Étape 7: Conclusion, Info supplémentaire
Cela signifiait en 30 $, un minimum de matériel construction et code source qui ne nécessite pas de compréhension à faire usage. Même n’importe quels capteurs vous utilisez, donc si vous avez dit sonar sur votre robot de livraison/butler, maintenant votre robot peut rappeler où son été et savoir où sa va !
N’oubliez pas, ce n’est pas pure cartographie réactive :
il sait où il est
il sait où il a été
il sait où il va
il connaît l’emplacement des obstacles en mouvement
Il optimise pour la distance minimale parcourue
ET il ne peut pas être dupé ! Son adaptation !
Remarque : L’algorithme doit être extrêmement robuste pour les environnements familiaux encombrés (n’importe quel obstacle aléatoire peut être détectée). Mon algorithme est capable d’avoir le robot se promener 5 fois plus rapidement, mais j’ai décidé de garder lent parce que les codeurs de la création ont un taux élevé d’erreurs. Les codeurs sont entraînées par une courroie de caoutchouc souple, donc inutile... haha...
Et n’oubliez pas, la caractéristique la plus utile est que met à jour la carte. Pas besoin de reprogrammer votre robot si vous réorganisez les meubles !
Remarque : Ci-dessous un exemple de l’algorithme de front d’onde, avec le robot R compte à rebours à l’objectif de la théorie de G. est hors de portée d’une instructable, mais si vous voulez comprendre plus, s’il vous plaît consulter mon tutoriel sur le Front d’onde.
Remarque : L’objectif peut être facilement modifié pour votre robot - pour exemple, si vous dites « me faire une bière » à votre robot butler, il aurait suffit est Rechercher l’emplacement de la bière dans sa mémoire et il sera automatiquement plan ce chemin pour vous.
Note : La carte de la démo n’est 6 x 6 cases, chaque carré de la taille du robot. L’algorithme peut être facilement être modifié pour recevoir des cartes beaucoup plus grandes (comme ci-dessous), comme la carte actuelle prend une fraction de seconde pour calculer.
