Einen Raumabdeckungsroboter bauen, der Böden kehrt

Was du baust

Einen Roboter, dessen Job nicht ist, irgendwohin zu kommen, sondern überall gewesen zu sein. Das klingt nach dem kleineren Problem als Navigation und ist das größere – denn es gibt kein Ziel, auf das man zulenken könnte, und keine Art, von dort, wo man steht, zu sagen, ob man gewinnt.

Es ist außerdem das Projekt, das Messen vor Bauen am meisten belohnt. Die ganze erste Hälfte ist ein Roboter mit zwei Schaltern und keiner Ahnung, wo er ist – und er funktioniert: was eine wirklich unbequeme Entdeckung ist, wenn man gerade ein Wochenende in eine Karte stecken wollte.

Die Zahl, die das Projekt treibt

Fläche geteilt durch Bürstenbreite ist die Strecke, die ein perfekter Roboter fahren würde:

d_optimal = A / w

Ein 20-m²-Raum und 250-mm-Bürste ergeben 80 m. Jede Strategie wird als Vielfaches davon beurteilt – und die Vielfachen liegen nicht nah beieinander:

Die stammen aus Läufen des Abdeckungssimulators über fünf Räume. Vor jedem Kauf selbst fahren lassen und Möbel verrücken, während er läuft – die Zahlen wandern mit dem Raum, was der Großteil der Lektion ist.

Stückliste

Gesamt: grob 50–65 $.

Das ist das eine Projekt der Seite, wo der billigste Sensor der Hauptsensor ist. Zwei Bumper und eine Zufallsdrehung decken mit genug Zeit einen ganzen Raum ab – genau so arbeitete die erste Staubsaugerrobotergeneration, und es lohnt sich zu bauen, bevor man nach etwas Klügerem greift.

Das IR-Array wird hier ungewohnt genutzt: nach unten auf den Boden als Abgrundsensor gerichtet statt vorwärts auf eine Linie. Ein Roboter, der einen Raum abdeckt, findet die Treppenoberkante.

Baureihenfolge

1 – Die Strategien im Simulator gegeneinander fahren lassen. Eine Stunde hier spart ein Wochenende. Der Abdeckungskurve beim Abflachen zusehen und bemerken, dass alle drei Strategien für die erste Bodenhälfte identisch sind.

2 – Antrieb und Bumper bauen, sonst nichts. Zwei Hebel-Mikroschalter hinter einer gefederten Schale, die mindestens 45° zu jeder Seite umgreift, offen gegen Masse verdrahtet mit internen Pull-ups an. Sauber entprellen – ein Druck sind neun Flanken, und ein zählender Interrupt meldet eine Kollision neunmal.

3 – Die Abgrundsensoren hinzufügen, bevor der Roboter je unbeaufsichtigt läuft. Abwärts-Reflexionssensoren an den Vorderecken, jeden Durchlauf gelesen. Dann ausrechnen, wie schnell man fahren darf: Latenz mal Geschwindigkeit plus v²/2µg Bremsweg muss in die Strecke zwischen Abgrundsehen und Abgrunderreichen passen.

4 – Zufallsabprall schreiben und eine Stunde laufen lassen. Geradeaus fahren; bei Stoß kurz zurücksetzen und um einen Zufallsbetrag zwischen 90° und 270° drehen. Der Zufall trägt – ein fester Reflexionswinkel verwandelt den Raum in einen Billardtisch und der Roboter zieht ewig eine geschlossene Bahn.

5 – Vermessen. Ein Raster mit Kreide oder Klebeband auf den Boden, für feste Zeit fahren lassen und Quadrate zählen. Das ist die Basislinie – und die einzige ehrliche Art zu wissen, ob Schritt 6 dir etwas wert ist.

6 – Erst jetzt Odometrie dazu. Encoder und Differenzial-Odometrie liefern eine Positionsschätzung. Schlangenreihen eine Bürstenbreite auseinander planen, minus 10–20 % Überlappung, und um Möbel herum- statt hineinfahren.

7 – Zusehen, wie die Reihen aufhören, parallel zu sein. Das tun sie, innerhalb etwa zehn davon – denn Odometrie driftet. Das ist kein Fehler in deinem Planer; es ist der Grund, warum kommerzielle Maschinen ein Gyro, eine Deckenkamera oder eine Bake tragen. Zu entscheiden, ob man eine ergänzt, ist das echte Ende dieses Projekts.

Hardwarenotizen, die zählen

Rundes Chassis, Räder auf dem Durchmesser. Ein kreisförmiger Roboter kann sich aus jeder Kollision, in die er hineinfuhr, immer herausdrehen. Ein eckiger kann sich diagonal in eine Ecke verkeilen und braucht Heckbumper und Extraverhalten zur Befreiung.

Die Bürste muss breiter sein als der Roboter. Keine Dekoration. Ein Planer hält den Körper von jeder Wand frei – was der Körper nicht erreicht, ist Boden, der nie abgedeckt wird: Im Simulator liegen 130 der 133 Quadrate, die der Planer verfehlt, innerhalb zweier Zellen einer Wand oder eines Tischbeins. Eine überstehende Bürste holt sie zurück.

Zwei Bumperhälften, nicht eine. Ein einzelner Schalter sagt: Du bist irgendwo angestoßen. Zwei sagen: welche Seite – die Information, die die Drehrichtung braucht, und sie kostet einen Pin.

Die Batterie in Metern budgetieren, nicht Minuten. Eine Stunde bei 0,25 m/s sind 900 m. Ein Raum im Zufallsabprall sind rund 540 m bis 99 %. Drei Räume werden nichts – und diese Rechnung, keine algorithmische Einsicht, trieb die ganze Produktkategorie zur Kartierung.

Wie gut aussieht

Abdeckung ist eines der wenigen Roboterverhalten mit einer sauberen, einzelnen Zahl daran – und der Strategievergleich ist dramatisch:

Die Form dieser Spalten ist die ganze Lektion. Zufallsabprall nähert sich voller Abdeckung asymptotisch und kommt nie ganz an – die letzten paar Prozent dauern länger als die ersten neunzig. Eine geplante Kehrfahrt ist in grob einem Durchgang dort und hat dann nichts mehr zu tun.

Das ist der Unterschied zwischen Gedächtnis haben und nicht haben, als Zahl formuliert.

Die letzte Zeile ist die ehrliche Decke dieses Projekts. Eine geplante Kehrfahrt hängt daran zu wissen, wo man ist – und Odometrie driftet unbegrenzt: Jenseits etwa 4 m hören die parallelen Durchgänge auf, parallel zu sein, und Lücken öffnen sich. Das ist kein Abstimmungsproblem; es ist, warum es Kartierung gibt.

Wenn es schiefgeht

Sechs dieser acht sind Wahrnehmung, Mechanik oder Rechnung statt Algorithmus – dieselbe Verteilung wie beim Micromouse, aus demselben Grund.

Für die reaktive Schicht, die das mit jedem anderen mobilen Roboter teilt, ist der Hindernisvermeidungsroboter der sanftere Bau mit großteils derselben Hardware, und der Pfad reaktive Navigation deckt Wahrnehmung und Verhalten unter beiden ab.