ノウハウの一部を書いていく（主に部品や工具類）
きっかけ
なんかこういう情報まとまってるところないよなーと
一覧
保有するノウハウと思しきものの一覧、今回はソフトは書かない
- ハードウェア
- 足回りの部品
- 燃費効率
- 部品集め
- 吸引機構周り
- 工具
- 接着剤
- ソフト
- 調整システム（既出）
足回り部品
- ピニオンギアはkkpmo(真鍮orPOM)
- 厚さ2mm
- ギアはミスミ加工の平歯車を採用。
- ミスミは個人の購入はできないため、伝手をつかうか、代行サービスを行っている会社で取り寄せる。
- 材質はPOMのみ、厚さは3mm
取り寄せについて
- 今年早速試したが、10日ほどで届いた。（途中、私のメールレスポンスが遅くなったため、もっと早くなる？）
- 手数料が1割ほど上乗せされる
燃費効率
LiPo2Cell、3Cellから、５V、3.3Vを三端子レギュレータで得ようとすると、ドロップ電圧（≒熱損失）が大きくなり、使われないエネルギーを垂れ流す羽目になる。
吸引探索をするようになって、燃費はパフォーマンスに直結しかねないため、以下の構成にした。
LiPo(3cell)12.6V ┗DCDC(5.2V) ┣LDO(4.85V)・・・エンコーダ、センサーLED用 ┣LDO(3.3V)・・・マイコン周り、センサー ┗LDO(3.3V)・・・ジャイロ向け
4.85Vという一見見慣れない電圧だが、DCDCのほうの最大出力値とLDOの最小ドロップ電圧の関係でこのような半端な値になった。 エンコーダの定格の範囲のギリギリを攻めた形だ。
DCDCで効率よく使いたい電圧帯域に近づけ、そこからLDOで正確な値を得るのは常套手段らしい。
部品集め
- 電子部品はdigikeyとRSコンポーネンツ。
- ３Dプリンタ部品はDMM３Dプリンタサービスでアクリルとextream(red)
- ベアリングは電導機.com
- フォトトランジスタはRTの
ST-1KL3A - 秋月電子（高分子コンデンサ）
- 日米通商（チップ抵抗、チップコンデンサ）・・・精度が必要としない部分むけ
- タイヤ・・・スーパーラジコン（チャンプなんでなくなったんだ・・・・。めっちゃ通ってたのに・・・）
- バッテリー
- Hyoerion系・・・AirCraftで購入
- nano-techなど以前はhobbykingで購入していたもの・・・amazonで購入
- 吸引スカート
- ナット・・・シリコンナット3M、2M
- ビス・・・ 3M*15mm
- 低頭ネジ・・・ウィルコ
- シャフト・・・モノタロウ平行ピンB種h7
吸引機構周り
- モーターDCX10S(3V)
- ファン・・・DMM3Dプリンタ（アクリルExtream Red)
- 形状は３Dプリンタを活かし、斜めにする。評価は音で行った。（OpenFORMなどで評価すべきなのだろうが、専門外なので誰か頼む）
- モーターマウント・・・日本プレート精工
- 約2weekで届いた。
- 三面図のDXFファイルで対応可能
- 材質も指定。5052で十分（7000番は硬すぎる）
- アルマイト加工もOK
- 加工精度は要相談。（こういう使い方をするから、精度がほしいなど伝えた）
工具
- ニッパー・・・HOZAN N-31
- ワイヤーストリッパー・・・HOZAN P-963
- ラジオペンチ・・・goot YP-10
- ピンセット
- ESD対策ピンセット【L606115】
- はんだごて・・・goot PX338
- ヒートガン・・・WEP 858D(金沢草の根大会景品）
- はんだ・・・日本アルミット 高性能ヤニ入りハンダ（LiPoのはんだ付けはこれでないとうまくいかない）
- はんだ吸い取り線・・・goot 吸取線 幅3.0mm CP-30B
- フラックスクリーナー・・・sunhayatoのスプレータイプ
- 作業台
- はんだごて作業用・・・iMagitek 断熱ワーキングマット
- カッター・・・オルファ 2つ折りカッターマット A3 223BSBR ブラウン
- 充電器・・・iSDT Q6 Plus Smart Charger(300W/14A)
接着剤
その他
- コロコロ
- 軽く取りたい場合・・・ニトムズ オフィスコロコロ多用途フロア用テープ *ちゃんと取りたい場合・・・ニトムズ コロコロ フロアクリン
RXマイコンでCからC++のコードを実行したい
タイトルの通りです。前提は以下の通り、
- 開発環境：e2studio 6.3
- CCRX: v3.0.0
- マイコン:RX71M
経緯
e2studioでC++プロジェクト生成した際に、intprg.cがintprg.cppになってくれないため、intprg.c上に記述した関数の実行先をC++のメソッドにしたいと思った
解決方法
以下の流れで参照の流れができていればよい。
//intprg.c void Excep_CMT0_CMI0(void) { interrupt_func_cmt0(); }
//InteruptInterface.hpp #ifdef __cplusplus extern "C" { #endif void interrupt_func_cmt0(void); #ifdef __cplusplus } #endif
