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Si m u l a t i o n 2 2 | w w w c o m p u t e r - a u t o m a t i o n d e · 0 6 -2 3 ROS Die Blöcke Blank Message und Publish senden die vom Subsystem Zero-Velocity at Goal gesendeten Befehle bezüglich der Linearund Winkelgeschwindigkeit an die jeweiligen Geschwindigkeitsregler des Roboters in Gazebo Gemeinsam leiten diese Komponenten den Roboter durch die Gazebo-Welt Sobald der Roboter das Ziel erreicht hat gibt das Subsystem für atGoal den Wert true zurück und signalisiert dem Mobile Robot Scheduler dass dieser Schritt abgeschlossen wurde Zuweisung der Variablen Zur Ausführung des Simulink-Modells müssen zunächst einige Parameter für die Ausgangskonfigurationen und Target-Posen des Roboters eingestellt werden In der vorliegenden Simulation wird ein an einem mobilen Husky-Roboter befestigter Kinova Gen3-Manipulator verwendet Das Modell des Manipulators das auch einen Greifer enthält ist in einem MAT-File gespeichert Nachdem sowohl der Manipulatorarm als auch der mobile Roboter modelliert und die Initialisierungsvariablen gesetzt worden sind kann das Gesamtsystem simuliert werden Bevor das Simulink-Modell ausgeführt wird müssen die Gazebo-Simulation der ROS-Master und die Gazebo-Schnittstellenverbindungen gestartet werden und aktiviert so das Pfadplanungs-Subsystem Das Subsystem gibt dann eine Reihe von Wegpunkten sowie ein logisches Flag isPath zurück das anzeigt ob die Wegsuche erfolgreich war Sobald der Mobile Robot-Scheduler den Wert true für isPath erhält geht er in den Zustand FollowPath über Im Zustand FollowPath setzt der Mobile Robot Scheduler das Flag requestFollowPath auf true und aktiviert damit das Pfadverfolgungs-Subsystem Das Pfadverfolgungs-Subsystem besteht aus drei Hauptkomponenten die in der folgenden Reihenfolge ausgeführt werden • Bewegung mit Pure Pursuit steuern Der Pure Pursuit-Block stellt die primäre Bewegungssteuerung dar Er berechnet die Geschwindigkeit die der Roboter benötigt um den nächsten Wegpunkt zu erreichen basierend auf der aktuellen Position des Roboters und dem bevorstehenden Wegpunkt • Verhalten je nach Abstand zum Ziel anpassen Die Subsysteme Check Distance to Goal und Zero-Velocity at Goal sorgen dafür dass der Roboter anhält sobald er das Ziel erreicht hat Die Ausgabe des Distance to Goal-Subsystems wird außerdem vom Modell zur Verifizierung verwendet dass der Task abgeschlossen wurde • Senden von Befehlen an Gazebo über Das Deep Learning-Modell kennzeichnet den Standort und die Recyclingklasse eines Objekts Ein aus einem Matlab-File geladenes Manipulatormodell Robot-Scheduler dem Pfadplanungs-Subsystem und dem Pfadverfolgungs-Subsystem Kartierung von Lagerhäusern Zur Erstellung einer Karte des Arbeitsbereichs muss die Umgebung mithilfe eines am Husky-Roboter montierten Lidar-Sensors gescannt werden In diesem Fall wurde die Funktion buildmap zur Erzeugung einer Karte mit einem Occupancy Grid verwendet indem der Roboter durch den Raum navigiert wurde Der Mobile Robot Scheduler enthält drei Zustände Idle PlanPath und FollowPath Standardmäßig befindet sich der mobile Roboter im Idle-Zustand was bedeutet dass die Systeme zur Pfadplanung und -verfolgung inaktiv sind Der Mobile Robot Scheduler erhält Taskbefehle vom Main Task Scheduler Empfängt er einen Tasks Robot Navigate-Task wechselt er vom Idle-Zustand in den PlanPath-Zustand Der Scheduler durchläuft dann mithilfe der Rückmeldungen der Pfadplanungsund Pfadverfolgungs-Subsysteme die erforderlichen Schritte und kehrt schließlich in den Idle-Zustand zurück sobald der Task absolviert wurde Der Task wird daraufhin als inaktiv markiert und ein Signal an den Main Task Scheduler gesendet das anzeigt dass dieser mit Aufgaben auf höherer Ebene fortfahren kann Der Prozess wiederholt sich mit jedem neuen Befehl durch den Main Task Scheduler Im Zustand PlanPath setzt der Mobile Robot-Scheduler taskActive auf true Ein Diagramm des Mobile Robot-Scheduler