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Mechatronik: Projektpraktikum im Master

Im Mechatronik-Bachelorstudium lernen die Studierenden die Funktionsweisen der Elementarsensoren (Wandlerprinzipien) sowie die nötige Elektronik, um daraus ein verwertbares Sensorausgangssignal zu erzeugen. Dieses Wissen wird in den Vorlesungen und Praktika „Sensortechnik“ und „Elektrische Messtechnik“ vermittelt.

Hierauf baut des Modul „Sensorsysteme“ im Mechatronik-Masterstudium auf: Es beinhaltet die Vorlesungen „Mikrosystemtechnik“ und „Sensorsysteme“ sowie das „Sensor- und Regelungssystemeprojekt“.

Die Vorlesung Mikrosystemtechnik vermittelt Fachwissen zu Technologien und Produkten, wobei hier komplexe Sensoren im Mittelpunkt stehen. Hierzu hat der Standort Reutlingen einen besonderen Bezug, weil die R. Bosch GmbH an diesem Standort Hunderte Ingenieure in diesem Bereich beschäftigt und wöchentlich mehr als eine Million Sensoren vor Ort herstellt.

Eine nicht geringere Bedeutung im Bereich Sensorik hat die Region Reutlingen mit zahlreichen Firmen wie Leuze, Balluff, die komplexe intelligente Sensoren herstellen oder Firmen wie Bosch, Daimler, Festo, die vernetzte intelligente Sensoren in ihren Produkten einsetzen. Hiernach richtet sich der Inhalt der Vorlesung Sensorsysteme aus: Seine Lerninhalte beziehen sich auf das Design komplexer intelligenter Sensoren, auf Sensorschnittstellen, Sensornetzwerke und auf die Sensordatenfusion.

Durch unserer große Nähe zur Industrie kennen wir die wichtigste Anforderung an unsere Absolventen im Bereich Sensorik: Das Applikationswissen.

Der Kunde benötigt für eine Automatisierungsaufgabe eine zuverlässige und kostengünstige Sensorlösung. Genau dies ist das Lernziel des Sensorsystemeprojekts. Diese Projektarbeit umfasst folgende Aspekte:

  • Vertiefung Wissen und Erfahrung bezüglich komplexer intelligenter Sensoren: Auseinandersetzen mit Datenblättern und Schnittstellen.
  • Einbinden von Sensoren in Mikrocontroller und eingebettete Linux-Systeme (BeagleBone, Raspberry Pi).
  • Erstellen und Implementieren von Algorithmen und Filtern zur Sensordatenfusion.
  • Modellbasierte Codegenerierung mittels Simulink.
  • Abbilden eines mechatronischen Systems in eine ROS-Softwarearchitektur.
  • Anwendung des Wissens aus den Lehrveranstaltungen „Regelungssysteme“.
  • "Hands On" Anwendung der o.g. Aspekte im Rapid Prototyping eines Roboterfahrzeugs.

 

Projektarbeit: Embedded Linux auf einem BeagleBone unter ROS, Filter- und Regelungsentwicklung unter Simulink zur Steuerung eines autonomen Roboterfahrzeugs

Im Sensorsystemeprojekt erhält jede Studentengruppe ein mit einem BeagleBone-Platinencomputer ausgestattetes Roboterfahrzeug. Dieses Fahrzeug soll autonom einen Raum entlang der Wand absuchen, Kollisionen vermeiden, Hindernissen ausweichen und einen vorgegebenen Gegenstand auf dem Boden identifizieren. Dazu muss das Fahrzeug mit einer Leistungselektronik für die Antriebe und mit geeigneten Sensoren ausgestattet werden.

Da für die Messung des Wandabstands nur ein einzelner Ultraschallsensor verwendet werden darf, muss dessen Signal mit einem Kalman-Filter aufbereitet werden.

Die Softwareentwicklung sowohl auf dem BeagleBone aus auch auf dem PC geschieht unter Linux (Ubuntu 18.04 LTS) inklusive der Middleware ROS (Robot Operation System Melodic).

Softwarearchitektur des ROS-Netzwerks

Das Roboterfahrzeug als mechatronisches System besitzt die Komponenten Sensordatenerfassung, Motorsteuerung und Kalman-Filter / Regelung. Jeder dieser Komponenten ist ein ROS-Knoten also ein Prozess zugeordnet.
Dabei werden die Knoten Sensordatenerfassung und Motorsteuerung auf dem BeageBone ausgeführt. Der Knoten Kalman-Filter / Regelung wird mit Simulink auf dem PC erstellt und dort auch ausgeführt. Der BeagleBone und der PC befinden sich im selben WLAN und bilden ein ROS-Netzwerk.  
Wie in der Grafik dargestellt liefert der Sensorknoten beispielsweise Abstandsmesswerte (Topic A) an den Filter-/Regelungsknoten. Dieser wiederum liefert Solldrehzahlen der Räder (Topic B) an die Motorsteuerung, damit das Roboterfahrzeug im konstanten Abstand entlang der Wand fährt.

Bisher wurde diese Projektarbeit ohne ROS mit modellbasierter Softwareerzeugung und Crosscompilern komplett unter Simulink durchgeführt. Leider hatte uns Mathworks hier etwas im Stich gelassen, da das Support Package für den BeagleBone nicht für neuere Debianversionen als 7.9 aktualisiert wurde. Im Zuge der Umstellung der Labor-PCs auf Ubuntu-Linux konnte das Support Package für den BeagleBone dann gar nicht mehr verwendet werden, da es seltsamerweise nur für Windows verfügbar ist.  
Die Not macht erfinderisch: Das Projekt wurde auf Ubuntu 18.04 und ROS Melodic umgestellt. Simulink wird nun nur noch dazu verwendet, einen ROS-Knoten für die Regelung und den Kalman-Filter zu erstellen.  
Insgesamt funktioniert die Projektarbeit nun wesentlich besser und die Studierenden sind zufriedener!

Dokumentation und Quellcodes

Unter GiHub (github.com/StefanMack/SRP-ROS) finden Sie die Projektanleitung als PDF-Datei. Darin werden die BeagleBone-Hardware sowie die Schnittstellen zu den Peripheriemodulen (Sensoren und Aktoren) eingehend behandelt. Auch finden sich dort Anleitungen zur Softwareerstellung mit C, Python und Simulink sowie Basisinformationen zum Umgang mit Embedded Linux.
Weiter sind hier als Beispiele Quellcodedateien für C-, Python-, und Simulink-Programme sowie für ein ROS-Package zu finden.

Kontakt

Stefan Mack
Prof. Dr. rer. nat. Stefan Mack

Sprechstunde:
Donnerstags, 9:45 bis 10:30 Uhr, Raum 4-211

Gebäude 4
Raum 4-211

Tel. +49 7121 271-7070

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Stefan Mack
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Alteburgstr. 150
72762 Reutlingen

Gebäude 4 , Raum 4-211

Tel. +49 7121 271-7070
Fax +49 7121 271-7004
http://letsgoing.org

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Anian Bühler
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