Étape 1 :
Chapitre # 1
Introduction
1.1 vue d’ensemble du projet
Robots autonomes sont conçus pour faire certaines tâches sur la base de l’algorithme incorporé en eux et ils ne se limitent principalement à un champ décrit. Ces robots ont besoin d’un système pour juger de leur environnement, leur position dans ce milieu, une façon d’effectuer la tâche assignée et comment le faire avec précision. Lorsque plusieurs robots sont présents la complication augmente grandement comme un robot doit être conçu assez intelligent pour effectuer la tâche sans y apporter de l’autre.
Les robots de Ligue (SSL) de petite taille sont une partie de soccer jeu équipe de robots. Les robots dans cette équipe sont guidés par logiciel dans tous les aspects comme leurs coéquipiers, adversaires, position des objectifs et la balle. Les deux équipes ont exacte même matériel que pour ce concours matériel est normalisée. Donc en gros, la concurrence est tout au sujet du logiciel conçu pour piloter une équipe. Ce logiciel se compose de toutes les bases modules requis afin de déterminer les aspects visuels ainsi que l’algorithme de dire un robot quoi faire et comment le faire. L’objectif principal de cette thèse était sur la trajectoire de suivi et traitement de l’image. [1], [8]
L’idée principale est motivée, de robots SSL, mais la structure est différente, comme cette thèse ne fait pas partie d’une équipe plutôt, il se compose de deux robots adverse qui vont jouer au soccer uns contre les autres. La conception de robot, sa dimension, la voie de circulation et les dimensions du stade sont également différentes. Les étapes de base impliqués dans l’opération du projet inclut la capture d’image à travers une caméra, alors que l’image est convertie en forme plus appropriée que le logiciel peut gérer comme image en niveaux de gris ou RVB standard (Image faite par la combinaison d’image seule couleurs standard sont de couleur rouge, vert, bleu). Traitement de l’image est fait pour déterminer la position des robots et des billes. Le contrôleur conçu obtient les informations appropriées de l’image et détermine ce que le robot doit ensuite faire pour marquer un but.
1.2 Description du problème
La Ligue de petite taille (SSL) utilise des concepts assez complexes pour le football équipes de robots et si on veut faire un robot pour la Ligue (SSL) de petite taille il est très difficile surtout pour les débutants. Si ce projet peut servir de guide pour tous les concepts de bases qui peuvent aider à faire un robot SSL.
L’idée principale de cette thèse a été faire un logiciel base de contrôleur qui permet aux deux robots à jouer au football contre l’autre à l’aide de traitement d’image pour le suivi d’objets et une interface série pour la communication.
1.3 Projet objectifs
· Traitement d’image pour l’orientation et la position de robots et de boule
· Un logiciel basé contrôleur pour rendre les deux robots à jouer au soccer uns contre les autres
1.4 portée du projet
Cette thèse présente une des façons d’apporter automation à un robot en concevant un contrôleur logiciel basé. Comme apportant l’automatisation de machines est l’un des aspects plus importants de la technologie moderne. Cette thèse est différente dans la plupart des moyens des normes des robots de petite taille Ligue (SSL). Toutefois, l’algorithme utilisé dans ce projet est même utilisé dans SSL. Ce projet représente des choses les plus élémentaires et étude nécessaire pour développer le robot pour SSL et il peut servir de base de manière à quelqu'un qui s’intéresse à l’équipe de développement SSL.
Chapitre # 2
Revue de la littérature
2.1 fond de RoboCup
RoboCup est une initiative scientifique dans un seul but pour accroître l’intérêt de recherche et étudiants dans différents domaines technologiques en fournissant une plate-forme standard comme le robot jeux de football. L’idée derrière ce concept devait faire des robots assez intelligents de conception complexe régulateur d’avoir une équipe de robot humanoïde qui peut jouer contre des joueurs de football humain en vertu des règles officielles de la FIFA.
RoboCup a quatre principaux centres d’intérêt : RoboCup Soccer, RoboCup Rescue, RoboCup maison et RoboCup Junior. RoboCup Soccer a 5 lieues : humanoïde, taille moyenne, Simulation, petite taille et plate-forme Standard. L’équipe de guerriers WPI a participé tout d’abord dans la ligue Standard de la plate-forme en 2011. Cette ligue a fixé le matériel, ainsi que le logiciel peut être modifié.
