👩🏾‍✈️ 🤺 ⚫️ FAC- आधारित रूबिक क्यूब मशीन 👨🏽‍⚖️ 💆🏻 ◾️

बहुत पहले नहीं, विल्बर्ट स्विंकल्स के साथ , हमने रूबिक के क्यूब को इकट्ठा करने वाली मशीन पर काम किया। उन्होंने हमारे बारे में आधिकारिक रास्पबेरी पाई ब्लॉग पर लिखा था और हमें बहुत सारी समीक्षाएँ मिलीं। फिर भी, नेटवर्क के रूसी खंड में, परियोजना किसी तरह किसी का ध्यान नहीं गई। इसलिए मैंने मूल पद के अनुवादित और संवर्धित संस्करण को यहाँ पोस्ट करके इस चूक को ठीक करने का निर्णय लिया ।

कट के तहत, हम इस मशीन के सॉफ्टवेयर भाग के बारे में (मुख्य रूप से) बात करेंगे, यांत्रिक भाग को परियोजना के आधिकारिक पृष्ठ पर पढ़ा जा सकता है (हाँ, हम जानते हैं कि यह एक छोटा "पुराना स्कूल" है)

टीएल, डॉ

अधीर के लिए, कुछ लिंक:

परिचय

यह सब इस तथ्य के साथ शुरू हुआ कि इस साल मई में, मैं गलती से विल्बर्ट स्विंकल्स से मिला। जब मैंने उनकी कृतियों को देखा तो मैं बस चौंक गया था : इनमें से प्रत्येक तंत्र, छोटे से बड़े तक, सुरक्षित रूप से कला का एक काम कहा जा सकता है। और आप उनकी डिवाइस को जितना करीब से देखेंगे, आप उनकी सुंदरता से उतने ही ज्यादा प्रभावित होंगे।

बेशक, जब विल्बर्ट ने मुझे रूबिक्स क्यूब असेंबलिंग मशीन के साथ मदद करने के लिए आमंत्रित किया, तो मुझे एक सेकंड के लिए भी संकोच नहीं हुआ, खासकर उस समय से जब मैंने पहले से ही रंगीन क्यूब्स के लिए एक जुनून की खोज की थी । उस समय, वह पहले से ही 4 से अधिक (!) वर्षों से मशीन पर काम कर रहा था, लेकिन सॉफ्टवेयर का हिस्सा अभी भी लिखा जाना था।

मुझे रास्पबेरी पाई और अरुडिनो के लिए प्रोग्रामिंग का कोई अनुभव नहीं है, लेकिन पूरे कार्य के लिए मुझे बहुत सरल लग रहा था। बेशक, मैं गलत था :)

हार्डवेयर

मशीन स्वयं एक मॉड्यूलर FAC प्रणाली का उपयोग करके बनाया गया है । यह एक सोवियत डिजाइनर की तरह कुछ है, लेकिन गंभीर और जटिल तंत्र के प्रोटोटाइप के लिए बनाया गया है। पिछली शताब्दी के उत्तरार्ध में, फिलिप्स और अन्य कंपनियों और विश्वविद्यालयों की प्रयोगशालाओं में इसका बहुत सक्रिय रूप से उपयोग किया गया था।

जब तक मैं विल्बर्ट से मिला, तब तक वह दो बार कार को "पुनर्जीवित" करने की कोशिश कर चुका था। दोनों बार, एम्स्टर्डम विश्वविद्यालय के छात्रों ने इस मामले को उठाया, और, दुर्भाग्यवश, दोनों बार कई असफल प्रयासों के बाद उन्होंने परियोजना में रुचि खो दी। उनमें से एक ने इस विषय पर एक स्नातक डिप्लोमा का भी बचाव किया, इस तथ्य के बावजूद कि मशीन घन को इकट्ठा करने में असमर्थ थी (जो यहां खुद को पहचानने वालों के लिए अपना हाथ बढ़ाएं)।

microcontroller

सबसे पहले, हमने Arduino के बजाय रास्पबेरी पाई का उपयोग करने का निर्णय लिया। यह मुख्य रूप से इस तथ्य के कारण है कि रूबिक क्यूब को हल करने के लिए "स्मार्ट" एल्गोरिदम को महत्वपूर्ण मात्रा में मेमोरी और प्रोसेसर पावर की आवश्यकता होती है। पिछले प्रयासों में, एक आदिम थ्री-लेयर एल्गोरिथ्म का उपयोग किया गया था , लेकिन इस बार हमने कोत्सेम्बा एल्गोरिथम का उपयोग करने का निर्णय लिया । इसके अलावा, मैं वास्तव में सी में सब कुछ नहीं लिखना चाहता था (हालांकि मेरे हिस्से में)।