//InterupptInterface.cpp #include "InteruptInterface.hpp" using namespace hogehoge; // you can use namespace void interrupt_func_cmt0(void) { // any proccessing below() LEDDriver::LED1_TURN_ON(); }
問題点
この状態では、publicでstaticな関数しか指定できない。
JavaScriptのイベントのように、コールバック関数で、特定のオブジェクトのメソッドを唱えるには、
割り込み関数interrupt_func_cmt0内でうまくやる必要がある。
例えば、リアクティブプログラミングを参考に登録した関数を呼び出せれば、汎用性もあり、効率が良くなるだろう。
斜めの姿勢制御をするには
この記事はMice Advent Calendar2018の8日目の記事です。
昨日はb4rrAcud4のPython&Matplotlibで簡単シミュレータを作るでした。
GUIにおいて、今となってはUI/UXを考えて作るのは当たり前であり、それは、は自分を手助けしてくれるためのものです。
しかし、UI/UXの設計を怠ると、当たり前な便利な機能やUIを遠回りして実装してしまう、なんてこともあります。良いUIがあれば率先してパクりましょう。OSSやフレームワークはそれを助けてくれるはずです。
0. 斜めの姿勢制御について（About control on diagonal running.）
マイクロマウス、クラシックマウス共に、最短時の鬼門１つが、斜め直進時の姿勢制御だといっても過言では ないだろう。
今回はその制御の一つの解を示せたらと思う。
1．なぜ斜めの姿勢制御は難しいのか(Why Diagonal Running is so difficult?)
通常の直進時は、事前にセンシングして見つけた一定のリファレンス値を理想値として、PID制御を行う。
斜めの姿勢制御では前向きのセンサーを数度傾けることで、ズレた際に見える柱を検知し、避けるように制御することが多い。（あるいは、通過後の柱のピーク値から偏差を推定し、移動するなど。）
今は思う、それ直進時と全く制御するモノが違うじゃん。と
ただのPID制御だけでいい感じに行ってくれと思いませんか？
2. 簡単に制御するためのあるべき論は？(A certain argument for easy control.)
あるべき論としては、勿論、以下の通り。
常に理想とする場所があって、そこに収束するように制御ができるようにする。
言い換えると、直進時と同様、
事前にセンシングして見つけた一定のリファレンス値を理想値として、PID制御を行う。
3. マイクロマウスのルールについて(Rule of MicroMouse)
以下抜粋
2-4 各単位区画の四隅にある0.6ｃｍ×0.6ｃｍの小正方形部分を格子点と呼ぶ。終点領域内を除いたすべての格子点には少なくとも１つの壁が接している（図1参照）。また、迷路全体の外周の壁は全て存在する（図１、図２参照）。
上記のルール上、以下のことが言える。
斜め走行中の車体の近接する柱には壁がある。
つまり、これを以下のように考える。
斜め直進中、壁が見えるようにセンサーを置け。
4. センサーの配置を斜め用に考える(Think of the arrangement of sensors for diagonal use)
以下の画像の通り、真横90度センサーと45度センサーを使う
このとき、斜め進行中、以下のように壁が見える。
このとき、45度センサーが柱・壁の切れ目をとらえることが重要である。
壁が進行方向に対し、手前を向いているとき、45度センサーによって、確実に見える。
壁が進行方向に対し、手前を向いていないとき、90度センサーによって確実に見える。
5. 理想のリファレンス値をとる(Take the ideal reference value)
45度センサーの壁・柱の切れ目の閾値を定め、斜め直進をする。 その際、ログ情報として以下を扱う。
- 45度センサーの値
- 90度センサーの値
- 45度センサーの切れ目からの直進した距離（周期は180×1/2 or 90×21/2）
- 左右それぞれ、壁切れからの距離を加算
45度センサーの値と直進した距離を同時プロットしたのが以下。
90度センサーの値と直進した距離を同時プロットしたのが以下。
45度センサーが検知した、切れ目以降の距離０から180×21/2 (or 90×21/2)までの値をテーブルとして持つ。
これを90度センサーも同様に行うと、距離に対し、理想のセンサー値は以下のグラフの関係がある。
横軸＝距離としてテーブルにすればよい。
あとは切れ目以降、この距離に応じたリファレンス値を参照して、その偏差をPID制御を行えばよい。
注意点として、柱などの付近、黄色の３０～５０、１６０～１９０、灰色の０～２０、２２０～２５０は切れ目に近く、不安定だと判断したため、現在、この区間にいる際は制御に使ってない。
ね？簡単でしょ？
真横90度センサーがあることで、Y.Iがで示していた補正とはまた異なる、探索中の壁切れの「スラロームの後区画中に壁切れ」が実現します。
センサー5個アリだと思いませんか？勿論、最後の一つは正面に配置します。 前壁制御に使うことで、より正確にスラロームの前区画の調整します。
最後に(at last...)