La Ligue plus avancée de la RoboCup utilise les robots Nao d’Aldebaran comme indiqué comme indiqué en Fig. 2.1 projet Nao a lancé en 2004 et depuis 2010, les robots Nao sont le robot de la SPL. La version la plus récente des têtes pour les robots Nao est la version 4, qui dispose de 2 caméras haute définition (1280 x 960), un processeur Intel ATOM 1.6 GHz et communications sans fil par Wi-Fi. Le corps des robots dispose de 21 degrés de liberté [1]
Figure 2.1 : Diagramme de Nao d’Aldebaran [prise de [1]]
2.2 petite taille cadre de RoboCup Ligue (SSL)
Une catégorie de la RoboCup est SSL c'est-à-dire petite ligue robots catégorie de taille. Il se composent de petites équipes de robots de taille. Chaque équipe est composée de six robots. Matériel des deux équipes est exactement le même la seule chose qui est différente est le logiciel ou l’algorithme utilisé pour contrôler ces robots. Fig 2.2
Figure 2.2 : Robot de Ligue petite taille [tiré de [1]]
L’alimentation de la caméra est donnée aux propriétaires de ces deux équipes. Vision SSL logiciel permet d’obtenir les renseignements requis de temps réel capturé frames. Après le traitement de l’image, l’orientation et l’information est donnée au logiciel de position base contrôleur. Ce contrôleur raconte alors les robots quoi faire et comment le faire. [5]
2.2.1 SSL-Vision
C’est la configuration logicielle et matérielle nécessaire pour trouver la position de balle et les robots et l’orientation dans le domaine. Auparavant les règles de petite taille Ligue permettent que chaque équipe possède son propre système de vision globale. Les progrès réalisés par des équipes participantes étaient assez proche entre eux et seulement des différences mineures ou la mise à niveau étaient présents. D'où les commissions compétentes a décidé de migrer vers un système de vision partagée (y compris le partage également les matériels de vision industrielle) pour toutes les équipes de 2010. Ce système nommé SSL-Vision est actuellement développé par des bénévoles des équipes participantes. [4]
Autres problèmes majeurs avec l’installation individuelle de la vision étaient que le temps de préparation nécessaire avant et Pendant la compétition était trop, comme ayant cinq équipes s’affrontant sur un champ ; dix caméras doivent être montés et calibrés. Pendant ces préparatifs, un champ ne peut pas être utilisé pour toutes les correspondances ou autres préparations.
En raison de la taille du champ standard, SSL-Vision devient une solution idéale pour l’humanoïde, mais aussi la ligue Standard de la plate-forme.
2.2.2 cadre pour SSL-Vision
La figure 2.3 montre une vue d’ensemble de l’architecture du cadre. L’ensemble du système désiré traitement flux est codé dans une pile de plusieurs caméra qui définit complètement combien de caméras est utilisées pour capturer, et quel traitement particulier doit être effectuée. Le système a été conçu afin que les développeurs peuvent créer des piles différentes pour des scénarios d’application robotique différents. Par défaut, le système va charger une pile particulière de multi-caméras, étiquetée comme "RoboCup petite taille double caméra pile". [3]
Le logiciel inclut tous les trucs de calibration de la caméra pour la reconnaissance de formes pour robots individuels de chaque équipe. Et mises à jour les renseignements fournis à chaque équipe sur la base de temps réel.
Les progrès en temps réel sont obtenu en utilisant le plug-in pour le logiciel d’interconnexion avec une bonne carte vidéo. SSL-vision utilise actuellement la carte de Nvidia Geforce 7800GTX vidéos.
Figure 2.3 : Robot de Ligue petite taille [tiré de [3]]
Le SSL-vision utilise le filtre de Kalman étendu à des fins de localisation. Localisations de robot est une tâche assez difficile lorsque le champ de vision est limité et avec la limitation des capacités de traitement. Les deux stratégies les plus couramment utilisés à cette fin sont le filtrage de Kalman et filtrage particulaire.
