1- Montaje del robot 2WD (2 ejes)

En lo relativo al montaje no voy a aburrir al lector con muchísima información, pues es muy variada la oferta que hay en internet de componentes, placas y esquemas, y muy probablemente cada uno de nosotros ya haya implementado sus propios robots con 2 motores de acuerdo a sus preferencias concretas. Yo voy a exponer cómo es mi robot, que no deja de ser una propuesta más y si estáis interesados en ver algo más en detalle pues siempre puedes ponerte en contacto para tratar cualquier duda o propuesta.

Características de mi robot Arduino 2WD:

• Chasis impreso en Ender 3 v2: Diseño y Gcode para esa impresora.

• Arduino UNO

• Sensores mediante módulos TCRT5000

• Actuadores mediante controlador L298N y Motores DC con Ruedas.

• 7.4V mediante LiPo de 2800mAh

Como podéis ver estamos hablando de un robot siguelíneas muy básico y construido con componentes más que asequibles en el mercado. El conjunto no debería sobrepasar los 20€. Y como digo hay muchas otras soluciones y kits que pueden ser perfectamente compatibles con el procedimiento que veremos a continuación. De hecho en otras entregas veremos como se puede llevar a cabo con kits comerciales como por ejemplo Makeblock.

El conexionado tampoco supone algo realmente complejo, pues ya hemos hablado de la conexión de los sensores y actuadores. Todo lo demás es alimentación y poco más. De cualquier modo, para cualquier duda tenéis el contacto en la página principal. Aunque con más tiempo iré poniéndolo casi seguro aquí.

2- Código Final para Arduino

El código final se compone, primeramente de la parte de percepción y actuación vistas en la unidad 7. A saber, la definición de las etiquetas que usaremos para identificar nuestros sensores y actuadores. Pero también tenemos la parte de los coeficientes del modelo de Regresión Final.

//Definimos las etiquetes que usaremos con los

//dispositivos de percepción y actuación (UD7)

#define SensorIzquierda 2

#define SensorDerecha 3

#define MotorDA 6

#define MotorDB 7

#define MotorDEn 11

#define MotorIA 8

#define MotorIB 9

#define MotorIEn 10

#define Speed 125

//Incluimos también en la cabecera los coeficientes

//obtenidos del modelo de regresión final (UD9)

double w[] = {2.0, 0.9999999999999996};

double c = 2.220446049250313e-16;

Seguimos con el programa y a continuación en el setup le hacemos saber a Arduino cómo vamos a usar los puertos de entrada/salida:

//Función Setup con la configuración de los dispositivos

//definidos para los bloques de percepción/actuación (UD7)

void setup() {

pinMode(MotorDA, OUTPUT);

pinMode(MotorDB, OUTPUT);

pinMode(MotorDEn, OUTPUT);

pinMode(MotorIA, OUTPUT);

pinMode(MotorIB, OUTPUT);

pinMode(MotorIEn, OUTPUT);

pinMode(SensorIzquierda,INPUT);

pinMode(SensorDerecha,INPUT);

}

A continuación incluimos las funciones que también vimos en la unidad 7 de percepción y actuación, aquellas que nos permitirán mover el robot una vez la predicción (bloque aprendizaje) haya determinado qué hacer. Estas funciones son las siguientes:

void pararMotorD() {

digitalWrite(MotorDA, LOW);

digitalWrite(MotorDB, LOW);

}

void adelanteMotorD() {

analogWrite(MotorDEn, Speed);

digitalWrite(MotorDA, HIGH);

digitalWrite(MotorDB, LOW);

}

void atrasMotorD() {

analogWrite(MotorDEn, Speed);

digitalWrite(MotorDA, LOW);

digitalWrite(MotorDB, HIGH);

}

void pararMotorI() {

digitalWrite(MotorIA, LOW);

digitalWrite(MotorIB, LOW);

}

void adelanteMotorI() {

analogWrite(MotorIEn, Speed);

digitalWrite(MotorIA, HIGH);

digitalWrite(MotorIB, LOW);

}

void atrasMotorI() {

analogWrite(MotorIEn, Speed);

digitalWrite(MotorIA, LOW);

digitalWrite(MotorIB, HIGH);

}

Es cierto que ahora podríamos crear un programa que a través de un condicional como es el caso de if, preguntara por el estado de los sensores y actuara en consecuencia sobre los motores. Pero eso sería un algoritmo y nosotros vamos a usar la predicción obtenida del bloque de aprendizaje. Por lo que incluimos en este punto la parte obtenida de la unidad 9 que va a definir el comportamiento del robot.

//Función Loop con el código procedente del aprendizaje (UD9)

//pero también del razonamiento lógico (UD8) para la toma de decisiones

void loop() {

//Data Section: To Be Coded Manually

float data[2]; //This is your feature vector. Retrive your data into this array.

data[0] = digitalRead(SensorIzquierda);

data[1] = digitalRead(SensorDerecha);

//ML Inference Section

double prediction = 0.0;

for(int i=0; i<2; i++)

{

prediction += data[i]*w[i];

}

prediction += c;

//Do something with the prediction.

switch((int)prediction) {

case 0:

/* En este caso he preferido

no hacer nada, pues así al

principio está parado hasta

que lo movemos sobre una línea,

y en caso de salirse pues ya está

girando así que genial */

break;

case 1:

adelanteMotorI();

atrasMotorD();

break;

case 2:

adelanteMotorD();

atrasMotorI();

break;

case 3:

adelanteMotorI();

adelanteMotorD();

break;

}

}

Este ya es el programa final que grabaremos en Arduino y que dependiendo de lo que lea de los sensores y el comportamiento definido a través de los coeficientes del Machine Learning seguirá la línea.

3- Resultado