23 avril 2024
Voilà un mois que nous n’avons rien publié et nous voilà à 2 semaines de la compétition... Mais qu’avons-nous fait ?
Rappelons que ce capteur mesure 64 distances à chaque acquisition, répartis sur une grille de 8x8.
Ce capteur nous a bien occupé et les résultats sont au niveau des attentes. Le robot détecte les bordures et se recale. Il trouve même sa position de départ tout seul !
L’identification de la bordure se fait en prenant 8 points horizontaux. Nous utilisons une régression linéaire et les caractéristiques de la droite trouvée nous ont vite donné satisfaction. Ce qui nous a embêté, c’est le rejet des valeurs perturbées par la présence d’un pot devant la bordure. Pour cela, nous utilisions un critère, nommé qualité de prédiction par Wikipédia. Ce critère, pour estimer que les points forment une droite, est proche de 1 si les points forment une droite, proche de 0 dans le cas contraire. Or dans notre cas, face à une bordure, le critère variait en fonction de l’angle du robot avec la bordure. Ci-dessous, nos données expérimentales :
L’explication détaillée mériterait un article, mais en gros, le critère que nous utilisions évaluait le rapport entre la variation en Y des points théoriques par rapport à la variation en Y des points réels. Quand l’angle entre la bordure et le robot est proche de 0, la variation des points théoriques devient très faible alors que la variation des points réels reste constant à cause des erreurs de mesures.
Nous avons bidouillé notre propre critère en se basant sur les écarts en les Y réels et les Y théoriques.
Le capteur permet aussi au robot de trouver les plantes, avec une logique simple, ciblant le point le plus proche.
Le robot a attrapé ses premiers pots. Un moment touchant pour nous, car le spectacle semble à la hauteur de nos espérances.
Nous vous avions présenté la conception de la carte électronique des PAMIs, voici la conception mécanique !
Et le premier PAMI partiellement monté :
C’est maintenant une course contre la montre :