2.3 MATLAB
MATLAB est un logiciel commercial « Matrix Laboratory » qui offre un environnement facile à utiliser pour la programmation interactive. MATLAB offre une grande variété de fonctions intégrées, y compris la quasi-totalité des expressions mathématiques et visualisation comme traitement d’image et de graphiques. MATLAB offre des calculs de matrice, traitement du signal, analyse numérique et environnement graphique avec la fonction intégrée facile fonctionne et réduit ainsi l’exigence de programmation traditionnelle. [6]
Dans ma thèse MATLAB est utilisé essentiellement pour le traitement de l’image et contrôleur de conception. MATLAB donne à tous l’image fonctionnalités de traitement comme l’amélioration de l’image (affûtage ou non flou une sortie d’image mise au point, en soulignant les bords, améliorer le contraste de l’image ou éclaircir une image en supprimant le bruit), restauration (suppression du flou causé par le mouvement linéaire, la suppression des distorsions optiques) l’image et image segmentation (pour trouver des lignes, des cercles ou des formes particulières à une image, une photographie aérienne, identification des voitures, arbres immeubles ou routes etc..)
2,4 suivi de la trajectoire de
Suivi signifie suivant une trajectoire donnée. Véhicules à roues différentes équations différentes sont établies afin de leur faire suivre le chemin en gardant à l’esprit le glissement des roues et la précision du mouvement. Pour type de monocycle robot munie de deux roues motorisées sur un axe commun et un point médian « M » entre les deux roues les équations est comme suit
[2]
Ici v et w sont la traduction de robot et la vitesse angulaire du robot respectivement et le thêta désigne angle du véhicule dans le champ par rapport à un système fixe coordonner.
2.4.1 contrôle d’un robot de type monocycle
L’équation du contrôleur pour le robot de monocycle-type dans la "trajectoire suivi pour robots mobiles monocycle-type et direction-deux-roues » par « Alain Mi-caelli et Claude Samson » [2]
[2]
Voici les résultats du contrôleur formé de deux trajectoires de référence Fig 2.4 est une trajectoire rectiligne suivi le résultat d’un robot et Fig 2.5 est un résultat de simulation de trajectoire demi-cercle.
Figure 2.4 : Résultats d’un robot suivant trajectoire rectiligne [tiré de [2]]
Figure 2.5 : Résultats d’un robot suivant trajectoire demi-cercle [tiré de [2]]
L’écart par rapport à ces résultats est le fait le glissement des roues et la différence en minutes entre la vitesse de rotation des moteurs deux roue motrice comme deux moteurs ne peuvent pas être cent pour cent identiques.
Chapitre # 3
Spécifications des exigences
3,1 - exigences fonctionnelles
3.1.1 – capture de webcam
Le logiciel va interagir avec la webcam attachée et capturer une image,
3.1.2 – processus l’image capturée
Une fois que l’image est capturée il sera traité de la manière suivante
3.1.3 – conversion d’image binaire
L’image capturée est converti en image binaire pour le traitement facile et réduire la charge sur le système.
3.1.4 – dimensions du cadre calculer
Dimensions du cadre capturés sont acquis pour l’étalonnage.
3.1.5 – région de calculer des intérêts (ROI)
Une fois que le cadre est prêt et filtré les régions d’intérêt sont extraits qui sont essentiellement les objets détectés sur le terrain du stade.
3.1.6 – Organisation de la région d’intérêt (ROI)
Les régions détectées sont ensuite disposées selon leurs tailles respectives, donc ils peuvent être séquencés et informations respectives peuvent être acquises. La taille de chaque objet représente un retour sur investissement spécifique comme le plus grand ROI détecté est pour la position de l’objectif.
3.1.7 – en comparant les résultats
Le contrôleur cherche ensuite les conditions de circulation. Comme il comparer l’angle entre le robot et le ballon. Si l’angle est plu ou moins puis certaine le robot tourne pour faire face à la balle.
3.1.8-envoyer les commandes
Lorsque les conditions sont vérifiées, si la condition n’est pas convaincue que le robot est tournée pas vers le ballon le contrôleur enverra la commande de rotation pour faire tourner le robot afin qu’elle soit face à la balle. D’autre part si la condition est satisfaite le contrôleur vérifie la condition suivante.
