Auslagerung der Aktorik von humanoiden Robotern Relocation of the control system for actuators of humanoid robots Nico von Geyso Bachelorarbeit an der Freien Universität Berlin, Institut ür Informatik Betreuer: Prof. Dr. Raúl Rojas Dr. Hamid Mobalegh Berlin 2012 Eidesstaliche Erklärung Ich versichere, die Bachelorarbeit selbstständig und lediglich unter Benutzung der angegebe- nen ellen und Hilfsmiel verfasst zu haben. Ich erkläre weiterhin, dass die vorliegende Ar- beit noch nicht im Rahmen eines anderen Prüfungsverfahren eingereicht wurde. , am 2 Zusammenfassung In dieser Arbeit geht es um die Auslagerung der Aktorik humanoider Roboter. Das Ziel der Auslagerung ist es, eine zweistufige Kontrollarchitektur mit einem Hauptsystem ür die Wahr- nehmung, Modellierung sowie Verhaltensentscheidungen und einem Subsystem ür reaktives Verhalten, provisorische zeitkritische Bewertungen und die sensomotorische Kopplung zu ent- wickeln. Hierzu war der Entwurf eines neuen Mikrocontroller-Systems erforderlich, das als Subsystem im Roboter fungieren soll. Gleichzeitig musste ein Echtzeitsystem ür den Mikro- controller entwickelt werden, das diese Aufgaben übernimmt. Die neue Architektur fand ihren erfolgreichen Einsatz bei Fußball spielenden humanoiden Robotern des Teams FUmanoids beim Robocup 2011 in Istanbul. Abstract is paper deals with the approach of a new two-tier architecture for humanoid robots. e goal was to organise the platform into a main system for perception, modeling and behaviour and a subsystem for rudimentary behaviour, pre quantification of data and actuators. For this purpose a new microcontroller system had to be designed. At the same time a real-time system had to be developed. e new architecture was successfully used in soccer-playing humanoid robots of the FUmanoid team at the Robocup 2011 in Istanbul. 3 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 6 1.1 Aktorik – ein zeitintensiver Prozess ........................ 6 1.2 Robocup ....................................... 7 2 Plaformen für humanoide Roboter 9 2.1 Grundlegender Auau ............................... 9 2.2 Monolithische Basisarchitektur ........................... 10 2.3 Entwicklung zu mehrstufigen Kontrollarchitekturen ............... 11 3 Hardware 14 3.1 Anforderungsanalyse ................................ 14 3.1.1 Kommunikation ............................... 14 3.1.2 Leistung und Peripherie .......................... 18 3.1.3 Auswahlprozess ............................... 19 3.1.4 Entwicklungsboard - STM32 H107 .................... 21 3.2 Entwurf ........................................ 22 3.2.1 Adapterplatine ............................... 23 3.2.2 SD-Karte ................................... 23 3.2.3 RS485 .................................... 24 3.2.4 RS232 .................................... 25 4 Sowareentwicklung 27 4.1 Sowareanforderungen ............................... 27 4.1.1 Plaformunabhängigkeit .......................... 27 4.1.2 Echtzeitähigkeit .............................. 27 4.1.3 Fehlerdiagnose und Wartbarkeit ...................... 28 4.1.4 Asynchronität ................................ 28 4.1.5 Modularität ................................. 28 4.2 Implementierung .................................. 29 4.2.1 Architektur ................................. 29 4.2.2 Programmlogik ............................... 29 4.2.3 Toolchain .................................. 30 5 Benchmark 32 5.1 Zugriffszeit ...................................... 32 5.2 Laufalgorithmus ................................... 33 4 Inhaltsverzeichnis 6 Fazit 35 Literaturverzeichnis 36 Abbildungsverzeichnis 38 5 1 Einleitung Die Faszination, den menschlichen Körper in seiner Komplexität verstehen zu wollen, scheint ungebrochen. So hat sich dieser über Jahrtausende evolutionär weiterentwickelt und neuen Gegebenheiten immer wieder angepasst. Ein Teil der Forschung zur künstlichen Intelligenz und Robotik knüp an diese Entwicklung an und versucht autonome Systeme zu entwickeln, die an Fähigkeiten des Menschen heran kommen sollen. Probleme wie das Erkennen von Ob- jekten, die Lokalisierung im Raum, Verhaltensentscheidungen oder der Gang auf zwei Beinen konnten bisher, wenn überhaupt, nur rudimentär gelöst werden. Die bislang gefundenen Lö- sungen können bei weitem nicht mit den Fähigkeiten des Menschen konkurrieren. Es scheint, als stünde die Robotik hier noch am Anfang eines Prozesses, der freilich ähnlich evolutionär werden könnte wie die Entwicklung des Menschen selbst. 