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ブラシレスモータ一考

今日は実験はお休み.WEBでブラシレスモータについて調べる.

気になるのはブラシレスモータを位置決めサーボとして使ったときに,ブラシ付きモータよりスピード,パワーの観点で有利なのか?という点だ.私の感想としては,ブラシレスサーボは従来のブラシ付きサーボを上回る性能を持っていると思う.ブラシレスが有利となるのは次のような特徴のため.

①トルク特性がリニアである(低速でも滑らかに回る,ブラシ負荷がないので高速回転が可能)
加速がつきやすくなり,立ち上がりが早くなる
減速比を高くしても高速運転が可能

②低ノイズである特徴
正逆転を繰り返すときのノイズが小さく,高い電流でドライブできる.

③熱効率が良い特徴
熱的にネックとなる可動端子,摺動部がなくコイルをハウジングへ直結できるため熱抵抗が小さく大電流が供給できる

試しにMAXON社の
ブラシ付きコアレスモータ RE40(150W)
ブラシレスモータ EC-PowerMAX30(200W)
の2種類を このサイトで比較してみた.
同じ慣性負荷を静定させるのにかかる時間がRE40に対してEC-PowerMAX30は約2/3となった.(減速比やPIDゲインなどをそれぞれのモータごとに適当に追い込んでソコソコ最適になるようにしてみた)モータの重量はRE40が480gに対して ECPowerMAX30は270gなので重量あたりの性能は圧倒的にブラシレスが高い.(実際はドライバ回路の重量の問題もあり一概には比較できないが・・・) おもしろいのはこのブラシレスモータは高回転型のため,減速比をかなり高く取ると非常に良い制御結果が出ることだ.

 たとえば減速機を1/160としたときに,EC-PowerMAX30で1m,10kgのアームを180deg回すのに約0.2secかかる.いっぽうRE40では回転数が途中でサチッてしまいこの減速比では最速が得られない.減速比を1/80ぐらいにすると静定までが最速となりこのとき0.3secぐらいかかる.単純にブラシレスの方が速いのに加え,1/160で回しているほうが慣性負荷の増大に対して強い.たとえば上記のアームを2mにすると1/80のほうは追従が極端に遅くなるが1/160のほうはほとんど変化しない.

今日は軽く試しただけだが,おそらくブラシレス+高減速比の減速機という組み合わせはロボットにとってかなり有効なアクチュエータだろう.
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ロボットの大域制御実験_1

今日はameba3rdを無線コントロールの2輪車に改造して,グローバルビジョンによるフィードバックを試す.まずは左右のPWMをダイレクトに指令して目標位置までの距離と方位を制御量としてみた.

実験ロボットの外観.(十字型のマーカと無線RS232Cモジュールを載せてある)

グローバルビジョンから見たロボットの移動軌跡

結果は方位がほぼ進行方向と一致している場合はうまく目標に近づけることができた.

しかし,方位が90deg以上離れている場合など,目標までの回転量が大きい場合はぐるぐると目標点の周りを回ってしまったり,あさっての方向に走っていってしまったりで収束しない場合が多かった.このロボットはもともと旋回の慣性が大きくコントロールが難しいが,それにしても振られすぎである.
まだまだアルゴリズムを工夫する必要がある.

画像処理_2

今日はマーカ追跡のアルゴリズムを最適化して実行速度を上げることに挑戦.
メモリの使い方やループの中身を吟味して高速化した結果,
VGA(640×480画素)の処理で多点の位置と面積の認識で平均14fpsまで上げることに成功した.
認識結果の動画.


上記動画はファイル保存のためfpsが落ちたのを無理やりあわせたのでかなりカクカクしている.
これのどこがいいのかというと,ほぼ同じ計算時間でそれぞれ独立に多数の点の位置を追跡可能なところだ.このあと点列の座標をうまく処理していろいろなアプリケーションが可能になる.たとえば赤外線マーカを体につけてモーションキャプチャをやったり,グローバルカメラで複数台のロボット動きを一括取得したり,マーカを地面につけてロボットに搭載したカメラから自己位置の認識をやったり.