3,2 - exigences de qualité/exigences non fonctionnelles
3.2.1 Vitesse
Le contrôleur de logiciel et de l’algorithme de traitement d’image est rapide et peuvent processus quatre images par seconde et il peut exécuter mieux si un meilleur ordinateur est utilisé.
3.2.2 l’efficacité
Le mouvement des robots est précise et exacte en réduisant le glissement et le meilleur modèle de conception.
3.2.3 fiabilité
Le projet est fiable et sécurisé que chacun sans fil communiquant des modules est sécurisé par un mot de passe unique. Les circuits appropriés sont conçus et composants sont sélectionnés après avoir fait le calcul pour que rien n’est chargé puis plus qu'il peut gérer.
3.2.4 juridique et licences
Le contrôleur de base logiciel n’a aucun problème juridique ou octroi de licences, comme j’utilise des logiciels open source comme Arduino 1.0.5 et MATLAB 2014a.
Chapitre # 4
Conception du système
4.1 méthodologie de conception
La figure 4.1 est la méthodologie sur laquelle fonctionne le projet
Figure 4.1 : Méthodologie du projet
Pour vision une web-cam est utilisée pour acquérir des images. Traitement de l’image s’effectue sur MATLAB. De l’image traitée dépend des informations comme la position des buts, ballon et angle et la position du robot. Les informations acquises puis sont utilisées pour alimenter le contrôleur de mouvement du robot.
4.1.1 vision
Une webcam est sélectionnée pour obtenir le live streaming du terrain du stade. Pour sélectionner une webcam parce que la qualité d’image est assez bonne pour obtenir de l’information des cadres étant capturés et petite résolution réduit la charge de traitement aussi bien.
4.1.2 traitement d’image
Chaque image capturée est traitée. Le traitement comprend la conversion d’images binaires, diviser l’image en canaux pour obtenir de meilleurs résultats. Chaque image capturée a légère variation du seuil des objets détectés pour le canal rouge, vert et bleu. Une fois que les objets sont détectés dans chaque canal, que les canaux sont fusionnées pour obtenir de la région qui est commune à tous.
4.1.3 localisation
Les objets détectés sont ensuite marqués et leurs valeurs telles que la zone qu’ils occupent et centre points sont stockés dans des matrices donc ils peuvent être utilisés par le contrôleur.
4.1.4 contrôleur
Chaque robot a son propre contrôleur de logiciel basé qui est programmé dans le logiciel MATLAB.
La tâche principale du contrôleur doit vérifier les conditions et décider ce qu’elle devrait faire à côté de l’approche de robot faire le ballon et marquer le but. Ou dans l’autre cas il si l’autre robot tente de marquer un but comment elle peut l’arrêter.
4.1.5 comportement
Après que le contrôleur vérifie les conditions et décide ce qu’il faut faire envoyer des commandes de mouvement aux robots et emploi du robot est d’agir sur les commandes en envoyer. Y compris mouvement avant, arrière et rotation dans deux directions.
Chapitre # 5
Mise en œuvre du système
Pour mettre en œuvre le projet, il est été classé dans les trois principales parties suivantes.
o système de Vision
o contrôleur
o Robots
5.1 vision système
La figure 5.1 montre le flux de données du système de vision
Figure 5.1 : Composants de système de Vision
5.1.1 caméra
J’utilise Lenovo q350 USB webcam pour la capture de l’image. Il a résolution de 320 x 240. La plus petite résolution rend l’image moins détaillée, donc que le traitement de l’image peut être fait à une meilleure vitesse. Il possède une interface USB et est compatible avec tous les systèmes d’exploitation.
Résolution
320 x 240
Tension de service
4V-6V
Vitesse de capture
25 i/s
Tableau 5.1 : Caméra Specifitaions
5.1.2 ordinateur
Ordinateur est utilisé pour image traitement et communication de données entre le robot et le contrôleur logiciel basé. N’importe quel ordinateur peut servir de préférence avec 1Go de RAM et un processeur dual core comme traitement de l’image requiert des ressources telles que la mémoire RAM et de la vidéo. Plus de mémoire permet d’avoir un tampon plus grand qui peut aider à accélérer le processus de traitement après avoir capturé les images de la caméra attachée d’image.