明日、12/9はmm_55Tさんの「寄席に初めて行った感想」です。
概念の上の存在だったあの人が、浅草に顕現したときのお話です。
マイクロマウス2018結果報告
全日本制覇！！！！！！
見出し通りです。
クラシックマウス競技にて、やっとのことで優勝を勝ち取りました。
まずここに、Miceの諸先輩方をはじめ、アドバイスをくれた皆様に感謝申し上げます。
2011年にMiceに入部して、8年で到達できました。
数字にすると長いのか短いのかわからないですね。
パラメータ紹介
| param | unit | |
|---|---|---|
| 直進速度 | 5.3 | m/s |
| 加速度 | 22 | m/s2 |
| 減速度 | 22 | m/s2 |
| 探索ターン(90) | 1.0 | m/s |
| 大回りターン(90) | 2.2 | m/s |
| １８０度ターン | 2.05 | m/s |
| ４５度ターン | 2.05 | m/s |
| １３５度ターン | 2.05 | m/s |
| ｖ９０度ターン | 1.95 | m/s |
2年前のExiaと見比べると、ターンはそんなに変わってないように見えますが、安定性が全く違います。
更に言うと、今年のはこのパラメータで完走しきってます。
実は意外とヤバかった
それは2018年12月1日、午前3時のこと・・・
突如として電源を入れて、そこそこ電流を流すような動作をすると、マイコンのリセットが発生するというマズい状況になりました。
そして電源が入らなくなりました。
ここ数年の感覚では直前でハードをいじっているような機体は大会で成果は残せないと決めつけており、 「これはダメだな。」と思っていました。
そんなときのために用意しておいた
実はここ数年、２台目を作るようにしています。理由は２つ。
- 抵抗値などの電子部品のバリエーションチェックのため
- （ソフト面だが）過去に、本番直前にマウスの開発をしていたPCが全日本大会直前で壊れ、シード選手にも関わらず詰んだ
このことから、２機目の準備とGithubを使ったソースコード管理をしていました。
ただ、足回りだけは、コストがかかるため、１台しか作れないのが実情です。
そして、昨年のアドベントカレンダーで紹介した調整システム。これが無かったら、調整できずに諦めていた。
４時間でパラメータすべてを調整し、試走会に間に合わせた。
勝因は何か
考えている勝因は３つ
【１つ目】迷路との相性が良すぎた
ここ数年は連続ターンなどの険しい経路を出す、長い斜めを用意するなど、安定性、再現性、正確性に重きを置いた迷路が多かったが、今年は、ハードウェアスペックがものを言う迷路にだったことが大きい。
かといって、高速域で姿勢がぶれるマウスが散見されたことから、ターンばかりに集中し、最高速度の調整が十分にできてないのでは？と思いました。
【２つ目】調整システムの存在。
調整した項目の差分はGitで管理しているため、過去のデータから何のパラメータをどうやって調整すればよいのかが明確だった。このことから、４時間という短時間で調整しつくせた。
【３つ目】ハードウェア性能
専門ではないので、特別勉強したわけではないが、今回「不得手・不足の無いもの」を作ろうと思って作った。
「高い部品には、高いなりの理由がある。」今回、MAXONのDCX10Lを使っていたし、特注のアルミフレームも作った。
その結果、今シーズン、アニキから「走りがしっかりしてきた」と言われるようになった。
現に、決勝の動画を見返すとExiaAlterは最短成功時、ただの１度も姿勢を崩していない。加速・加速度に機体がちゃんと耐えているからである。
吸引にしているからといって、安易に軽くしていいわけではない。 そして、吸引するにも非吸引でちゃんと仕上げてきてから吸引を使わないと意味がない。