まずは一番簡単な一台のロボットの平面内での位置と方位の取得をやってみようと思う.

画像処理

今日はより本格的な画像処理をやるべく,準備を整える.
これまで使っていたボードカメラはやたらと広角なのはいいが,レンズが小さいため画面の端の歪みが酷かった.ソフトで補正しても良いが無駄に処理が重くなるのがいやなため,ここは奮発して秋月電子の高画質CCDカメラを買うことにした.



このカメラはレンズが選べるので画角などを自由に選択できる.今回は知ロボを見越してf=4mmをチョイス.カメラから1000mmの距離で1200mm×900mmの撮像範囲が得られる.2mぐらいあげれば競技台全体が見渡せるだろう.
さっそく画像を見てみると,もとのボードカメラよりは画角がやや狭くなってしまったが、レンズ歪みは小さくなった.
↓ボードカメラ(水平画角70degぐらい?)

↓秋月ケース入りカメラ(水平画角63.9deg)


これなら何とか補正なしでもいけるのではないかと思う.
カメラが2台になったのを機に,インターフェースケーブル直付けだったカメラの信号線をちゃんとしたケース入りのものにした.断線やショートでキャプチャボードがいかれる心配がなくなった.


このボードは最大5台のカメラをソフトで切り替えて画像取得できるので,そのうちステレオビジョンやらオムニビジョンといったおもしろそうなのも試してみたい.

画像キャプチャカード


今日はインターフェース社の画像キャプチャカードCSI-530115の動作テスト.
CCDカメラはずっと前に作った自動追跡カメラの残骸を利用する.NTSC信号を接続して画像キャプチャができるかテスト.
親切なサンプルとマニュアルのおかげで30分ぐらいで絵が出るところまで行った.

DMA転送の速度はなかなかで,取り込みだけなら640×480pixelでも30fpsが出せる.
しかし,自作の画像処理を入れるとマーカの追跡速度は3~4fpsまで落ちてしまった.
今後はもう少しアルゴリズムを工夫して高速化する必要があるだろう.(ノートPCのCPUは2.4GHzあるのでMIPS値は悪くないはず・・・)
半分のサイズの320×240でやると一気に20fpsぐらいまであがるが,これだと実にすばらしい結果になった.かなりカメラを速く動かしてもきちんとマーカを追跡しているのが気持ちいい.USBカメラで不満だったブレや時間遅れの問題はほとんど感じられない.これならフィードバックがかけられそうだ.

画像処理

今週末は画像処理で遊ぶ.赤外マーカの位置をリアルタイムで認識させる実験.

マーカの赤外LEDはTLN231(λ=870nm,θ_half=±16deg)を3灯使いそれぞれ80mAで駆動した.

取り込みはUSB-WEBカメラ+IRフィルタで,処理は以下のとおり.
①2値化
②膨張,退縮(各一回ずつ)
③ラベリング
④X,Y重心計算

処理後

コントラストはなかなか良好で,蛍光灯の真下などでも外乱光の侵入は一切なく,2値化のスレッシュも250で十分可能だった.
これなら多点の位置認識を使ってロボットのグローバルな誘導も可能かもしれない.ただし,WEBカメラだと取り込みが遅いのと,画像がブレブレになるのでこのままではフィードバックをかけるのは難しいだろう.


今後はカメラをNTSC出力のCCDカメラにして,取り込みをInterFace社のキャプチャーカードに変更して同じアルゴリズムを試してみたい.
プロフィール

もやね

Author:もやね
長野県在住の会社員(メカニカル・エンジニア).
ロボットは完全な趣味としてやってます.
E-mail:
mo_ya_ne[a]yahoo.co.jp
[a]⇒@

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