1.1 Aktorik – ein zeitintensiver Prozess Der Fokus dieser Arbeit liegt auf der Aktorik von autonomen humanoiden Systemen. Akto- rik ist in der Steuer- und Regelungstechnik der Prozess der Steuerung sogenannter Aktoren. Diese Aktoren wandeln Eingangsgrößen in anderweitige Ausgangsgrößen um[19]. Im Fall von Robotern werden elektrische Signale in mechanische Bewegungen umgesetzt. Bei kleineren humanoiden Robotern sind dies derzeit o Servos, die bestimmte Positionen auf einer Dreh- achse anfahren können. Um eine Bewegung abzuspielen oder nachahmen zu können, müssen eine Vielzahl dieser Aktoren bewegt werden. Was ür Menschen als Selbstverständlichkeit gilt und quasi automatisch funktioniert, muss bei Robotern gezielt gesteuert beziehungsweise ge- regelt werden. Dies umfasst eine Menge Lese- und Schreibanfragen an die Steuereinheit des jeweiligen Aktors. Soll sta einer definierten gleichbleibenden Bewegung ein stabiler autono- mer Gang auf zwei Beinen realisiert werden, ist dies bei weitem komplexer. So müssen neben Aktoren auch Sensoren und so der Zustand des derzeitigen Gesamtsystems berechnet und be- rücksichtigt werden. Aufgrund vieler Lese- sowie Schreibanfragen und komplexer Berechnungen stellt sich die Ak- torik als ein rechen- und zeitintensiver Prozess dar. Die Leistung eben dieser Systeme sind von hoher Bedeutung, da je nach Situation Bewegungsabläufe direkt angepasst werden müssen. Effiziente Systeme wirken sich somit positiv auf die Aktorik des Roboters aus. Der Versuch, ähnlich zum Menschen gewisse Reflexe oder Bewegungsabläufe reaktiv zu lösen, kann ganz neue Architekturansätze erfordern[17]. 6 1 Einleitung Das Ziel dieser Arbeit bestand darin, erste Schrie zur Auslagerung der Aktorik von humano- iden Robotern in ein autonomes System umzusetzen. Hierür sollte das System als Stellvertreter- Lösung, auch Proxy genannt, entworfen und entwickelt werden. Hierdurch sollen das Setzen beziehungsweise Lesen der Aktoren sowie Sensoren beschleunigt und so durch Auslagerung von Aufgaben auf das Proxy-System das Hauptsystem entlastet werden. Ferner sollte mit der Auslagerung der sensomotorischen¹ Kontrollinstanz von autonomen Robotern letztendlich ein Teil menschlicher Funktionsweise übernommen werden. 1.2 Robocup Der Robocup ist ein Webewerb, bei dem Roboter in verschiedenen Disziplinen gegeneinander antreten. Genauer noch geht es um Fußball spielende Roboter, die inzwischen in verschiede- nen Ligen aktiv sind und eine Vielzahl von verschiedenen Robotertypen umfassen. Das selbst gesetzte Ziel des Robocup ist nicht gerade bescheiden: Im Jahre 2050 soll mit einer Roboter- Mannscha der amtierende FIFA Weltmeister geschlagen werden[14]. Was seinen Ursprung im Fußball hae, ist milerweile auch auf andere Bereiche, wie zum Beispiel Such- und Reungs- sowie Haushaltsroboter, ausgeweitet worden. Während beim Schach der amtierende Weltmeister schon 1996 von einer Maschine geschlagen werden konnte², scheint dies beim Fußball noch in weiter Ferne zu liegen. Sind beim Schach die Informationen eindeutig und so potentielle Spielzüge definierbar, ist dies aufgrund der Kom- plexität beim Fußball nicht so einfach möglich. Es muss vielmehr aus einer Vielzahl von unter anderem auch falschen oder ungenauen Informationen die richtige Entscheidung getroffen werden. Im Gegensatz zum Schach handelt es sich somit um ein weit dynamischeres System, das schwer zu modellieren ist. An der Freien Universität versucht dies in eorie und Praxis das seit 2007 existierende FUmanoid-Team. Die FUmanoids spielen in der sogenannten Robocup Humanoid League. In der Robocup Hu- manoid League geht es um Fußball spielende, menschenähnliche Roboter. Diese werden von den Teams meist selbst entworfen. Aufgrund dessen spielen hier eine Vielzahl unterschiedli- cher Robotertypen gegeneinander, die in ihrer Leistungsähigkeit allerdings vergleichbar sein müssen. Der Körper sollte sich in Form von Freiheitsgraden³ sowie in der Wahrnehmung des Gesamtsystems nur geringügig vom Menschen unterscheiden. Die Robocup Humanoid League ist in genau drei Ligen unterteilt. Die Hauptunterschiede dieser Ligen beziehen sich auf die Spielart und die zugelassene Größe der Roboter[15, S. 7]: KidSize 30cm bis 60cm TeenSize 90cm bis 120cm ¹Steuerung der Motorik aufgrund von Sensorinformationen ²Deep Blue von IBM gegen Garri Kasparow ³Gelenke 7 1 Einleitung AdultSize ab 130cm Während der Wekampf bei der AdultSize noch auf Elfmeterschießen beschränkt ist, werden bei den TeenSize-Teams schon Spiele im zwei-gegen-zwei-Modus und bei den KidSize sogar im drei-gegen-drei-Modus ausgetragen. Bei den KidSize Teams traten bei der Weltmeisterscha im Jahre 2011 in Istanbul 20 Teams aus 10 verschiedenen Ländern gegeneinander an. (a) 2009 (b) 2011 Abbildung 1.1: KidSize-Roboter des Teams FUmanoids aus verschiedenen Jahren In den letzten Jahren des Robocups hat das Team FUmanoid in der KidSize-Liga teilgenommen und konnte unter anderem im Jahre 2009 sowie 2010 Vizeweltmeister werden. Gespielt wird in dieser Liga auf einem 4x6 Meter großen Spielfeld. Es unterscheidet sich neben der Größe un- ter anderem auch bei den Toren