary improvements of the machine. This master thesis describes the implementation of the suggested improvements. The resulting prototype of this work is referred to as the Cybernetic Football assistant.

The Cybernetic Football assistant has been installed with new DC motors, rotation encoders and motor drivers. There has also been installed a Raspberry Pi to control the operation of the system’s hardware. A scalable software architecture with three modules for user interface, optimization and control has been implemented. The modules har thoroughly described using Use Case diagram, class diagrams and sequence diagrams. An improved calibration routine has been implemented with an integrated optimization module with significantly improved computation time. The user interface of the Cybernetic Football Assistant has been upgraded with web application which can be accessed locally on the Rasbperry Pi or wirelessly with a PC, mobile or tablet using an implemented web server on the Raspberry Pi. To access the user interface wirelessly, the device of choice must be connected to the eduroam network with a username and password which is unique to the Cybernetic Football assistant. Then the user interface may be accessed through the device’s browser using the Raspberry Pi’s IP address.

An extensive repeatability test was conducted to evaluate the condition of the improved Cybernetic Football assistant. The repeatability test tested the machine's ability to shoot a football such that it lands on a desired target without the use of spin or calibration. The results of the repeatability test showed that the Cybernetic Football assistant was able to shoot footballs that landed within a one meter radius of the target 10 out of 10 times for targets at 5 meter and 10 meter, and 1 out of 10 times for a target at 15 meter. This behaviour was identified to be caused by the linearization of the nonlinear power transfer from the system's rotating wheels to the ball in the speed calculation of the system. Thus the machine is unable to perform equally well for the whole spectrum of targets in the machine's range. According to tests conducted by Alvestrand(2014), the performance for football shots without spin may be improved by calibrating the system. However it is advised to consider developing an improved ball model in the optimiaztion algorithm to secure better performance for longer distances and football shots with spin. Finally, further work and improvements has been discussed and presented.