„Chrząszcz” – bo tak nazwali swój wynalazek studenci z wrocławskiej Politechniki – bierze udział w konkursie, w którym jedną z nagród jest wyjazd do Stanów Zjednoczonych. Najpierw jednak o nagrodę powalczą w konkursie NVIDIA Jetson Developer Challenge. Rywalizują w nim różnego rodzaju konstrukcje, które muszą opierać się na platformie NVIDIA Jetson. Na projekt studentów PWr można głosować do 4 marca, poprzez specjalną stronę internetową.
Skonstruowany na PWr robot jest urządzeniem klasy Robomagellan, czyli przypomina autonomiczne samochody. Przemieszcza się po określonym terenie, wyszukując przy tym wszystkich punktów docelowych. Co ciekawe, jednocześnie musi rozpoznawać i zarazem omijać wszystkie napotkane przeszkody. Jeśli na jakąś trafi, stara się ją ominąć najkrótszą trasą.
– Robot ma ok. 50 cm długości i waży 6 kg. Został zbudowany na platformie zdalnie sterowanego samochodu, którą odpowiednio przerobiliśmy. Tak naprawdę niezmieniona została jedynie konstrukcja mechaniczna, układ jezdny i napęd, a całą elektronikę zbudowaliśmy od podstaw sami – mówi dla oficjalnego portalu PWr Mateusz Michalak, prezes Koła Naukowego Robotyków KoNaR.
Jak działa urządzenie?
Urządzeniem steruje komputer, a na platformie studenci zamontowali m.in. kamerę stereowizyjną czy odbiornik GPS. Do tego znajdują się tam także trzy autorskie płytki z elektroniką, które sterują zasilaniem, silnikami oraz obsługują czujniki AHRS, czyli żyroskop, akcelerometr oraz magnetometr.
– W przyszłości robot będzie także wyposażony w komplet sonarów, które są w stanie monitorować bliską przestrzeń wokół maszyny oraz zderzak wykrywający kontakt z przeszkodą – dodaje Mateusz Michalak.
Robot jest przystosowany do pokonywania przeszkód terenowych, a każde koło ma niezależne zawieszenie, blokowany dyferencjał z przodu i z tyłu oraz dwa biegi. Baterie wystarczają na około dwóch godzin jazdy, co przekłada się na zasięg kilkudziesięciu kilometrów.
– Bardzo długo testowaliśmy wszystko na symulacjach, a teraz, gdy nowy prototyp został już zbudowany, sprawdzaliśmy jego możliwości najpierw w pomieszczeniach, a później na terenie kampusu. Jesteśmy bardzo pozytywnie zaskoczeni tym, jak dobrze działa opracowany przez nas algorytm – twierdzi Mateusz Michalak.
