Diese Projekt wurde motiviert durch meine bei Projektbeginn zweijährige Tocher, die
ihr Spielzeug immer unter dem Sofa verschwinden ließ. Es war
schwierig herauszufinden, was tatsächlich darunter liegt. Also bauten wir
den ersten ToyCollect Roboter, der von Android Geräten via WLAN ferngesteuert werden
konnte, unter das Sofa fuhr und die gefundenen Spielzeuge
herausschob. Er war knapp unter 6,5cm groß, sendete hochqualitatives
H264-codiertes Video in Echtzeit, wurde mittels eines einfachen
Berührungsinterfaces gesteuert und wir hatten sogar eine LED-Lampe
eingebaut, damit man unter dem Sofa etwas sieht.
Inzwischen haben wir zahlreiche Varianten des ursprünglichen Roboters gebaut und forschen daran, diese autonom aufräumen zu lassen. Anbei eine kurze Übersicht der verschiedenen Roboter, teilweise mit Bauplänen, sowie der verschiedenen Fernsteuerungen.
| Typ | Roboter-Plattform | Kamera | Rechner | Gehäuse | Stromversorgung | DL Lokal? | Baujahr |
|---|
v1.0
 | Pololu Zumo (#1418) | 1x RPi Kamera Rv1.3 (rechts) | 1x RPi 1B | Modifiziertes schwarzes Gehäuse | 4x 1,5V 2900mAh Lithium-Batterien (nicht aufladbar) | Nein, <1fps | 2014
Bauplan |
v1.1
 | Pololu Zumo (#1418) | 1x RPi Kamera Rv1.3 (zentriert) | 1x RPi 2B+ v1.2 | Modifiziertes transparentes Gehäuse | 4x 3,7V 14500 Lithium-Ionen Akkus | Nein, <1fps | 2016
Bauplan |
v1.2
 | Pololu Zumo (#1418) | 2x RPi Kamera Rv2.1 (Stereo) | 2x RPi Zero W | 3D-gedrucktes Gehäuse | 4x 3,7V 14500 Lithium-Ionen Akkus | Nein, <1fps | 2018 |
v1.21 (R2X)
 | Pololu Zumo (#1418) | 2x RPi Kamera Rv2.1 (Stereo) | 2x RPi Zero W | Modulares 3D-gedrucktes Gehäuse | Eines von:- 4x 3,7V 14500 Lithium-Ionen Akkus
- 4x 1,5V Alkali-Batterien
- 4x 1,2V NiMH Akkus
- 4x 1,2V NiCd Akkus
| Nein, <1fps | 2019
Bauplan |
v1.3 (K3D)
 | Pololu Zumo (#1418) | 1x RPi Kamera Rv1.3 mit Kúla3D Bebe Kameralinse (Stereo) | 1x RPi 3B+ | Modifiziertes transparentes Gehäuse | 4x 3,7V 14500 Lithium-Ionen Akkus | Ja, 8fps | 2018
Bauplan |
v2.0
 | Dagu Robotics Wild Thumper 4WD (#RS10) | 2x RPi Kamera Rv2.1 (Stereo) | 1x RPi Compute Module 1 auf Eval-Board | Kein Gehäuse (offenes Design) | 1x 7,2V 2S 5000mAh Lithium-Ionen Akku | Nein, <1fps | 2016 |
v2.1
 | Dagu Robotics Wild Thumper 4WD (#RS10) | 2x RPi Kamera Rv2.1 (Stereo), Asus Xtion Tiefenkamera | 1x RPi Compute Module 1 auf Eval-Board | Kein Gehäuse (offenes Design) | 1x 7,2V 2S 5000mAh Lithium-Ionen Akku | Nein, <1fps | 2017 |
v2.2 (OUT)
| Dagu Robotics Wild Thumper 4WD (#RS10) | 2x RPi Kamera Rv2.1 (Stereo), Asus Xtion Tiefenkamera | 1x RPi Compute Module 3 auf Eval-Board | Kein Gehäuse (offenes Design) | 1x 7,2V 2S 5000mAh Lithium-Ionen Akku | Ja, 8fps | 2018 |
Die vortrainierten Deep-Learning Modell erfordern aus Effizienzgründen die Videoausgabe in unkomprimiertem Format und niedriger Auflösung, viele andere Fernsteuerungen erfordern allerdings aus Qualitätsgründen die Videoausgabe in komprimiertem Format (H2.64) und hoher Auflösung. Deshalb kann derzeit die Anwendung von vortrainierten Deep-Learning Modellen nur mit der Bluetooth-Controller Fernsteuerung kombiniert werden.
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