Processeur
Core 2 Duo E8400
RAM
2 GO
Chip-set
Série Intel G41
Tableau 5.2 : Spécifications de l’ordinateur utilisé pour la thèse
5.1.3 MATLAB
MATLAB est utilisé pour le traitement d’images et conception du contrôleur pour le mouvement du robot. Outil d’acquisition d’Image MATLAB est utilisé pour relier l’appareil photo avec le logiciel MATLAB. Cet outil comprend des fonctions intégrées pour le traitement d’une image et l’acquisition d’information soit une image ou un tableau d’images ou même flux en direct.
Dans cette thèse, j’ai utilisé MATLAB pour les objets de suivi. Dans mon cas, il y a deux robots, boule et deux objectifs qui sont les objets principaux d’être suivis. Boule de suivi juste nécessite position mais pour un robot son angle est aussi importante que sa position. Sans angle qu'un robot ne peut pas être déplacé vers un endroit désiré, l’objet ne sera pas être en face d’elle tout le temps donc il a dû déménager sur certain angle afin qu’elle soit face à sa cible et puis aller tout droit vers la cible. Que le déplacement est le plus court chemin vers la cible. Pour suivre un objet dans la diffusion en temps réel, chaque image est traitée individuellement pour obtenir la zone d’intérêt. L’image acquise est alors divisée en canaux RVB. De ces canaux de la région d’intérêt est obtenue par soustraction ou à l’aide d’opérations logiques comme opération « OR » et « Et » une opération. Divisant l’image vers les circuits aide à obtenir des résultats plus précis comme canal différent ont un seuil différent peu de couleurs différentes. [7] [9]
Après que la région d’intérêt est mis en évidence dans chaque canal, ils sont réunis par « Et » une opération pour obtenir la région commune dans tous les canaux respectifs. Le filtrage peut être fait après cette étape pour éviter le bruit. L’image est convertie en binaire pour analyse de blob. Analyse de BLOB donne à la région dans une image binaire qui a des propriétés différentes en ce qui concerne l’autre image comme une tache blanche sur une zone de couleur noire. Analyse de BLOB dans MATLAB fournit également des fonctions comme englobant boîte (dessine une zone autour de la région d’intérêt dans une image), centre de gravité (donne le point central de la zone d’intérêt dans une image), étiquetage (pour la région d’intérêt dans une image de l’étiquette) et blob count (nombre de régions d’intérêt dans une image). Après que information du cadre a été extraite, il est donné au contrôleur qui décide ce qui doit être fait ensuite pour mouvement de robots. Toutes ces étapes sont répétées pour les trames individuelles qui sont acquises de l’appareil photo. [8]
L’emploi principal de contrôleurs est de diriger le robot vers les boules. Les objectifs secondaires du contrôleur sont à éviter les collisions, de diriger le robot pour frapper la balle en direction de l’objectif et le plus court chemin pour atteindre le ballon. Le contrôleur conçu utilise le port série de l’ordinateur pour envoyer les données par USB Bluetooth au robot.
5.1.4 Bluetooth émetteur/récepteur
Une fois l’image est traitée et informations requises sont données au contrôleur, il génère une sortie à envoyer au robot pour le mouvement. Modules de communication différent peuvent être utilisés ici comme des émetteurs-récepteurs Radio, émetteurs-récepteurs IR et Bluetooth émetteurs-récepteurs. J’utilise Bluetooth émetteurs-récepteurs pour leur simplicité et leur faible consommation d’énergie par rapport aux deux autres modules. Émetteurs-récepteurs Bluetooth sont des périphériques plug-and-play si facile à installer et sont idéales pour les petites distances. L’appareil que j’ai utilisé est 2.0 Bluetooth USB dongle.
Interface
USB 2.0
Système de soutien
Windows 98/98SE/ME/2000/XP/Vista
Débit de symboles
Débit de symboles
Réception et envoi de gamme
Jusqu'à 20 m
Prise en charge Bluetooth
V 2.0 et V 1.2
Tableau 5.3 : Spécification de module Bluetooth USB
5.2 contrôleur
Le contrôleur vérifie plusieurs conditions avant d’envoyer une commande de manœuvre au robot.
