Praktikum Lego Mindstorms - Cheatsheet

Grundlegende Kinematik und Dynamik von Robotern

Definition:

Bearbeitet die Bewegung von Robotern und die Kräfte, die auf sie wirken.

Details:

• Kinematik: beschreibt die Position, Geschwindigkeit und Beschleunigung von Robotern, ohne die Ursachen der Bewegung zu betrachten.
• Dynamik: betrachtet die Kräfte und Momente, die die Bewegung eines Roboters hervorrufen.
• Vorwärtskinematik: Berechnung der Endeffektorposition aus den Gelenkwinkeln.
• Rückwärtskinematik: Bestimmung der Gelenkwinkel für eine bestimmte Endeffektorposition.
• Newton-Euler-Gleichungen: \[ \sum \vec{F} = m \vec{a} \] \[ \sum \vec{M} = I \vec{\alpha} \]
• Denavit-Hartenberg-Parameter für die Modellierung von Gelenkkoordinaten.

Entwicklung von Algorithmen für die Robotersteuerung

Definition:

Entwicklung von Algorithmen für die Steuerung und Navigation von Robotersystemen.

Details:

• Algorithmische Ansätze zur Pfadplanung und Objekterkennung
• Implementierung von Regelkreisen für Bewegungssteuerung
• Verwendung von Sensoren (Ultraschall, Licht, Gyroskop)
• Programmierung in NXT-G, Ev3 oder anderen Entwicklungsumgebungen
• Fehlersuche und Debugging
• Optimierung der Laufzeit und Performance
• Nutzung von Künstlicher Intelligenz zur Verbesserung der Autonomie

Integration von Sensoren in Roboter

Definition:

Integration von Sensoren in Roboter: Sensoren in den Roboter einbauen, um Umweltinformationen zu erfassen und auf Basis dieser Eingaben Aktionen durchzuführen.

Details:

• Sensortypen: Ultraschall, Berührung, Licht, Sound.
• Verbindung: Sensoren an den Anschlüsse des Brick-Controllers anschließen.
• Datenverarbeitung: Eingehende Signale in Echtzeit verarbeiten.
• Programmierung: Nutzbare Befehle in NXT-G, Java oder Python.
• Kalibrierung: Sensoren vor Nutzung kalibrieren für präzise Messung.
• Praktikum: Typische Aufgaben umfassen Linienverfolgung, Hindernisvermeidung, etc.

Steuerung von Aktoren zur Erzeugung von Bewegungen

Definition:

Steuerung von Aktoren zur Bewegungserzeugung abstrahiert die mechanischen Komponenten in programmierbare Einheiten zur Bewegungssteuerung.

Details:

• Aktoren: Motoren oder Servos, die Bewegungen umsetzen.
• Motorsteuerung: \texttt{On}, \texttt{Off}, \texttt{SetPower(p)}, \texttt{RotateBy(degrees)}.
• PID-Regler: \texttt{Proportional (P)}, \texttt{Integral (I)}, \texttt{Derivat (D)}.
• Synchronisation von Motoren: Gleichzeitig gesteuert für koordinierte Bewegungen.
• Sensorintegration: Echtzeit-Anpassung der Aktorenbewegung basierend auf Sensordaten.

Simulationen zur Roboterprogrammierung

Definition:

Simulationen zur Roboterprogrammierung dienen dazu, Roboteralgorithmus und Verhalten in einer virtuellen Umgebung zu testen und zu optimieren, bevor sie auf physische Roboter angewendet werden.

Details:

• Ermöglicht frühzeitige Fehlererkennung und -behebung ohne Hardwareeinsatz.
• Verschiedene Simulationssoftware: Microsoft Robotics Developer Studio, Webots, Gazebo.
• Simulierte Sensoren und Aktoren verhalten sich ähnlich wie reale Komponenten.
• Ermöglicht schrittweise Debugging und Iterationen des Codes.
• Skriptsprachen wie Python und Programmiersprachen wie C/C++ können in der Simulation verwendet werden.

Zeit- und Ressourcenplanung im Projektmanagement

Definition:

Planung und Koordination von Zeit und Ressourcen zur erfolgreichen Durchführung eines Projekts.

Details:

• Aufgaben mit Zeitschätzungen definieren
• Ressourcen wie Teammitglieder und Materialien zuweisen
• Meilensteine setzen und verfolgen
• Gantt-Diagramme und Netzpläne nutzen
• Engpässe und Risiken identifizieren und managen
• Regelmäßige Fortschrittskontrollen durchführen

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der Robotik

Definition:

Verwendung von KI und ML zur Verbesserung der Entscheidungsfähigkeiten und Autonomie von Robotern.

Details:

• Künstliche Intelligenz (KI): Setzt Algorithmen ein, um menschenähnliche Intelligenz zu simulieren.
• Maschinelles Lernen (ML): Unterbereich der KI, der es Robotern ermöglicht, aus Daten zu lernen und besser zu werden.
• Anwendungen in der Robotik: Objekterkennung, Bewegungssteuerung, Sprachverarbeitung.
• Werkzeuge: TensorFlow, PyTorch für ML-Modelle.
• Datenaufnahme: Sensoren, Kameras, Mikrofone.

Fehlersuche und Debugging

Definition:

Systematisches Suchen und Beheben von Programmfehlern; essentiell, um korrekt funktionierende Lego Mindstorms Projekte zu gewährleisten.

Details:

• Verwendung von Logging und Debugging-Tools zum Identifizieren von Fehlern.
• Schrittweise Analyse des Programmcodes zur Eingrenzung fehlerhafter Bereiche.
• Verwendung von Breakpoints zur Untersuchung der Programmabläufe.
• Überprüfung der Hardware-Verbindungen und Sensordaten.
• Testen einzelner Programmabschnitte isoliert (Unit Testing).
• Typische Fehlerarten: Syntaxfehler, Laufzeitfehler, logische Fehler.
• Kommunikation im Team: Austausch von Fehlermeldungen und Lösungen.