巧妙解決機器人訓練中由場地引起的問題

1、巧妙解決機器人訓練中由場地引起的問題：Thisarticleincludessomecasesaboutproblemsonrobotsintrainingcausedbytheinterferenceofinferiorfloorenvironmentsuchastoughfloor，greatdistinctionsofsinglecolorpartoffloorandsmalldifferencebetweenblackandwhiteindiscerningthecolorforthedevice.Itfirstdelvesintodifferentpatternsofinaccura

2、teorwrongmovementoftherobots，analyzesmanycontributestotheproblems，andfinallysolvesalltheproblemsbyrevisingtheprogramsoftherobots，achangethatofferstherobotsabilitytoavertfurtherinaccuratemovement.Alltheproblemsandsolutionsprovidetherobotscompetitorswithguidesintrainingbasketrobotsanddebuggingrobotspr

3、ograms.1. 引言在機器人比賽的準備過程中，需要將比賽機器人和場地結合的很好才能做到投籃準確，一點小小的誤差都可能導致想不到的問題，這也是需要反復測試的目的1。本文針對比賽訓練中碰到的場地問題進行了總結、分析，給出了很好的解決方法。2. 機器人對場地識別問題在測試中訓練場地的地紙不標準，主要是黑色與白色有相間的部分，并且綠圈的尺寸稍小，影響機器人運動判斷和訓練投籃精度。發(fā)現(xiàn)投籃不準確是由于場地問題后重新打印了新的地紙，新的地紙解決了場地黑白相間的問題，機器人的命中率大大提升2 。之前由于場地問題導致的瞎撞少了很多，但有意思的是又有了新問題。問題1：在黑區(qū)進攻試驗中，出現(xiàn)防守機器在被對手撞

4、到非活動場地無法自我回到活動場地。問題2：當機器人確定黑區(qū)為活動范圍時無法進入綠區(qū)。問題3：投籃機在非中心線上以正方形投籃，導致球砸中籃板但無法進球。3. 解決方法針對以上三個問題，結合程序進行了大量試驗檢查，發(fā)現(xiàn)原來更換的場地和程序設定的灰度不是很吻合而導致判斷出錯，如地紙同樣都是綠色，雖然色差差一點還是很有差別的，不是仔細排查很難發(fā)現(xiàn)其隱藏的問題。3.1 機器人回位問題的解決通過檢查地面灰度檢查程序段，發(fā)現(xiàn)了一個有趣的隱藏程序，就是地面灰度的參數(shù)調整其實可以手動調整，并不需要傳感器調整，執(zhí)行在屏幕上顯示auto的時候調撥碼盤到pcs6，然后點start鍵即可手動調整，但是調整必須通過get

5、port（8）的改變使它從0變成1。經(jīng)反復推測是一個開關問題，但是在機器上沒有找到這個開關，所以對這個問題解決有些麻煩。針對上述問題反復測試，發(fā)現(xiàn)程序一般在正常測參數(shù)的過程中會調用getport（8），但是在調節(jié)過程中只是按動trigger，沒有進行其他操作，也就是這個getport（8）程序用好很關鍵。通過測試，發(fā)現(xiàn)了這個不錯的小程序妙用。還有另一個現(xiàn)象是程序中寫入儲存器的參數(shù)值并不是直接的黑白綠的值，而是每一個傳感器的黑綠、白綠的中間值，但是這個中間值并不是簡單的兩個相加除以2，而是小的量值加上大小兩個量值的和，再乘以一個系數(shù)，比如0.4，0.6，通過進過測試，找出了合適的值。最后發(fā)現(xiàn)了一

6、個由于疏忽而出現(xiàn)的問題，就是在程序中黑色的參數(shù)初始值是100，白為800，于是推測實際參數(shù)值中黑色的值應該小于白色，但事實與推測想反，而這樣設置的目的是能讓黑的白的值能改變，如樣例程序if（dhblgdbl_w）gdbl_w=dhbl，白的測量值只有當小于白的初始值才可賦值。下面是一段地灰測試程序。voidhuifang_f（void）while（pcs<=2&&（dhfl>gdfl_b&&dhfr>gdfr_b）|（pcs>=8&&（dhfl<gdfl_w&&dhfr<gdfr_w）dhfl=

7、getadc（1）;dhfr=getadc（2）;dhbl=getadc（4）;dhbr=getadc（3）;cmp=compass（）;if（cmp<25|cmp>335）go3（-300，-300，-300）;elseif（cmp<60）go3（-300，-200，300）;elseif（cmp<180）go3（-400，-300，400）;elseif（cmp>300）go3（300，-200，-300）;elsego3（400，-300，-400）;在對這段程序調試時確定地面灰度判定值很重要，假設pcs=8（黑區(qū)進攻程序）讓機器人發(fā)現(xiàn)dhfl這個地面灰度測

8、量值大于白綠的中間值，也就是偏向綠色，此時認為它在綠區(qū)，而不是程序條件中的dhflgdfl_w，導致本來在黑區(qū)運行的機器進入錯誤的白區(qū)。通過多次試驗觀察，并進行了實際的測量，發(fā)現(xiàn)在白區(qū)dhfl為233，綠區(qū)270，而黑為570，白區(qū)和綠區(qū)值太接近，所以在黑區(qū)易出現(xiàn)問題，而白區(qū)運行就不會出問題。3.2 機器人區(qū)域活動判斷的解決同理，針對問題2進行了很多試驗，發(fā)現(xiàn)在黑區(qū)進行投籃動作時首先要進入綠區(qū)確認自己位置然后根據(jù)不同的進攻程序選擇（側向3分，正向3分及圈內(nèi)的2分）如何投籃，但是經(jīng)常繞幾圈后才投籃，根據(jù)機器人路徑情況判斷分析出有可能機器人錯誤的認為自己走到誤區(qū)二而不是投籃區(qū)，找到問題所在就好辦針對這個問題，在程序里進行了調整很好解決了機器人位置判定問題3。3.3 地面顏色不準確引起問題的解決對于問題3并沒有一下子解決好，因為出現(xiàn)次數(shù)很少，不容易觀察出來問題出在什么地方。后來針對問題1，對地灰顏色進行了修改，同時發(fā)現(xiàn)了問題3出現(xiàn)的原因。問題可能出在因為白、綠兩色界定不準，再加上燈光影響而出現(xiàn)的。即因為在噴涂過程中的疏忽，白、綠相間的地方有混色的現(xiàn)象，也就是說原來因保持白色的地方沾上了綠色，使實際投籃失誤更多。找到了以上問題，并且重新做了一個標準圖案、標準顏色的地紙，再加上多次試驗調整，以