Holonome aandrijving: zijwaarts bewegen zonder te draaien

Dat helpt enorm en dit leertraject veronderstelt er iets van. De encoderlezing, de snelheidsregellus, het stroombudget en het slipprobleem zijn allemaal dezelfde vaardigheden die een tweewielige robot nodig heeft, alleen dan vier keer. Wat hier werkelijk nieuw is, is de kinematica — een differentiële robot heeft twee regelbare snelheden en een holonome drie — en de vraag om het referentiekader die daarbij hoort. Heb je nog nooit een rijrobot gebouwd, bouw dan eerst een lijnvolger of een obstakelvermijdende robot; je besteedt je tijd dan aan de nieuwe ideeën in plaats van aan solderen.

Ongeveer het dubbele, en die stijging zit op plaatsen die mensen vergeten. Vier mecanumwielen kosten twee tot vier keer de prijs van vier gewone wielen. Je hebt vier motoren in plaats van twee, dus vier H-brugkanalen en vier encoderkabels, en vier motoren is ongeveer het dubbele stroombudget. Ook de controller moet doorgaans groter worden: vier encoders willen vier pinnen met interruptondersteuning en vier PWM-kanalen op gescheiden timers, en dat heeft een Arduino Uno niet, dus de meeste bouwprojecten belanden op een Mega of een ESP32. Begroot de controllerupgrade vanaf het begin en ontdek hem niet als het chassis al geboord is.

Je kunt hem rijden, en voor een handgestuurde robot op een goede vloer is dat eerlijk gezegd prima. Wat je niet kunt is ergens specifieks komen. De kinematica werkt door verhoudingen tussen vier wielsnelheden vast te houden, en open-lus-PWM houdt geen verhoudingen vast — terwijl de accu inzakt, terwijl één motor opwarmt, terwijl de belasting verschuift, lopen de verhoudingen weg en rijdt de robot bij elk commando een bocht. Op een robot met differentiële aandrijving kun je dat met één constante wegtrimmen. Op een holonome basis verandert de juiste verhouding met elk commando, dus er valt niets weg te trimmen. Encoders zijn wat de rekenkunde in dit leertraject waar maakt.

Omdat het de storing is die niemand aan ziet komen. Een mecanumbasis ziet eruit als de meest capabele robot die je hebt gebouwd, en zijn dead reckoning is de slechtste. De rollen die slippen zijn geen fout om te repareren — zo gebeurt zijwaartse beweging — dus elke millimeter zijwaartse verplaatsing is verplaatsing die de encoder heeft gemeten en de vloer je niet per se heeft gegeven. Twee tutorials in dit leertraject bestaan om ervoor te zorgen dat je daar vanaf het begin op voorbereid: voeg een IMU toe voor de koers, voeg passieve dode wielen of een externe referentie toe voor de positie, en schrijf nooit een autonome routine die aanneemt dat de wielencoders weten waar de robot is.

Bij een robot die je overal op een vlakke vloer kunt rijden, die de aangevraagde snelheden aanhoudt, die weet welke kant hij op wijst en die eerlijk is over het feit dat hij niet precies weet waar hij staat. Er worden bewust drie dingen weggelaten. Swerve-aandrijving, want acht motoren en een stuursingulariteit is een ander project. Absolute lokalisatie — SLAM, bakens, vision — en daar ga je heen als de robot zijn positie moet kennen; begin met het leertraject voor baanplanning en mapping. En holonome baanvolging, omdat pure pursuit en Stanley allebei een robot aannemen die stuurt, en ze aanpassen aan een basis die zijwaarts kan bewegen verandert de regelaar genoeg om er een eigen behandeling voor te verdienen.

Het project met de mecanum omnidirectionele robot op deze site is het directe doel: een vierwielige basis met een snelheidsregellus per wiel, veldgeoriënteerd rijden en een reeks werkbanktests die je vertellen of elk onderdeel echt werkt. Daarbuiten is dezelfde aandrijving de basis voor alles dat een vaste koers moet houden tijdens het herpositioneren — een cameraplatform, een kleine magazijnkar, een inspectierobot in een smalle gang of een wedstrijdrobot die ergens op moet uitlijnen zonder er naartoe te wijzen.