Simulador de evitación de obstáculos para robots

Controles

El espacio de trabajo incluye obstáculos móviles, velocidad del robot, alcance de sensado, campo de visión, ruido de medición y un umbral de distancia de seguridad. Los rayos del sensor y la distancia de frenado prevista permanecen visibles. El modo paso revela exactamente qué observación causó cada decisión de dirección.

Teoría

Un robot debe detenerse o girar antes de que su huella barrida interseque un obstáculo. La distancia segura depende de la velocidad actual, la latencia del controlador, la capacidad de frenado, la incertidumbre de la medición y el radio físico del robot, no solo del último valor de distancia.

Los controladores reactivos como los campos de potencial convierten los obstáculos cercanos en vectores repulsivos y el objetivo en un vector atractor. Responden rápido pero pueden quedar atrapados en mínimos locales. Una pila práctica combina la seguridad reactiva con un planificador global o local.

Algoritmo

1. Descarte las muestras de distancia obsoletas y físicamente imposibles.
2. Transforme las observaciones válidas al marco de coordenadas del robot.
3. Expanda cada obstáculo por el radio del robot más un margen de seguridad.
4. Calcule la distancia de frenado a partir de la velocidad y la deceleración estimada.
5. Deténgase cuando el corredor frontal sea inseguro; en caso contrario, dirija hacia el sector despejado mejor alineado con el objetivo.
6. Limite la aceleración y la velocidad angular antes de enviar las órdenes a los motores.

Código fuente

Mantenga la decisión de emergencia lo bastante pequeña como para poderla probar a fondo:

def safe_velocity(target, ranges, stop_distance):
    front = [r for angle, r in ranges if abs(angle) < 0.35]
    if not front or min(front) <= stop_distance:
        return 0.0, choose_clear_turn(ranges)
    return limit_acceleration(target), steer_toward_clearance(ranges)

En un sistema real, registre las marcas de tiempo de los sensores y entre en un estado de parada segura cuando los datos necesarios dejen de estar disponibles.

Suposiciones y diferencias con el hardware

El mundo es cenital y bidimensional: los rayos del sensor son instantáneos, perfectamente finos y nunca ocluidos por el propio cuerpo del robot, y el robot es un disco que puede frenar hasta cero sin inercia. En un robot con Raspberry Pi, los haces de ultrasonido se abren 15°, las lecturas de tiempo de vuelo dependen de la superficie y del sol, y la distancia de frenado la fijan la masa real, el par del motor y la latencia de sensar-decidir-actuar, todo ello cubierto en la ruta de navegación reactiva. El simulador también ignora la oscilación del bucle y la caída de alimentación, así que trate la curva de distancia de frenado como la forma que hay que interiorizar, no como un número que haya que copiar.

Diagrama de circuito

Desplace el nivel de cualquier señal de eco de 5 V antes de que llegue a un GPIO de la Raspberry Pi. Alimente los motores por separado y una las masas en un punto común deliberado.

Experimentos guiados

1. Deduzca el umbral de parada en vez de adivinarlo

Ponga una velocidad baja y baje el umbral de parada hasta que el robot empiece a rozar obstáculos. Anote el valor. Ahora duplique la velocidad y repita.

El umbral que necesita no se duplica, porque es la suma de un término que escala con la velocidad y otro que escala con su cuadrado:

stop_distance = (v x t_latency) + (v^2 / (2 x a_brake)) + robot_radius + margin

Por eso un robot que esquiva de forma fiable a paso de paseo empieza a golpear cosas cuando usted lo acelera, y por eso el arreglo es un umbral dependiente de la velocidad en vez de un único valor fijo grande que vuelva tímido al robot en todas partes.

2. Produzca la titilación del umbral y luego arréglela

Coloque el robot de modo que quede justo en la distancia de parada. Con un único umbral alterna entre avanzar y girar muchas veces por segundo.

Ahora separe los dos: pare a 20 cm y no reanude hasta 30 cm. La titilación desaparece porque el comportamiento tiene que comprometerse. Esa diferencia es la histéresis, y el mismo patrón arregla casi todas las oscilaciones por umbral del código de un robot.

3. Atrápelo a propósito

Construya una esquina cóncava —una herradura— y deje entrar al robot. Con una regla determinista de «girar hacia la dirección más abierta» giraré, avanzará y llegará otra vez donde empezó, para siempre.

Esto no es un fallo que arreglar. Es lo que significa no tener mapa, y es la demostración más clara posible del techo de la navegación reactiva. Las mitigaciones son un componente aleatorio en el giro y un detector de atasco que escala tras varios intentos fallidos; el arreglo de verdad es la memoria, que es una ruta completamente distinta.

4. Compare la resolución de barrido contra el tiempo de barrido

Aumente el número de ángulos de barrido y observe cómo se mueven dos cosas en direcciones opuestas: las decisiones de giro mejoran y el robot pasa más tiempo quieto.

Un barrido es un momento a ciegas: el robot está detenido y no avanzando. De tres a cinco ángulos es el punto dulce habitual, y a partir de ahí la información extra rara vez justifica el tiempo extra.

Qué debería observar

Llevarlo al hardware

Los rayos del simulador son instantáneos, sin ruido e infinitamente finos. Un sensor de ultrasonidos real no es nada de eso, y las diferencias son todo el trabajo en hardware:

Encuentre aquí una distancia de frenado segura y una regla de dirección despejada, donde un error no cuesta nada. Luego en hardware añada el filtro de mediana, el retardo de estabilización del servo y la detección de contacto: el tutorial del algoritmo de evitación de obstáculos tiene cada uno en código.