1. Интерфейс управления шасси для подключения к шасси.
2. Интерфейс для подключения Raspberry Pi.
3. Интерфейс подключения сервомоторов.
4. Порт micro USB с USB-UART преобразователем для подключения к Raspberry Pi по UART.
5. LM2596 DC-DC преобразователь.
6. TLC1543 - 10-битный аналогово0цифровой преобразователь для подключения аналоговых датчиков к Raspberry Pi.
7. PCA9685 - 16-канальный 12-битный ШИМ-модуль для работы с сервомоторами.
8. CP2102 - USB-UART преобразователь.
9. Джостик.
10. Инфракрасный приемник.
11. Пьезодинамик (buzzer).
## Сборка робота
Оригинальная инструкция по сборке тут (https://www.waveshare.com/w/upload/1/1a/Alphabot2-pi-assembly-diagram-en.pdf), а так же в папке docs (см. Alphabot2-pi-assembly-diagram-en.pdf).
### Сборка шасси робота
Установите две батареи 14500 **(A)** на базу-шасси AlphaBot2, восьмисантиметровый кабель FC-20P **(B)** вставьте в соответствующий разъем шасси. Вкрутите стойки **(C&D)**.
Поместите сервопривод между стойками **(f)** и **(g)** и скрепите винтами (7). Обратите внимание на то,чтобы ротор сервопривода был установлен в правильном направлении.
Установите насадку **(c)** на сервопривод в специальную выемку в корпусе. Если она не подходит **(g)** под выемку в корпусе - слегка подрежте ее. Закрепите с помощью винтов **(5)**. Далее установите крестообразную насадку **(b)** в основание стойки. Также при необходимости подрежте. Закрутите винты **(5)** с задней стороны основания стойки.
Вставьте в крестообразную насадку сервопривод и закрепите винтом **(1)**. Второй, еще никуда не установленный, сервопривод прикрепите двумя винтами **(7)** к подставке для камеры **(e)** как показано на рисунке ниже. Установите подставку под камеру **(e)** и сервопривод на собранную ранее стойку **(f&g)** и прикрутите насадку к сервоприводу с помощью винте **(1)**.
Закрепите стойку для камеры на плате-адаптере с помощью винтов и гаек **(I&J)**, как показано на рисунке ниже. Проведите кабели от сервприводов через отверстие в нижней части платы-адаптера и вставьте коннектор в соответствующие пины на обратной стороне платы-адаптора. Через то же отверстие проведите шлейф от камеры и вставьте его в соответствующий разъем на Raspberry Pi.
Вставьте кабель FC-20P, установленный на шасси робота, в плату адаптер. Обратите внимание, что коннектор должен вставляться в разъем в соответствие с шелкографией на печатной плате!
Установите ультразвуковой дальномер в соответствующий разъем на шасси робота **(G)**. Соедините плату-адаптер с Raspberry Pi с помощью винтов **(I)**. Соедините шасси робота и плату-адаптер с помощью винтов **(F)**.
В этом разделе мы рассмотрим процесс установки операционной системы на Raspberry Pi и рассмотрим способы взаимодействия с ней в операционной системе linux и windows. Предполагается что изучающие это руководство владеют linux консолью, и язаком программирования python. Для того чтобы запустить linux на Raspberry Pi необходимо выполнить следующие действия:
1. Скачать отсюда (https://www.raspberrypi.org/software/operating-systems/#raspberry-pi-os-32-bit) образ ```Raspberry Pi OS ```. Я рекомендую использовать ```Raspberry Pi OS with desktop and recommended software```, этот образ будет содержать большенство вещей необходимых нам в будующем.
3. Записать образ на карту памяти *(обратите внимание, что объем памяти должен быть больше 4Gb)*. Создатели Raspberry Pi советуют использовать для этого программу Etcher (https://www.balena.io/etcher/). Скачиваем ее и устанавливаем себе на компьютер. Нас встретит простой интерфейс. Сначала нужно выбрать образ, потом выбрать карту память на которую мы хотим его записать, и после согласится на запись. Все ваши данные будут удалены с данной карты. Цифрой 1 на изображении указано, где выбирать образ, 2 - где выбирать карту памяти, 3 - начало прошивки.
4. Для того, чтобы избавиться от необходимости работать с Raspberry Pi, подключая к ней монитор, клавиатуру и мышку, мы будем использовать подключение с удаленного компьютера по ssh. Для этого нам нужно будет прописать некоторые настройки Wi-Fi.
