BWP-WS19-02/Mögliche Erweiterungen: Unterschied zwischen den Versionen

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===Kalman Filter===
 
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Der Kalman Filter kann sehr komplex und rechenintensiv werden. Deshalb ist die Funktionalität der aktuellen Implementierung sehr simpel gehalten. Momentan bekommt der Filter die zurückgelegte Strecke und die aktuelle Geschwindigkeit aus dem Antriebsmodul zur Verfügung gestellt und glättet diese beiden Werte auf Grund der physikalischen Formel für Kinematik. Andere Quellen für diese beiden Werte, wie z.B. der BNO055-Sensor(Geschwindigkeit), ein Time-of-Light-Sensor(Abstand zu einem Objekt und damit Strecke) oder der Maus-Sensor, könnten ebenfalls in den Filter implementiert werden. Dazu müssten die Matrizen für die Berechnung angepasst werden. Zu beachten ist, dass damit die Ergebnisse einer Filterung genauer werden können, jedoch auch mehr Speicherplatz und Energie benötigen könnte.
 
Der Kalman Filter kann sehr komplex und rechenintensiv werden. Deshalb ist die Funktionalität der aktuellen Implementierung sehr simpel gehalten. Momentan bekommt der Filter die zurückgelegte Strecke und die aktuelle Geschwindigkeit aus dem Antriebsmodul zur Verfügung gestellt und glättet diese beiden Werte auf Grund der physikalischen Formel für Kinematik. Andere Quellen für diese beiden Werte, wie z.B. der BNO055-Sensor(Geschwindigkeit), ein Time-of-Light-Sensor(Abstand zu einem Objekt und damit Strecke) oder der Maus-Sensor, könnten ebenfalls in den Filter implementiert werden. Dazu müssten die Matrizen für die Berechnung angepasst werden. Zu beachten ist, dass damit die Ergebnisse einer Filterung genauer werden können, jedoch auch mehr Speicherplatz und Energie benötigen könnte.
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Version vom 9. März 2020, 03:13 Uhr

Mechanische Erweiterungen

Chassis

Ausfahrbare Solarsegel

Solarsegel

Elektrotechnische Erweiterungen

Energieversorgung

SuperCaps

SuperCaps sind Elektrolyt Kondensatoren mit besonders hohen Kapazitäten im Bereich von 1 Farad. SuperCaps lassen sich im Vergleich zu Batterien schneller laden, wodurch theoretisch (bei ausreichend hoher Energieversorgung durch Solarpanele) ein konstanter Betrieb des Roboters möglich wäre.


Die derzeit getesteten Motoren benötigen rund 35 mA. Solange das featherboard schläft könnten wir also mit ca. 70mA fahren. Ein geladener SuperCap mit 1 Farad könnte also 47 Sekunden eine Spannung von 3,3V bei einem Strom von 70mA bereitstellen.

t = 1F * V / A

t = 1F * 3,3V / 0,07 A

t = 47s


Softwareseitige Erweiterungen

Sensoren & Kartierung

BNO055

Damit der BNO055-Sensor möglichst genaue Werte liefert, muss er vor der Nutzung kalibriert werden. Zum jetzigen Zeitpunkt muss die Kalibrierung nach jedem Systemstart erneut durchgeführt werden. Es ist möglich die Kalibrierungswerte zu speichern und bei Systemstart automatisch zu laden. Dies setzt allerdings voraus, dass der Roboter exakt unter den gleichen Bedingungen bedient wird. Da vor allem der Magnetometer empfindlich auf elektromagnetische Felder in der Umgebung reagiert, wurde auf eine Speicherung der Kalibrierung vorerst verzichtet, um sicherzustellen, dass der Sensor immer möglichst genau benutzt werden kann, auch wenn sich das Umfeld verändert.

Kalman Filter

Der Kalman Filter kann sehr komplex und rechenintensiv werden. Deshalb ist die Funktionalität der aktuellen Implementierung sehr simpel gehalten. Momentan bekommt der Filter die zurückgelegte Strecke und die aktuelle Geschwindigkeit aus dem Antriebsmodul zur Verfügung gestellt und glättet diese beiden Werte auf Grund der physikalischen Formel für Kinematik. Andere Quellen für diese beiden Werte, wie z.B. der BNO055-Sensor(Geschwindigkeit), ein Time-of-Light-Sensor(Abstand zu einem Objekt und damit Strecke) oder der Maus-Sensor, könnten ebenfalls in den Filter implementiert werden. Dazu müssten die Matrizen für die Berechnung angepasst werden. Zu beachten ist, dass damit die Ergebnisse einer Filterung genauer werden können, jedoch auch mehr Speicherplatz und Energie benötigen könnte.

Kontrollstation

SQLite