5.2.1 recherchant de la position de la balle
La première tâche de contrôleur est au diable pour la position de la balle que si elle se trouve en face de lui ou derrière lui. S’il trouve derrière le robot alligins lui-même avec x axe et commence à inverser jusqu'à ce que le ballon est en face d’elle. Si son fron déjà dans le contrôleur passe à l’algorithme de comparaison d’angle.
5.2.2 Angle comparaison
Au lieu d’essayer de balle approche le robot essaie d’obtenir jusqu'à un point qui est à une distance spécifique derrière le ballon. Il fait face tout d’abord le ballon en comparant l’angle entre la balle et la tête du robot à boule et base du robot. Si cette différence est plus grande alors + 5 degrés, il fait pivoter le robot gauche ou droit pour faire face à ce point imaginaire. Une fois qu’il est confronté à ce point il commence à se déplacer vers elle.
5.2.3 frapper la balle
Après avoir atteint l’imaginaire pointer le contrôleur alligns le robot en direction du but et frapper la balle en direction du but avec une certaine dynamique. La figure 4.2 illustre le point imaginaire. Le point « G » représente la position de l’objectif sur le stade, le point « B » représente la position actuelle de la boule et « I » représente le poit imaginaire défini par le contrôleur.
Figure 5.2 : Point imaginaire placement
5.2.4 défendant
Le contrôleur vérifie également la condition comme si un robot est trop proche de la balle son évidente qu’il atteindra le ballon tout d’abord. Donc au lieu d’essayer de l’approcher, le contrôleur rend le robot défendre le but en faisant les robot à venir entre la boule et but.
5.3 robot
La figure 5.3 indique le flux de données dans le robot
Figure 5.3 : Composants du robot
5.3.1 Bluetooth émetteur/récepteur
Le robot utilise le module SC-05 pour obtenir les instructions du contrôleur logiciel basé présent dans l’ordinateur. HC-05 est le plus largement utilisé émetteur/récepteur ayant des options de configuration maître et de salve. Le module dispose d’une mémoire intégrée pour le stockage de l’information et fournit un certain nombre d’options de configuration. Les options incluent le changement de nom de module complet, mot de passe, paramètres de taux baud et de configuration maître esclave. [14]
Mini taille (L x l x H)
Env. 27 x 13 x 2 mm
Bande de fréquences de fonctionnement
2.4 GHz
Spécification Bluetooth
V2.0 + EDR
Classe de puissance de sortie
Classe de puissance de sortie
Tension de service
3.3V
Taille de la mémoire flash
Stockage de 8Mbit
Température
−40◦C à 80◦C
Température fonctionnante
−25◦C à 75◦C
Tableau 5.4 : Spécification de module Bluetooth HC-05
5.3.2 Arduino UNO R3 (microcontrôleur)
Dans ce projet le microcontrôleur est utilisé comme un moyen pour convertir les bits provenant de module Bluetooth de robot en informations qu’un moteur IC peut comprendre. Arduino UNO R3 utilise le microcontrôleur ATmega328 qui est idéal pour un scénario comme ce projet avec assez traduction libre vitesse et erreur. [15]
Microcontrôleur
ATmega328
Tension de service
5V
Voltage(recommended) d’entrée
7V-12V
Voltage(limits) d’entrée
6V-20V
Broches d’e/s numériques
14 (6 fournir une sortie PWM)
Broches d’entrée analogiques
6
Courant continu par les broches d’e/s
40 mA
Courant continu de 3.3V Pin
Courant continu de 3.3V Pin
Mémoire flash
32KO 0.5 Ko utilisés par le programme d’amorçage
SRAM
2 KO
EEPROM
1 KO
Vitesse d’horloge
16 MHz
Longueur
68,6 mm
Largeur
53,4 mm
Poids
25 g
Tableau 5.5 : Spécification du microcontrôleur Arduino UNO R3
5.3.3 moteur IC
L293D est un IC H-pont double utilisé pour le contrôle de moteurs DC. Double pont en H rend capable de contrôler simultanément les deux moteurs à courant continu. Plus petite taille, faible consommation d’énergie pour le fonctionnement de l’IC c'est-à-dire 0,120 watt, moins de chaleur et des rails distincts pour opération IC et volant moteur le rendent idéal pour les robots de petite taille
Produit
Contrôleurs de moteur DC / pilotes
Type de
Pont en H
Tension d’alimentation
4.5V à 36V
Courant de sortie
600 mA
Température de fonctionnement
−40◦C à + 150◦C
Courant d’alimentation
2 mA
Style de montage
Par le biais de trous
Paquet/carton
PowerDIP-16
Nombre de sorties
2
Tableau 5.6 : Spécification de moteur L293D IC
5.3.4 motors
Le robot utilise 4 REDUCTEUR brossé pour le mouvement. Chaque moteur est doté d’une boîte de vitesses pour meilleur couple et une vitesse plus faible. Vitesse inférieure donne un mouvement précis dans le terrain du stade et couple élevé réduit la charge du moteur car le robot pèse 2 kg. Les moteurs sont utilisés en paires pour le mouvement. Si la bonne paire de moteurs tourne vers la droite et gauche paire de moteurs transforme des aiguilles que le robot tourne à gauche, de la même façon si bonne paire de moteurs tourne vers la droite et la gauche paire de moteurs se tourne vers la droite le robot tourne à droit. Pour aller de l’avant les deux paires de moteurs tournant dans le sens horaire et anti-horaire pour Rückwärtsbewegung respectivement. Tous ce contrôle de mouvement est réalisé par le pilote moteur IC.