* ssh.txt - писать в него ничего не нужно, он необходим для того чтобы мы могли подключится к малинке используя сервис ssh ( https://ru.wikipedia.org/wiki/SSH)
* wpa_supplicant.conf - тут необходимо приписать параметры вашей Wi-Fi сети в следующем формате:
Соглашайтесь. Нажмите правой кнопкой мышки на файл ```wpa_supplicant.conf```, выберите ```Открыть с помощью```, и откройте с помощью блокнота. Добавьте в открывшийся документ строки, указанные выше, заменив название точки доступа и пароль на свои. Сохраните. Содержимое этого файла будет автоматически перенесено в ```/etc/wpa_supplicant/wpa_supplicant.conf``` при старте системы.
5. Запуск робота. Далее извлекаем карту памяти из компьютера, предварительно воспользовавшись функцией безопасного извлечения, после чего вставляем карту в разъем на Rasbperry Pi, установленную в роботе. ``` ВНИМАНИЕ! Для того, чтобы на этом этапе не возникло проблем, убедитесь в том, что аккумуляторы заряжены. Это очень важно, так как отключение питания во время загрузки системы может привести к неправильной настройке системы. Во время работы с Raspberry Pi робот не должен заряжаться!```
Переводим ```PWR SWITCH``` находящийся снизу робота из состояния ```OFF``` в ```ON``` для включения робота, после чего ждем около 3х минут чтобы система успела применить все настройки. Для того, чтобы на этом этапе не возникло проблем убедитесь что аккумуляторы заряжены, это очень важно потомучто робот в неактивном состоянии когда находится на зарядке.
6. Перейдем к подключению к Raspberry Pi. Для этого воспользуемся бесплатной версией программы MobaXterm, которая позволит нам совершить подключение gj практически любому протоколу. (Скачать можно здесь: https://mobaxterm.mobatek.net/). Установите программу на свой компьютер. Для подключения к Raspberry Pi по ssh сделайте следующее:
Стандартный пароль для Raspberry Pi OS - ```raspberry```, введите его. После чего вы можете сохранить данный пароль в системе, если вам будет так удобнее. После чего система предложет вам ввести команды на исполнение:
Если вы видете такой же вывод, что и на изображении выше - значит все заработало. Если нет, это может свидетельствовать о проблемах с сетью. Первым делом подключитесь к роутеру (обычно он находится на адресе http://192.168.0.1/ или http://192.168.1.1/) и посмотрите список подключенных устройств.
Если это произошло значит все хорошо и все работает если нет, это свидетельствует о проблемах с сетью. Первое что можно сделать это подключится к роутеру (обычно он находится на адресе http://192.168.0.1/или http://192.168.1.1/) и посмотреть там в списках клиентов расбери. На моем роутере это выглядит так:
Оттуда можно узнать IP адрес. Далее повторите действия пункта 6, только вместо хоста с названием raspberrypi используя полученный IP. Если это тоже не работает остается только одно - отсоеденить Raspberry Pi от робота, подключить к монитору и с помощью клавиатуры и мыши через графический интерфейс поключить Raspberry Pi к сети Wi-Fi.
Для работы с коботом необходимо выполнить ряд настроек. Для начала их нужно будет сделать в специальной консольной программе для конфигурирования Raspberry Pi - ```raspi-config```, Для чего используем следующую команду:
*Если вам будет удобнее, терминад можно открепить от программы ModaXterm и перенести в любую область рабочего стола - просто нажмите левой кнопкой мыши на вкладку с терминалом и перетащите в свободную область рабочего стола.*
Навигация в данном режиме очень проста. Стрелками вверх и вниз мы выбираем нужный пункт меню, enter позволяект пройти в подпункты выбранного пункта или выбрать конкретную настройку. Стрелки вправо и влево позволяют выбрать один из пунктов, находящихся внизу (Select и Finish на изображении выше). Ниже перечислено, какие настройки необходимо сделать:
После завершения настройки выберите finish и система предложет вам перезарузить Raspberry Pi, на что соглашаемся. Подключится можно будет способом описанным выше, либо нажать кнопку R и MobaXterm автоматически постарается переподключится к роботу.
После того как система загрузится установите пакеты, необходимые для работы с перефирией робота. Для этого сначала обнавляем систему, потом ставим все необходимое:
Для упровления роботом предлагается использовать библиотеку bsp.py. Для того, чтобы воспользоваться ей, ее нужно поместить в папку с вашим проектом и добавить ее в ваш код следующим образом:
```python
import bsp
```
Рассмотрим все компоненты робота и то, как ими можно управлять, какие данные с них можно получить.