具体的には、DCマウスならば、非吸引でも直進速度4m/s、全ターン1.2m/sは出せる。そこから先、限界を見てから吸引に挑むべきだと思ってます。 吸引に関する言及はここまでとしますが、理解せずにロマンだけで吸引をしても、「サーキットで非吸引に負ける」なんてことがあり得ます。（というか今年も何件かあった）
反省点。
正直、今シーズンは「やりすぎた」。
今年、勝ちに拘った理由はいくつもあります。
それにしたって「やりすぎた」と思ってます。
だが、目標は達成した。
東日本大会
大会結果
- クラシック2位
- サーキット1位
分析（クラシック）
過去の中部地区大会の迷路をリバイバル
- 金沢草の根に比べると、比較的難易度は抑えめ
探索に失敗。スラローム時の直進区画の補正プログラムに特定の条件で打ち切るバグがあった。
当日中に部屋で同じような迷路を再現、特定に至る。
前日の試走会などがあれば十分吸収できた。
東日本大会は前日の試走会がある年とない年がある。 現地確認は大事だが、家でどれだけ担保できるかも重要である。最短は全ターンのパラメータの挙動を確認。
- フェイルセーフがかかりやすい。
機体の損傷を回避するため、必要な措置と判断
分析（サーキット）
- 過去のＵ宮さんの記録を上回ったことから、日本記録更新した？
- 速さのために、中心を走ることをあきらめたことで、ターン時の曲率半径を拡大。
- ターン速度の向上、減速区画の減に成功
- 壁ギリギリまで近づくことが重要
次回までにやること
- 探索の安定性向上。（対処済み）
- 制御系の変更
- やや追従が遅い場面が見受けられたた。
- ターンの再確認・再調整
- バッテリーを新しいのを作っておく（完了済み）
制御について
以下の変更を加えてみた。
Before
- 並進方向の制御量＝速度に対するＰＩＤ+距離に対するＩ
- 回転方向の制御量＝角速度に対するＰＩＤ＋角度に対するＩ
After
- 並進方向の制御量（今のところ変更なし）角度と同じような構成にすべきか確認中
- 回転方向の制御量＝角速度に対するＰＤ＋角度に対するＰＩ
目標角度の入力の対応ができるように修正
金沢草の根大会
まえがき
４年ぶりに参加した金沢草の根大会
４年前と違い、場所が鶴来と金沢駅から遠くなってしまったが そこには、新たなる精神と時の部屋が出来ていた。
広大な自然の中にあるきれいな校舎
廃人たちが集うこの北陸の大地で起きた事件とは・・・
環境
迷路は昨年のU氏のブログにも合った通り、他の大会と路面とだいぶ違う印象。ざらつきが目立ち、タイヤかなりが削れた印象。 埃が少ない気がしました。
照明がLEDなのか、一部の区画で挙動がおかしくなる現象に苛まれる機体が少しいました。
準備
新作ExiaAlterの初陣に、初の大会最終出走と判明。
だが、探索すらできないことが発覚
２か月間ほとんど調整してないせいか、拗ねてしまった模様。
探索時に利用する補正が諸々狂っていたらしい。
結局、夜中３時までかかってしまったが、例の調整システムのおかげで、何とか調整をやり切れた。
人事は尽くした
大会結果
優勝しました。本来Busterすべき後輩たちがいなかったけれど、昨年度個別に指定していた黒椿をバスターしたのと、Dの陰謀が見え隠れしていたが、それを阻止。
詳細
- １走目：1m/s探索は難なく成功（振り回されていたため、改良の必要あり）
- ２走目：オートスタート⇒失敗
- ３走目：最低パラメータ⇒成功（暫定３位）
- ４走目：たぶん２走目と同じパラメータ⇒失敗
- ５走目：複数ある上位のパラメータの中で最低のパラメータ⇒優勝
やはり、最短の安定性が課題として残る。
壁切れの読み逃し時の安全装置が働いてくれてたのは非常に助かったが、全日本に向けて不安が残ってしまった。
オートスタートの失敗は海外大会にも影響が出る。早急に対処せねば。
分析
迷路は１０年前の中部地区大会のリバイバルで難易度が高め（シーズン初期でこの難易度を要求とは・・・。これは後半戦はもっとヤバい迷路が来そう）
