Kognitív robotika projekt feladat

Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem

Gépészmérnöki Kar

Mechatronika, Optika és Gépészeti Informatika Tanszék

Harkó Csanád

2023. május 30.

Tartalomjegyzék

1. Bevezető

   1.1. PahntomX Mark III Hexapod

2. Telepítés

3. A projekt felépítése

   3.1. PhantomX URDF

   3.2. ROS control - csomag

   3.3. A csuklókat vezérlő node

   3.3.1. Taszító Kuramoto-modell

4. Futtatás

5. Eredmények

1. Bevezető

Jelen projektfeladat a Kognitív robotika (BMEGEMINMKR) tárgy labor részéhez készült. A laborgyakorlatok célja a ROS-al való megbarátkozás volt, így ez a munka is, ahogyan a labor feladatok, ROS Noetic-et használ.

A munka során egy hatlábú robot implementálására, majd annak egy részben önszerveződő modellel való vezérlésére került sor.

1.1. PahntomX Mark III Hexapod

A szimuláció, egy a valóságban is létező (PhantomX Mark III Hexapod), hatlábú lépkedő robotot használ. Ez egy kutatási célokra kifejlesztett robot, a hat láb mindegyike három csuklóval rendelkezik, melyek közül eggyel csatlakozik a robot testéhez, így a teljes robot 18 csuklóval bír.

A szimulációhoz használt virtuális robot modellje URDF fájlként érhető el.

2. Telepítés

A projekt kipróbálásához ezt a git repot kell lehúzni, valamint pár ROS csomag telepítése is szükséges, melyek nem szerepelnek alapból a Noetic-ben. Ezek a következőek:

1. ROS Control

   A csuklók mozgatásához szükséges, a következő paranccsal lehetséges telepíteni:

   sudo apt-get install ros-noetic-ros-control 

2. ROS Position Controllers

   A csuklókat pozíció szerint vezéreljük (az eredeti, robotot leíró URDF-ben, effort controller van). Ez a csomag a position_controllers/JointGroupPositionController típus használata miatt szükséges, így 1 kontrollerben lehet kezelni az összes csuklót. Telepítése:

   sudo apt-get install ros-noetic-position-controllers

3. A projekt felépítése

A projekt felépítése az alábbi főbb lépésekre bontható:

3.1. PhantomX URDF

Az URDF fájl betöltése a /launch/phantomx_gazebo.launch fájlban található, az üres világgal együtt. Az alábbi gif szemlélteti ekkor, hogyan vielkedik a robot, tehát szükség van, a következő fejezet alapján, egy a csuklókat vezérlő csomagra.

3.2. ROS control - csomag

A kontrollerhez tartozó fájlok a /controller mappában találhatóak. Itt vannak a csuklók implementálva és a hozzájuk tartozó PID szabályozó értékei megadva. Ezek meghívása is a fent említett launch fájlban található.

3.3. A csuklókat vezérlő node

A csuklókat vezérlő node a /scripts/set_angles.py python fájl. Ebbe van implementálva a következő fejezetben összefoglalt modell, mely a csuklókoordinátákat iterálja lépésről lépésre. A csomópont std_msgs.msg/Float64MultiArray típusú üzenetekként küldi a Gazebo-nak az új csuklókoordinátákat, másodpercenként 40-szer, hogy a mozgás biztosan folytonosnak tűnjön. Az egyszerűség kedvéért lábanként csak az egyik fel-le mozgásért felelős csukló van folyamatosan vezérelve, a másik a kezdőpozíciót tartja.

3.3.1. Taszító Kuramoto-modell

Szinkornizációs jelenségek modellezésére gyakran használunk fázisoszcillátorokat. Szinkronizáció alatt jelen esetben olyan jelenségeket értünk, amely során csatolt oszcillátorok fázisai között kialakul egy időben állandó fáziskülönbség. A hatlábú robot vezérléséhez 6 darab csatolt fázisoszcillátorból álló taszító Kuramoto- rendszert alkalmazunk. A 6 rotátor egy-egy lábat írányít, mind az előre-hátra mind a fel-le mozgásért felelős csuklók csuklószögei a rotátorok fázisaiból vannak kiszámolva. Egy oszcillátort leíró egyenlet:

$$\tau \dot\theta_i = 1 + a \cos(\theta_i) + \sum_{i\neq j}^{} K_{ij}\sin(\theta_j-\theta_i),$$

ahol $a$ kontrollparaméter és a $\tau$ időkonstans értéke rögzített, $a = 0.3$ és $\tau = 0.9 $. A 6 darab oszcillátor egymáshoz csatolását a $K$ taszító csatolási mátrix írja le. Az egyenletrendszer euler módszerrel kerül megoldásra, majd a rotátorok fázisai egy előre meghatározott min-max intervallumba van átskálázva, ezek már a tényleges csuklók mozgás intervallumai. További részletekért [ 2]

4. Futtatás

A ROS Master a roscore paranccsal indítható el. Ezt követően a szimuláció a következő paranccsal.

roslaunch phantomx_gazebo phantomx_gazebo.launch

Ha minden rendben a következő üzeneteket érdemes megfigyelni:

Loaded 'joint_state_controller'
Started ['joint_state_controller'] successfully
Loaded 'legs_controller'
Started ['legs_controller'] successfully
[urdf_spawner-3] process has finished cleanly

Ezt követően elindítható a csuklókat vezérlő node:

rosrun phantomx_ros set_angles.py

5. Eredmények

A vezérlő node-ban lévő paramétereket próbálgatva az alábbihoz hasonló haladó mozgások hozhatóak létre, megfigyelhető a szinkronálódás jelensége is.

Hivatkozások

[1] Robotrendszerek (BMEGEMINMRL) tárgy 9.-10. heti anyaga

[2] Harkó Csanád, "Hatlábú robot kísérleti tanulmányozása: önszerveződő dinamika csatolt neuronok által", 2022