Température de fonctionnement
−10◦C à −60◦C
Tension nominale
6.0VDC à 12.0VDC
Charge nominale
10 g * cm
Courant à vide
70 mA maxi
Vitesse à vide
Vitesse 9100 +-1800 t/mn
Chargé de cours
250 mA maxi
Vitesse de chargement
4500 +-1500 tr/min
Couple de démarrage
20 g * cm
Tension d’amorçage
2 VDC
Courant de décrochage
500 mA maxi
Taille max
27,5 x 20 x 15 mm
Taille de l’arbre
8 x 2 mm
Tableau 5.7 : Spécification des moteurs à courant continu utilisé dans les robots
5.3.5 sécurité
Les robots communiquent avec l’ordinateur par les modules Bluetooth. Leurs mots de passe par défaut sont « 1234 » donc si quelqu'un connait les mots de passe par défaut qu’il peut se connecter avec les robots. Si les mots de passe par défaut des deux du module présent sur les robots ont été modifiés pour éviter tout abus.
Chapitre # 6
Système de test et d’évaluation
6.1 tests d’interface utilisateur graphique
Comme ce projet n’est pas un prototype de quelque chose qui doit être présenté sur le marché, il n’a pas une interface graphique pour le logiciel. Le seul but de ce projet était de mettre en œuvre ce qui a été appris pendant le programme de baccalauréat et en savoir plus sur semi-autonome robotique et traitement d’image.
6.2 tests d’utilisabilité
Bien que le logiciel n’a pas de graphique de l’interface utilisateur sa très simple à utiliser. L’utilisateur nécessitera MATLAB version 2014a et le fichier « m » construit pour ce projet ayant le système de vision et le contrôleur. Si la personne qui veut voir le travail de ce projet just doit avoir les connaissances de base sur le logiciel MATLAB.
La partie matérielle est encore plus simple que l’utilisateur a juste besoin de basculer l’interrupteur présent sur les robots.
6.3 software performance testing
MATLAB ne fait pas spécifiquement pour le traitement de l’image bien que l’image processing tool dans MATLAB a presque toutes les fonctions nécessaires pour traiter une image et d’acquérir des informations utiles de l’image capturée. Image processing dans MATLAB n’est pas aussi rapide que possible dans le logiciel exclusivement prévus à cet effet. Gardant cela à l’esprit toujours la boucle contrôleur prend seulement 0,5 secondes à 0,8 secondes pour traiter une seule image qui est adéquate. Comme les connaissances sur le traitement de l’image était en phase d’apprentissage donc encore il pourrait y avoir deux ou trois choses qui peuvent améliorer les performances du logiciel.
6,4 test de compatibilité de
Selon compatibilité tout dépend du système, à que le logiciel est exécuté. L’utilisation du système d’essai du projet était d’avoir un processeur dual core et 2Go ou RAM. Donc, si le système est plus rapide le logiciel effectue mieux et si c’est plus lent la performance du logiciel diminuera également.