完走率は16/28、最短成功率が9?/16。
比較のしようがないが、全日本の地区予選という位置づけなので、これぐらいの難易度ってことなのだろう 探索のゴールは難しくないが、欲張ろうとすると大変になる。お手本のような迷路ですね。
実際、最短に成功しているのが、昨年の全日本決勝に出てる人ばかり。やはり経験値の差が出てる気がします。
しかし、新作を出してきてる人が、ハーフ合わせても少ない。
９月に合わせているのだろうけど、それだと学生大会に間に合わないだろう。
終わりに
Twitterでも何度も言ってますが、今回I,Sysの組織力を感じました。 てきぱきとした運営、見ていて感心しました。
ペヤングGigamaxは好評でしたが、もう１つか２つ買ってくるべきでしたね。
副賞のヒートガンですが、おかげで旧作のマウスからマイコンを引っぺがすことに成功しました。 これで、BGAの実装もできたらな・・・
調整項目たち
調整がつらい
アドベントカレンダーでも書いた気がするのだが、何がどの規模で辛いかを伝えてなかったので、紹介したい。
調整項目の種類
項目は大きく4種類
- フィードフォワード制御で使用する物理的で自明、または計算により導出可能な数値
- スラロームなどのターンパラメータの計算可能なモノについてもここ
- フィードフォワード制御で使用する、実測により導く数値
- 計測が難しい摩擦、慣性モーメントはここ
- フィードバック制御で使用する、シミュレータなどを利用して当てはめ可能な数値
- matlab大好き勢や最適制御大好き勢に任せます。知らない。
- フィードバック制御で使用する、実測により調整する数値
おおよそ、新しい機体が完成した後に、数字の順番でパラメータが決定されると思います。
1. FFが自明
例えばモーターなど、カタログスペックを参考に、
- トルク定数
- 回転定数
- 逆機電量定数
- 電機的時定数/機械的時定数
- 抵抗値
- 質量
- ギア比
などの数値を使用し、出力トルクを導出、その後、電圧へと変換しそれをDutyとして扱うと思います。
2. FFが自明でない
１とは異なり、
- 慣性モーメント
- タイヤのグリップ力
などは、個人での計測は難しいため、繰り返しによる調整が必要になる。 例えば、FBの項をなしにした状態での動きを確認した場合の追従具合を見る。 FFが適切ならば、原理上応答が遅くなるFBの項はゲインを低く設定できる。これはロバスト性の向上にもつながる。
類似として、光センサーから距離を導出際に用いる、パラメータの決定もこれにあたる。
3.FBが自明
知らん。次。
4. FBが自明でない
一番つらい。
具体例として、
- モーターのゲイン（PID)
- ジャイロの値から角速度へのゲイン（左右それぞれ）
- 角速度追従のゲイン（PID)
- 光センサーを使った制御のゲイン（PID)
- 光センサーを使った制御のゲイン（斜め走行時）（PID)
- 区画の真ん中を走るために、
- 左右の中央時（通常時＋斜め時）
- 壁切れ制御の閾値（有無の判定含め）
- 探索時の壁の有無の判別する閾値
- 壁切れ補正を時の直進距離
- 前壁制御の要求値・閾値
- スラローム時の前距離・後ろ距離
- 左右・斜め進入時で１つのターンで最大８項目×ターンの数だけ
調整に必要なもの
- 時間的余裕
- パラメータの管理能力
- 壊れない精神力
最後に
文章にしてしまうとなんて事の無い、と思うじゃないですか。。。調整パラメータが１００を超えるのは意外と簡単です。 パラメータ管理を正しく行うことで、次回作以降の調整スピードにも大きく影響を及ぼしますので、管理方法も考えましょう。
また、調整に際してはバイナリへの書き込み回数を減らせるようにシステムを構築するとよいです。 例えば、「シリアル通信から、フラッシュ領域への書き込み」など。コレだけで、ビルド＋書き込みの時間を大幅に削減可能です。
