Wir haben uns beworben für die Weltmeisterschaft im RoboCup, die dieses Jahr in Sydney stattfinden wird. Dafür haben wir ein Team Description Paper geschrieben, indem unsere Forschung des letztes Jahres vorgestellt wird. Außerdem haben wir für unsere Bewerbung ein Video produziert . Wir freuen uns sehr, dass wir angenommen worden sind und im Juli nach Sydney fliegen und dort viele spannende Spiele haben werden.
Natürlich laufen unsere Vorbereitungen bereits auf Hochtouren. Wir haben in den letzten Monaten bereits mehrere Integration Tests gemacht, in denen wir einmal die komplette Soft- und Hardware getestet haben. Zusätzlich sind wir bereits am Planen des nächsten Integration Tests.
Durch die Umstellung der Roboterplattform von unseren Minibots zu der Wolfgang Plattform haben sich natürlich einige Schwierigkeiten im letzten Jahr ergeben. Gleichzeitig ist aber auch die Motivation gewachsen und deshalb konnten wir große Fortschritte machen, sowohl in der Software, als auch in derWeiterentwicklung der Wolfgang Hardware Plattform.
Im Rahmen unserer Arbeit an der Software haben wir unsere Vision überarbeitet. Diese ist nun besser in der Lage parallel die Ergebnisse von CPU und Grafikkarte zu berechnen und zu verarbeiten. Im Moment sind mehrere Bachelorarbeiten in Arbeit die mit Fully Convolutional Neural Networks weitere Objekte auf dem Feld erkennen sollen. Dabei geht es um die Erkennung von Robotern und Torpfosten.
Die Lokalisierung der Roboter wird momentan komplett umgestellt und verbessert. Wir setzen dafür AMCL, einen Partikelfilter, ein und transformieren Linienpunkte, die von unserer Vision gefunden wurden. Eine Live Demo unserer Lokalisierung kann man hier sehen: https://www.instagram.com/p/BtVlmNuFCGd/
Neben der Lokalisierung arbeiten wir auch an einem World Model. Damit sind wir in der Lage die Sensordaten von den verschiedenen Robotern zu verarbeiten und damit den Robotern zu ermöglichen auch über Zeit zum Beispiel den Ball zu beobachten und deshalb falsche Sensordaten herauszufiltern und zu ignorieren.
Wir haben unser Behavior komplett neu geschrieben. Dabei haben wir eine neue Beschreibungssprache entworfen die die Weiterentwicklung unseres Behaviors deutlich erleichtert. Dafür haben wir den Dynamic Stack Decider entwickelt und arbeiten momentan daran ein Paper darüber zu veröffentlichen.
Unser Path Planning, um zu berechnen wohin der Roboter laufen soll, wird auf move_base umgestellt.
Wir benutzen für unsere Animationen und das Laufen nun Splines. Dadurch sind wir in der Lage die Zwischenschritte zwischen Start und Zielzustand der Bewegung zu berechnen und deshalb gelingen uns weniger ruckartige Bewegungen.
Es ist uns gelungen unsere Motoren deutlich häufiger pro Sekunde neue Signale zu senden. Dadurch können wir deutlich häufiger bestimmen wie der Motor sich bewegen sollen und deshalb ein präziseres Bewegungsmuster erreichen.
Wir haben neue Fußsensoren in unsere Roboter eingebaut. Durch die zusätzlichen Informationen, kann unser Laufen und unsere Animationen stabilisiert werden.
Im Rahmen einer Bachelorarbeit arbeiten wir momentan an einem System um unsere Motoren zu kalibrieren. Denn bereits durch kleine Abweichungen zwischen Messung und Realität entstehen schon große Unterschiede in der Ausrichtung des Roboters. In diesem Rahmen sind bereits große Fehler aufgefallen und behoben worden.
Für das Symposium der RoboCup WM sind momentan noch einige wissenschaftliche Veröffentlichungen geplant. Darüber werden wir später mehr berichten und diese auf unserer Website bei den wissenschaftlichen Arbeiten hochladen.
Den Code, den wir geschrieben haben, ist open source und auf Github zu finden: https://github.com/bit-bots
Vor unserer Reise nach Sydney werden wir an der German Open teilnehmen und dabei unsere Hard- und Software noch einmal im Detail testen und wir freuen uns auf die spannenden Spiele, die uns in Magdeburg erwarten.
Zusätzlich zu diesem Blog, Facebook und Twitter werden wir auch über Instagram Bilder veröffentlichen. Unsere ganz neue Instagram Seite könnt ihr hier finden:
https://www.instagram.com/hhbitbots/