Dans le matériel les robots nécessitent des batteries de qualité et ayant le niveau de tension ci-dessus 8v. Bien que l’Arduino peut travailler sur les tensions inférieures fines mais car les piles ne pas fournir assez de puissance pour exécuter les moteurs et de faire une communication série en même temps, la connexion des modules Bluetooth drop. 8V pour batteries 12V sont donc recommander qui sont facturés plus de 20 % pour un fonctionnement sans faille du projet.
6,5 gestion des exceptions de
La vitesse de transmission par défaut des périphériques hc-05 et 06-hc est 9600 bits par seconde ; C’est suffisant si l’envoi de données en série est à intervalles réguliers ou nécessite moins de taux. Pour mon projet les commandes du contrôleur ne sont pas envoyés à l’exacte même intervalle que certaines images nécessitent moins de temps dans le traitement et certains exigent plus. Si le débit en bauds par défaut était entraînant baisse de connexion. Pour remédier à cette vitesse de transmission par défaut problème ont été fixés à 115200bits par seconde et d’en changer les goupilles de sécurité par défaut des modules Bluetooth qu'ils ont été modifiés.
La vitesse de déplacement du robot a été également améliorée en envoyant deux fois mouvement commande par image traitée au lieu d’envoyer une commande de requête simple.
6.6 hardware test
Le pilote moteur IC L-293D peut gérer un courant maximum de 650mA par canal avec 2 300mA courant évalué brossé moteurs attachés à chaque canal le courant atteint 600mA. Bien qu’il se trouve dans la fiche mais c’est assez proche de maximum limite et chauffe le L-293D IC.
6,7 tests de sécurité
Les seuls éléments qui requièrent la sécurité sont les modules Bluetooth. C’est la raison que les goupilles de sécurité par défaut ont été modifiées. Mais encore, si quelqu'un connaît la clé puis lors de l’opération du projet les robots seront dissociée de l’ordinateur et vous connecter à l’appareil qui a tenté pour la connexion dite d’appariement dans le cas de périphériques Bluetooth.
6,8 limitations de
Au cours de l’exploitation du projet, sans objets de couleur blanches ou rouges devraient figurer sur le terrain du stade. Les objets supplémentaires détectés ralentira le processus de traitement d’image et cet objet peut être considéré comme partie des robots, de billes ou de la position de l’objectif ayant pour résultat fausses mouvements de robots.
La batterie de robots doit être chargée plus de 20 % pour éviter la connexion baisse au cours de l’opération entre deux modules Bluetooth.
Les robots ne peuvent pas frapper la balle, si elle est située trop près des frontières du stade que dans ce cas le point imaginaire défini par le contrôleur peut mentir en dehors du stade. Si la balle doit être déplacée manuellement.
Chapitre # 7
Conclusion
7.1 les connaissances acquises par le travail effectué dans ce projet
7.1.1 traitement d’image
Traitement d’image s’avère utile à bien des égards comme la détection d’objets, en comparant les tailles des objets et l’obtention de presque toutes les informations sur un objet, y compris sa taille, pixels, point central, couleur, longueur, etc.. En outre, avec même une webcam faible coût, que les résultats du traitement de l’image sont tout à fait acceptable et précis est un outil coûteux mais très puissant en frappant.
7.1.2 wireless communications entre machines
Communication sans fil est en revanche peu cher si utilisé sur de courtes distances. Mais pour la machine comme un robot qui doit tourner et déplacer en arrière elle le meilleur moyen de communication comme on ne peut pas faire à l’aide de fils. La distance jusqu'à ce qu’il peuvent communiquer deux modules sans fil dépend de sa qualité et sa qualité est directement proportionnelle au coût. J’ai appris comment faire des communications sans fil série et aussi combien importante est la sécurité des communications sans fil.
7.2 améliorations
Voici les choses qui peuvent améliorer les résultats du football jouant des robots.
· La portée sans fil de communication entre ordinateurs et robots peut être améliorée si les modules Bluetooth haute qualité sont utilisés ou de communication par radio est possible en cas de grands terrains de soccer.
· Plus de robots peuvent être ajoutés pour rendre le jeu plus intéressant.
· Moteurs brushless peuvent être utilisés dans des robots pour la fiabilité.
· Algorithme utilisé pour le système de vision comme contrôleur peut être amélioré pour de meilleures performances