Рассмотрим управление моторами в роботе. Для этого на плате-шасси установлен двухканальный мостовой драйвер моторов TB6612FNG. На изображении ниже вы видите часть принципиальной схемы платы-шасси, отвечающей за управление моторами:
Рассмотрим назначение выходов микросхемы:
* PWMA\PWMB - вход для управления скоростью вращения мотора, для канала A и В (соответственно, для первого и второго мотора) с помощью ШИМ (*англ. PWM*);
* AIN1\AIN2 - входы полумостов канала A;
* BIN1\BIN2 - входы полумостов канала B;
* А01\А02 - выходы полумостов канала А;
* В01\В02 - выходы полумостов канала В;
* STBY - включение микросхемы;
* VM - вход питания силовой части микросхемы, двигателей;
* VCC - вход питания логической части микросхемы;
* GND - земля.
---
***Н-мост***
Н-мост (англ. H-bridge) - это схема, позволяющая приложить напряжение к нагрузке в разных направлениях.
H-мост состоит из четырех переключателей, котороми могут быть, наппример, транзисторы или реле. Когда ключи S1 и S4 замкнуты, а S2 и S3 разомкнуты, мотор крутится в одну сторону, если же замкнуть S2 и S3, а S4 и S1 разомкнуть - мотор будет крутиться в другую сторону.
ШИМ (широтно-импульсная модуляция, англ. PWM) - способ управления мощностью на нагрузке с помощью изменения скважности импульсов при постоянной амплитуде и частоте импульсов.
Мощность на нагрузке пропорциональна времени включенного и отключенного сигнала.
---
Вернемся к части принципиальной схемы, отвечающей за управление моторам. Видно, что оно осуществляется с помощью четырех пинов GPIO, которые задают напрвление вращения двух моторов (AIN1\AIN2, BIN1\BIN2) и двух пинов с функцией ШИМ (PWMA\PWMB), которые задают скорость вращения.
В библиотеке bsp.py реализован функционал, который позволит вам просто объявить объект-мотор, задать скорость и направление вращения:
Пьезодинамик (англ. buzzer) - устройство на основе обратного пьезоэлектрического эффекта, который заключается в механической деформации пьезоэлектрика под воздействием электрического поля. Простыми словами - при подаче напряжения на пьезодинамик, устройство переводит его в колебание мембраны динамика.
Взаимодествие с пьезодинамиком с помощью библиотеки bsp.py реализовано следующим образом:
На верхней плате-адаптере робота распположен джойстик. На изображении он обведен в красный кружок. Джойстик может возвращать информацию об отклонении его влево, вправо, вперед и вназад, а так же о центральном расположении.
Средствами bsp.py вы можете взаимодействовать с джойстиком следующим образом:
### Инфракрасные датчики для обнаружения препятствий
На плате-шасси робота расположены два инфракрасных датчика, которые предназначены для обнаружения препятствий роботом.
*Нужно понимать, что с помощью такого датчика вы можете получить информацию о факте наличия препятствия, но не о том, как, например, оно далеко от вас. Такому типу датчиков могут помешать засветы, например от солнца.*
Средствами bsp.py вы можете взаимодействовать с инфракрасными датчиками следующим образом:
Для обнаружения препятствий и определения расстояний до них можно воспользоваться ультразвуковым дальномером.
Ультразвуковой датчик в формате модуля установлен в специальный разъем на плате-шасси робота.
---
***Ультразвуковой дальномер***
Ультразвуковой дальномер генерирует звуковые импульсы и слушает эхо. Замеряя время, за которое отраженная звуковая волна вернется обратно можно определить расстояние до объекта.
В отличие от инфракрасных датчиков, рассмотренных выше, мы можем получить информацию о расстоянии до объекта, так же такому сенсору будут нестрашны засветы от солнца, но он может плохо работать с очень тонкими и пушистыми предметами.
---
Средствами bsp.py вы можете взаимодействовать с ультразвуковыми датчиками следующим образом:
Для работы с RGB необходимо внести некотрые изменения в конфиг запуска расбери, т.к. такие светодиоды WS2812B требуют очень специфического сигнала управления. Реолизовать его средствами linux не возможно, поэтому на помощь нам приходят такие модули как DMA и PWM. DMA позволяет передовать данные на светодиоды минуя центральный процуссор, а PWM через управление скважностью позволяет передвать данные от DMA в требуемом формате. Но затакую реализацию нужно платить, поэтому одновременно со светодиодами нельзя использовать аудиокарту встроенную в малину. Собственно для ее отключения нам и нужно исправить настройки запуска, для чего:
```bash
sudo nano /boot/config.txt
```
Нужно добавить в конец файла 2 строки:
```txt
hdmi_force_hotplug=1
hdmi_force_edid_audio=1
```
Также необходимо закоментировать эту строку:
```txt
dtparam=audio=on
```
превратив ее в такую:
```txt
#dtparam=audio=on
```
Так-же для работы необходимо установить дополнительные библиотеки, для чего необходимо сделать следующее:
Для примера попробуем установть разные цвета на диоды:
```python
r = rgb_led()
r.color(0, 255, 255, 255)
r.color(1, 0, 0, 255)
r.color(2, 0, 255, 0)
r.color(3, 255, 0, 0)
```
Такого-же эффекта можно добится если указать не якость каждого отдельного цвета, а применить название соответствующего цвета.
