Szene - cevet - Universität Paderborn

C-LAB
bewerbsteilnahme bietet den nötigen
Ansporn, denn selten kann man sein
eigenes „Werk“ so deutlich sehen
und stolz darauf sein wie im Wettbewerb
unter den Augen staunender
Fachbesucher einer Industriemesse.
Die Aufgabenbereiche sind bewusst
weit gefasst. Unten angefangen
kümmert man sich mit 8-Bit-Mikrocontrollern
um die Hardware (Platinen,
CAN-Bus) und Software (Motorregelung,
Wegstreckenmessung, Sensor-/Aktoransteuerung)
der Ballgreiferrollen
sowie des Schussmechanismus
und des Antriebs, der auf Omniwheels
basiert. Diese Räder erlauben
es, den Roboter gleichzeitig zur Seite
zu fahren und ihn um seine Hochachse
zu drehen – Einparken in enge
Lücken ist kein Problem. Ganz oben
sind drei dreh- und kippbare Kameras
angebracht, die sich auf den Ball, das
Spielfeld und die Gegner „konzentrieren“
können. Hier wird die Frage bearbeitet,
wie man aus einem Videobild
die notwendigen Informationen bekommt,
um zu schätzen, wo z. B. der
Ball liegt. Außerdem sind die Kameras
die einzige Quelle für die Information,
wo auf dem Spielfeld man sich befindet.
Ein kniffeliges Unterfangen – zumal
der Roboter keine Chance hat zu
erkennen, auf welcher Spielfeldseite
er sich befindet, denn die Hälften sehen
identisch aus. Er muss es sich also
merken und darf sich nicht verwirren
lassen. Dieser Selbstlokalisierung
liegt im Moment ein Partikelfilter zugrunde,
an dem sich Statistik praktisch
anwenden lässt. Wenn man eine
Ahnung hat, wo auf dem Spielfeld
man selbst mit den Kollegen ist, kann
Spielfeld aus Sicht eines Paderkickers: Die Ellipsen
sind erkannte Farbflächen, der blaue
Kasten zeigt die Erkennung des Balles an.
Paderborner Universitätszeitschrift 2-2009/2010
man die Aufgaben
verteilen und Angreifer
und Verteidiger
bestimmen. Diese
Aufgabe kommt dem
„Herz“ des Roboters
zu, das auf einem Embedded-PC
„schlägt“:
Das Verhaltenssystem
ist ein regelmäßig etwa
20 Mal pro Sekunde
arbeitendes Stück
Software, das die im
Videobild erkannten
Objekte und den
wahrscheinlichsten
Aufenthaltsort nimmt
und seiner Rolle entsprechend
jedes Mal
entscheidet, wohin
der Roboter fahren
soll, ob er schießen
oder die Kameras drehen
sollte. Strategie
und Teamverhalten
sind hier angesiedelt.
Es muss sich auch
darum kümmern, Informationsflüsse
mit
ganz verschiedenen
Frequenzen zu verarbeiten. Eine
strukturierte datenflussorientierte
Verarbeitung kümmert sich darum.
Theoretisch gibt es keinen
Unterschied zwischen Theorie
und Praxis – praktisch schon
Vom grünen Labor-Teppich im C-
LAB in der Fürstenallee aus ging es
auch dieses Jahr wieder im April auf
die Hannover Messe zu den Robocup
German Open. In Messehalle 22 angekommen
machen sich alle Teammitglieder
daran, die Roboter auf den
Einsatz anzupassen: Die Bildverarbeitung
wird auf die Lichtverhältnisse kalibriert,
die Motorregelung an den Boden
angepasst und die Akkus randvoll
geladen. Dann ist es soweit: Das erste
Spiel. Ein menschlicher Schiedsrichter
pfeift, klickt mit der Maus auf „Start“
und – es passiert nichts. Entsetzen.
Nach dem Schreckmoment die Erkenntnis:
Das Funknetzwerk ist zusammengebrochen,
der Startbefehl
erreicht die Roboter nicht. Kein Wun-
Berichte
Paderkicker-Fußballroboter im Training ohne Verkleidung.
der in einer Messehalle mit hunderten
Computern. Im Laufe des Wettbewerbs
kommen Software-Macken
zum Vorschein, es gibt dunkle und
lichte Moment in den Spielen und am
Ende sind sich alle einig: Die Erfahrung
war den Stress wert – trotz magerer
Ergebnisse in den Spielen. Im
nächsten Jahr ist das Ziel wieder klar:
Tore schießen!
Erst im Wettbewerb wird deutlich,
was die Projektgruppenvorgänger
schon gelernt haben: Wenn es schief
gehen kann, geht es schief. Und die
Software ist erst fertig entwickelt,
wenn der Roboter auch in problematischen
Situationen fährt. Das lässt sich
leider nicht am PC testen – dafür
braucht man Akkus, Teppich, Geduld,
ein Team und manchmal auch einen
Schraubenzieher.
Philipp Adelt
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Foto: Adelt