Kurs Lektion 9 von 10: Hindernisvermeidung mit dem Raspberry Pi Pico 4WD Smart Car

Kurs Lektion 9 von 10: Hindernisvermeidung mit dem Raspberry Pi Pico 4WD Smart Car

Einführung

Dieser Leitfaden, basierend auf Kurslektion 9 von 10 von Robojax, zeigt, wie man mit dem SunFounder Raspberry Pi Pico 4WD Smart Car Bausatz einen Hindernis-ausweichenden Roboter baut. Das Projekt kombiniert einen servogesteuerten Ultraschallsensor mit Motorsteuerung, um einen Roboter zu erschaffen, der seine Umgebung autonom navigieren kann. Indem der Sensor wie ein Radar geschwenkt wird, erkennt das Auto Hindernisse und wählt intelligent einen freien Weg, um weiterzufahren – eine perfekte Einführung in Robotik, Sensorintegration und autonome Navigation.

Dieses Projekt ist nicht nur ein Spielzeug; es ist eine Grundlage für viele praktische Anwendungen. Hier sind einige Ideen, die dich inspirieren sollen:

• Autonomer Erkundungsroboter: Baue einen Roboter, der einen Raum oder ein Außengelände ohne menschliches Eingreifen kartieren und erkunden kann.
• Intelligenter Staubsauger: Nutze dieselben Prinzipien, um einen Roboter zu erstellen, der einen Raum navigiert, Möbeln und Wänden ausweicht und dabei reinigt.
• Sicherheitspatrouillen-Bot: Programmiere das Auto, um ein Gelände zu patrouillieren und den Ultraschallsensor zu nutzen, um unerwartete Hindernisse oder Eindringlinge zu erkennen und zu melden.
• Bildungsplattform für KI: Nutze dieses Projekt als Sprungbrett, um komplexere Algorithmen wie Pfadfindung und simultane Lokalisierung und Kartierung (SLAM) zu lernen.

Diese Lektion konzentriert sich auf die Kernlogik und den Code, die es dem Auto ermöglichen, Entscheidungen zu treffen. Das Auto verwendet einen Servomotor, um einen Ultraschallsensor zu drehen, der als Radar fungiert und Entfernungen von 0 bis 180 Grad misst. Der Code analysiert diese Daten, um den breitesten freien Weg zu finden, und weist das Auto an, sich entsprechend vorwärts, links oder rechts zu bewegen. Das Video demonstriert den gesamten Prozess, vom Testen der einzelnen Komponenten bis zum Ausführen des finalen Hindernisvermeidungsalgorithmus in einem realen Labyrinth.

Hardware/Komponenten

Dieses Projekt basiert auf dem SunFounder Raspberry Pi Pico 4WD Smart Car Bausatz. Die wesentlichen Komponenten, die in dieser Lektion verwendet werden, sind:

• Raspberry Pi Pico Mikrocontroller-Board
• SunFounder 4WD Smart Car Chassis mit vier Motoren
• Motor-Treiberplatine
• Ultraschall-Distanzsensor (HC-SR04-Typ)
• Servomotor (zum Drehen des Ultraschallsensors)
• Stromversorgung (Batterien für das Auto)

Verdrahtungsanleitung

Der SunFounder Bausatz ist für eine einfache Montage konzipiert, und die Verkabelung ist in der Regel über eine dedizierte Erweiterungsplatine vorverbunden. Der Ultraschallsensor ist auf dem Servomotor montiert, der dann mit der Hauptsteuerplatine verbunden wird. Dieses Setup ermöglicht es, den Sensor zu drehen, um die Umgebung zu scannen. Für ein detailliertes Verdrahtungsdiagramm, das für deinen Bausatz spezifisch ist, konsultiere bitte die offizielle SunFounder-Dokumentation.

Die Kernverbindungen umfassen die Trigger- und Echo-Pins des Ultraschallsensors sowie den Signal-Pin des Servomotors, die alle mit bestimmten GPIO-Pins auf dem Raspberry Pi Pico verbunden sind. Der Motortreiber ist ebenfalls mit dem Pico verbunden, um die vier Antriebsmotoren zu steuern. Das Video erwähnt, dass die vollständige Dokumentation, einschließlich Verdrahtungsdiagrammen, zum Download mit dem Bausatz verfügbar ist.

