Еще один для восстания машин

Наконец, как-то заработало 🥹

На ардуино так можно было сделать за день. Но на ROS он принципиально по другому работает. И когда уже прокачался, такие же роботы разной конфигурации тоже теперь могу за день делать.

PS Он сейчас странно кутается потому что думает, что у него всего 2 колеса. Переделать на другой тип кинематики - мотоциклетного типа на 3 колеса теоретически должно занять полчаса 😄

#робот #kfc

Теперь это настоящий робот.

Робот теперь с камерой и может поворачивать на тег, а скорость он берет с RSSI сигнала от Bluetooth с телефона. Bluetooth больше для баловства, потому что скорость можно прекрасно брать с тега, но это рудимент от экспериментов, когда я пытался задавать повороты робота с помощью метода триангуляции по 3м приемникам. Этот метод оказался совсем не рабочим из-за не стабильности сигнала и маленьких плеч.

Основную часть проекта можно считать завершенной. Буду теперь подготавливать файлы модели, код и лист спецификации для публикации на Printable. По механике собрать относительно не сложно, а вот backend без опыта сейчас собрать будет сложно, нужен Docker.

🔩TODO:
- переделать так чтобы передом были колеса с двигателем
- отладить скорости при движении по тегу
- заменить собственный упрощенный навигационный контроллер на ros_navigation
- упаковать в Docker
- смоделировать еще одну рессору для дифференциальной кинематики

#робот #kfc

❓❓❓Прокачивал себе слепую печать и все время покоя не давал один вопрос ☝️

#оффтоп

Есть два стула...

Сейчас у меня идут два основных проекта, которые никак не связаны друг с другом.

📄📄📄
Постить про обе времени не хватит, поэтому вопрос к Вам. Про что из этого писать =)


1️⃣ Пики точеные. Он про мое PhD связанный с дизайном оптики. И основная цель теперь, которой я скорее всего буду защищаться это API, которая связывает FDTD решатор для электро-магнитных волн под названием MEEP и библиотеку машинного обучения pytorch.
Задача:
1. описывать форму мета-атомов уравнением, чтобы получать от квадратиков до фракталов.
2. передавать каждую эту форму на расчет в MEEP и получать фазовые смещения и интенсивность.
3. полученную библиотеку скармливать pytorch
4. на основе натренированной библиотеки собрать фокусирующую линзу, параметры которой настраиваются перед сборкой.
5. на основе просчета большого числа таких линз и пропускания их через оптимизатор - выбор лучшей.

Такой API на TensorFlow на самом деле уже существует. Его основная проблема - просчитать что-то сложнее чем примитивные формы там сложно. А так как я плохо понял как-там все устроено в костюмных библиотеках автора - решил сделать свое с 0.

2️⃣ Второй. Он про переделку робо-руки от https://t.me/robossembler_ru для 3д печати. При изначальной его проектировки видно что внимательно учитывались вопросы печати. Часто уже были выбраны правильные направления расположения деталей. А фишка дизайна - фаски: делает так что дизайн работает на руку печатаемости...но если кратко, даже с этим работы по подготовке к печати и исправлению наследия там оказалось не мало 😁

🎊🎊🎊
В напряженной борьбе с незначительным отрывом в 44% побеждает адаптация к печати робота от Robossembler. Принято 🫡

Начнем с общего обзора робо-руки

6-осевая рука состоит из такого основных блоков:
1️⃣. Блок основания
2️⃣. Вилка
3️⃣. Основной блок
4️⃣. Блок инструмента

Вилка и блок основания могу повторяться несколько раз. В базовой версии эти блоки повторяются 2 раза.

Онсновные фишки:
- нет металлических крепежей
- редуктор кастомный, печатный
- двигатель кастомный, печатный
- все платы кастомные, печатные, но не на 3д принтере =D

В подробности этого всего вдаваться сейчас не буду :)
Далее пойдем по порядку с блока основания 1.

#робот #roboarm