Turtlebot 2 movement analysis

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[In English]

Ahora que ya tenemos el Turtlebot 2 andando, hemos querido caracterizar los motores cuando se mueven con la carga inicial del robot. Para ello, hemos seguido los siguientes pasos, que están documentados en el vídeo al final del post; en mi repositorio de GitHub está el código C++, Matlab y R:

  • Hemos creado un nodo ROS que mueve al robot con velocidad lineal x=0.1 m/sec, y almacena en fichero las medidas de los encoders de ambos motores junto con dos marcas de tiempo: las asociadas a los mensajes ROS, y las grabadas por la base Kobuki.
  • Después, analizamos las medidas con Matlab.
    • Primero, hemos representado gráficamente las medidas de los ticks frente a los dos tipos de marcas de tiempos (tanto relativas como absolutas).
    • En segundo lugar hemos representado la velocidad de cada rueda, entendiendo velocidad como la relación entre ticks y variación de tiempo. En el vídeo se observa que la velocidad aparece como rads/sec; para hacer la transformación nos hemos basado en las especificaciones de la base Kobuki. Si manualmente se hace el cálculo V = r*ω se observa que todo es correcto.
    • En tercer lugar, aprovechando la Control Toolbox de Matlab, hemos hecho una identificación de los motores de las ruedas usando un método de aproximación mediante sistemas de primer orden con retraso. La K y la τ obtenidas se han tomado como base para hacer después un reajuste manual, que se adapta bastante bien a los datos reales (sobre todo en el caso del motor derecho).
  • Finalmente, hemos hecho una representación muy básica (aún sin usar ggplot2, estamos trabajando en ello 😉 ) en R.


[En español]

Now that our Turtlebot moves, we have characterized its motors when they are moving bearing the initial load of the robot. We have followed these steps, which are documented in the video at the botton of this post; my GitHub repository stores the C++, Matlab and R code:

  • We have created a ROS node that makes the robot move with a linear x speed=0.1 m/sec, and then writes to a file the measurements of both encoders along with two timestamps: those related to ROS messages, and those taken by the Kobuki base.
  • Then, we have analysed the data using Matlab.
    • First, we have plotted the ticks values versus both timestamps (both relative and absolute).
    • In the second place, we have plotted the speed of each wheel, where speed is the relationship between ticks and time difference. You can see in the video that speed is represented as rads/sec; we transformed the values using the Kobuki mobile base specifications. If you do your maths by hand (V = r*ω), you will see that calculations are correct.
    • In the third place, using the Control Toolbox provided by Matlab, we did the identification of both motors with an approximation using a first order system with delay. The resulting K and τ are the basis for a manual recalculation, which fits quite well to the real data (especially, for the right motor).
  • Finally, we prepared a very basic R plotting (still without ggplot2, but we are working on it 😉 )