Code-Erklärung

Diese Lektion konzentriert sich auf die Logik innerhalb des `obstacle_avoid`-Beispiels. Der Code ist in MicroPython geschrieben. Während das vollständige Programm zum Download verfügbar ist, konzentrieren wir uns auf die wichtigsten, benutzerkonfigurierbaren Parameter, die das Verhalten des Autos steuern. Diese befinden sich in der Regel am Anfang des Skripts.

Hier sind die Hauptvariablen, die du anpassen kannst, um die Leistung deines Roboters fein abzustimmen:

# Radar- und Bewegungsparameter
radar_reference = 20  # Mindestabstand in cm, der als sicher gilt
step_angle = 10       # Winkelschritt für jeden Radar-Scanschritt
forward_speed = 30    # Motorgeschwindigkeit für Vorwärtsfahrt (0-100)
turn_speed = 50       # Motorgeschwindigkeit für Drehungen (0-100)
forward_scan_angle = 50  # Winkel, den der Servo scannt, wenn kein Hindernis erkannt wird

• radar_reference: Dies ist der entscheidende Sicherheitsabstand in Zentimetern. Wenn ein Hindernis näher als dieser Wert erkannt wird, betrachtet das Auto es als „Gefahr“ und leitet ein Ausweichmanöver ein. Im Video ist dies auf 20 cm eingestellt.
• step_angle: Dies definiert die Auflösung des Radarscans. Ein kleinerer Wert (z. B. 10 Grad) bedeutet einen detaillierteren Scan, dauert aber länger. Ein größerer Wert wäre schneller, könnte aber schmale Hindernisse übersehen.
• forward_speed & turn_speed: Diese steuern die Leistung, die an die Motoren gesendet wird. Du kannst sie anpassen, um die Gesamtgeschwindigkeit und Wendigkeit des Autos zu ändern. Die Drehgeschwindigkeit wird oft höher eingestellt, um sicherzustellen, dass das Auto effektiv pivotieren kann.
• forward_scan_angle: Wenn keine unmittelbare Gefahr voraus besteht, verengt das Auto seinen Scan auf diesen Winkel (zentriert auf vorwärts), um Hindernisse häufiger auf seinem direkten Weg zu überprüfen, was eine flüssigere Vorwärtsbewegung ermöglicht.

Das Video erklärt auch die Hauptentscheidungslogik. Eine Funktion `get_direction()` analysiert die Liste der Distanzmesswerte (umgewandelt in 1en und 0en für sicher/unsicher), um den breitesten durchgehenden Pfad von „1en“ zu finden. Basierend darauf, wo sich dieser breiteste Pfad befindet, gibt die Funktion eine Richtung zurück: „forward“, „left“ oder „right“. Die Hauptschleife führt dann die entsprechende Aktion aus, dreht das Auto und scannt erneut, bis der Weg voraus frei ist.

Live-Projekt/Demonstration

Das Video bietet eine gründliche Demonstration des Projekts. Es beginnt damit, den Ultraschallsensor allein zu testen, um zu zeigen, wie er Entfernungen misst und die Werte in der Shell ausgibt. Der Dozent erklärt dann den Hindernisvermeidungsalgorithmus anhand eines Flussdiagramms und erläutert den Entscheidungsprozess für das Links- und Rechtsabbiegen. Schließlich wird das Auto in ein kleines Labyrinth aus Kartons platziert, um das vollständige Hindernisvermeidungsverhalten in Aktion zu demonstrieren. Das Auto navigiert erfolgreich durch das Labyrinth, indem es links und rechts abbiegt, um einen freien Weg nach vorne zu finden.

Video-Kapitel

• [00:00] Einführung in die Hindernisvermeidung
• [01:31] Überblick über das SunFounder Smart Car Kit und seine Funktionen
• [02:47] Wie die Hindernisvermeidungsfunktion funktioniert
• [03:34] Testen des Ultraschallsensors
• [07:45] Erklärung des Hindernisvermeidungsalgorithmus und Flussdiagramms
• [12:49] Analyse des Hauptcodes zur Hindernisvermeidung
• [15:43] Live-Demonstration der Hindernisvermeidungslogik
• [22:53] Abschließende Demonstration mit einem Labyrinth aus Hindernissen
• [24:35] Fazit und nächste Schritte