```python
r = rgb_led()
r.color(0, "White")
r.color(1, "Blue")
r.color(2, "Green")
r.color(3, "Red")
```
Доступны следующие цвета:
- Aqua
- Black (выключить диод)
- Blue
- Purple
- Green
- Red
- White
- Yellow
## Датчики линии.
Для отслеживания линии в нижней части робота есть 5 оптических датчиков. Для простого примера можно просто считать с них значения:
```python
l = line_sensor()
while True:
print(l.AnalogRead())
time.sleep(0.2)
```
Если поставить робота на трассу (ее можно найти в папке docs), то маленикие значения (<200)будутполученныссенсоракоторыйнаходитсянадчернойлинией,абольшие(> 800) над беым участком трассы.
Для управлением полужением камеры (2мя сервоприводами) здесь отвечает специальная микросхема - PCA9685, её необходимо задать угол поворота камеры и она будет его поддерживать, пока мы не передадим новое значение угла. Для реализации данного функцилнала можно воспользоваться следующей функцией:
```python
c = CameraAngle()
c.setCameraAngle(30, 90)
```
Установит на 30 градусов по вертикальной оси и 90 градусов по горизонтальной.
Пример программы которая двигает камерой впрово и влево, а так-же вверх и низ:
```python
c = CameraAngle()
while True:
for i in range(0, 180, 1):
c.setCameraAngle(i, i)
time.sleep(0.02)
for i in range(180, 0, -1):
c.setCameraAngle(i, i)
time.sleep(0.02)
```
# Примеры простых программ:
Для примера работы с роботом давайте реализуем программу движения по линии, по датчикам линии. Данная программа позволит двигатся роботу по замкнотуму контуру который можно получить распечатав страницы 2,2,2,2,3,3,3,3,11 из документа с элементами трассы.
В данном примере робот ездиет по черной линии, также светодтодами подсвечивается сенсор под которым обнаружина линия. delta_sensor это пороговое значения срабатывания сенсора, оно может менятся в зависимости от освещения. Это значение можно узнать если воспользоватся примером выше который считывает значения с сенсоров.
В рамках данного блока я предлогаю рассмотреть пример который позволит распознать зеленый круг, а также взаимодействавать с ним. Этот процесс состоит из 2х этапов, первое это подбор параметров, а второе это пепосредственная работа с программой по распознованию. Для риализации нужно сделать следующее:
1. нужно доустановить необходимые пакеты, для того что-бы мы могли подключится к пишке, и видить экран, чтобы иметь возможность видеть рабочий стол.
Потом переходим сюда (https://www.realvnc.com/en/connect/download/viewer/) и качаем оттуда версию для винды.
2. Поставим пакеты для работы с компьютерным зрением:
```bash
sudo apt install libatlas-base-dev
pip3 install numpy opencv-python
```
3. Далее запускаем скрипт предназначенный для подбора параметров.
```python
find_filter.py
```
Наша задача подобрать минимальное и максимальное значения для 3х парматров h, s, v. Сначало нужно подобрать нижнюю границу параметра h (h1) Для этого нужно двигать первый ползунок до тех пор пока круг не станет быть виден. потом подгоняем максимальное значение h (h2) так чтобы круз все еще отчетливо был виден. Потом также подгоняем второй параметр s и третий v. В итоге должно получится что-то похожее на это:
Далее нужно сожранить последнее значение распечатанное в консоле, там будет что-то похожее на это:
```txt
(96, 175,70),(85,255,117)
```
Эти числа нам потребуются далее для работы с распознованием обьекта.
Далее запустим пример который распознает круг.
```python
circul_detect.py
```
TODO: Написть че вообще происходит.
## Машинное обучение
Тут в качкстве примера я предложу вам обучить свою нейронную серь на открытом датасете который содержит тысячи изображений цифр - MNIST. Этот датасет уже встроен в библиотеку keras.
Для того чтобы использовать нейронную сеть ее нужно сначала обучить, для этого я предлагаю использовать сервис google colaboratiry - https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb, потомучто обучение сетей требует значительных вычислительных мощностей, а гугл готов нам предоставить их бесплатно в образовательных целях. Данный сервис представляет из себя страницу jupiter noutbook код в которой исполняется поблочно. давайте рассмотрим блоки которые нам необходимы для получения обученной сети:
1) Импорт библиотек
```python
import numpy as np
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
```
2) Скачивание датасета и преобразованиего в необходимый формат:
