Комбинирование датчиков робота

На этом уроке мы узнаем, почему один датчик хорошо, а много — гораздо лучше! Погрузимся в искусство объединения данных с разных сенсоров, чтобы наш робот перестал ориентироваться в пространстве как человек с завязанными глазами. Разберемся с загадочными алгоритмами фильтрации и слияния данных — от простого усреднения до фильтра Калмана, который звучит как имя супергероя из научно-фантастического фильма. Выясним, почему энкодеры колёс, ультразвуковые дальномеры и гироскопы вместе образуют “команду мечты” для точной навигации. Научимся компенсировать недостатки одних датчиков преимуществами других — как в хорошем спортивном коллективе, где кто-то быстрый, кто-то сильный, а кто-то просто умеет вдохновлять остальных 😄. К концу занятия вы создадите схему идеальной сенсорной системы для вашего робота и поймете, почему инженеры беспилотных автомобилей используют до десятка разных типов датчиков для уверенного движения!

На этом уроке мы превратим нашего робота в настоящего сенсорного гения! Оснастим его комплексной системой датчиков и запрограммируем их совместную работу так, чтобы он воспринимал окружающий мир полнее, чем супергеройский Сорвиголова. Узнаем, как правильно размещать датчики, чтобы они не создавали помех друг другу (спойлер: два ультразвуковых датчика рядом — это как два человека, кричащих одновременно в тесной комнате). Научимся писать код, который собирает, анализирует и интерпретирует данные со всех сенсоров в режиме реального времени — потому что робот, который тратит минуту на “размышления”, никуда не годится. Освоим принципы принятия решений на основе комплексной информации — чтобы ваш робот не застывал в нерешительности как буриданов осел между двумя стогами сена. К концу занятия ваш робот будет уверенно ориентироваться в пространстве, обходить препятствия и решать сложные навигационные задачи. И главное — вы наконец поймете, почему настоящие автономные роботы такие “умные” и одновременно такие дорогие!