रास्पबेरी पाई के मानक संस्करण में, हमारे पास सभी उपलब्ध मोटर्स को जोड़ने के लिए पर्याप्त पिन नहीं थे, इसलिए हमने विकास किट का आदेश दिया । वैसे, मैं दृढ़ता से सलाह देता हूं: न केवल अधिक पिन, बल्कि वे, मेरी राय में, अधिक तार्किक अलग हैं। इसके अलावा, इस बोर्ड में एक के बजाय कैमरे के लिए दो कनेक्टर हैं।

स्कैनर का पहला संस्करण

क्यूब के प्रारंभिक कॉन्फ़िगरेशन को पढ़ने के लिए, एक स्कैनिंग डिवाइस की आवश्यकता थी। विचार बहुत सरल है: बदले में, हम तीन एल ई डी के साथ घन की सतह को रोशन करते हैं: लाल, हरा और नीला। हर बार हम एक प्रकाश प्रतिरोधी रोकनेवाला का उपयोग करके परिलक्षित प्रकाश को मापते हैं। सैद्धांतिक रूप से, हमें आरजीबी मान प्राप्त करने चाहिए जिनका उपयोग वर्ग के रंग को पहचानने के लिए किया जा सकता है। पिछले प्रोग्रामर से, हमारे पास अभी भी Arduino के लिए प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट कोड है, जो कि प्रतीत होता है, यहां तक कि कुछ शर्तों के तहत भी काम किया जाता है।

पहली समस्या जो हमें मिली, वह थी वोल्टेज मिसमैच। जैसा कि आप जानते हैं, Arduino पिन पर तार्किक इकाई 5V है, जबकि रास्पबेरी पाई 3.3V है। सौभाग्य से, हम जिस स्टीपर मोटर चालक नियंत्रक का उपयोग करते थे, वह दालों के आयाम को बदलने के बावजूद काम करना जारी रखता था।

यह अधिक महत्वपूर्ण निकला कि रास्पबेरी पाई में एनालॉग इनपुट नहीं हैं। इस वजह से, रास्पबेरी केवल फोटोरिसेस्टर पर वोल्टेज को नहीं ले सकता है और पढ़ सकता है। यह शायद उन लोगों के लिए स्पष्ट है जो कम से कम एक बार इस पार आए, लेकिन पहले तो मैंने इसके बारे में सोचा भी नहीं था। एक समाधान के लिए नेट खोज, हम इस लेख पर ठोकर खाई। संक्षेप में, हम सर्किट में एक संधारित्र जोड़ते हैं, और उस समय को मापते हैं जिसके दौरान यह शून्य से तार्किक इकाई तक चार्ज होगा (हम डिजिटल पिन का उपयोग करके इसका पता लगा सकते हैं)। चार्जिंग का समय फोटोस्टोरिस्टर के प्रतिरोध के लिए आनुपातिक होगा, इसलिए हम प्रकाश की मात्रा का न्याय कर सकते हैं।

यह दृष्टिकोण न केवल बहुत अविश्वसनीय है (पृष्ठभूमि प्रक्रियाओं का एक गुच्छा के साथ लिनक्स पर पायथन पायथन स्क्रिप्ट में समय गिनना एक कृतघ्न बात है), लेकिन यह भी लंबे समय तक असंभव है। रीडिंग में यादृच्छिक विचलन को सुचारू करने के लिए, हमें कई बार पढ़ना पड़ा, आउटलेर्स से छुटकारा मिला और शेष मूल्यों का औसत निकला । हालाँकि, हम अभी भी इस स्कैनर को काम में लाने में कामयाब रहे:

स्कैनर का दूसरा (अंतिम) संस्करण

संधारित्र स्कैनर ने बहुत अच्छा काम किया, लेकिन यह बहुत धीमा था। पूरे रुबिक के क्यूब को स्कैन करने में लगभग दो मिनट लगे और जब तक स्कैन पूरा हुआ, तब तक दर्शक पूरी दिलचस्पी खो चुके थे। इसलिए, हमने Arduino पर लौटने का फैसला किया और स्कैनर को नियंत्रित करने के लिए विशेष रूप से एक छोटा Arduino Mini खरीदा।

रास्पबेरी पाई के साथ Arduino दोस्त बनाना अविश्वसनीय रूप से सरल हो गया: दो तार, उनके बीच एक वोल्टेज कनवर्टर , और वॉइला - हमारे पास एक सीरियल इंटरफ़ेस है। और यदि आप एक साधारण मिन प्रोटोकॉल के शीर्ष पर पेंच करते हैं , तो इस व्यवसाय की प्रोग्रामिंग एक खुशी है।

मैंने सभी स्कैनर नियंत्रण तर्क को Arduino पर स्थानांतरित कर दिया। स्कैनिंग गति में काफी वृद्धि हुई है। एनालॉग इनपुट के लिए धन्यवाद, हम फोटोरिस्टर्स से वोल्टेज को सीधे पढ़ सकते हैं, और ये मान बहुत सटीक हैं। इसके अलावा, चूंकि Arduino स्कैनर पर सीधे घुड़सवार है, इसलिए हमें स्कैनर से रास्पबेरी पाई तक बहुत कम तारों की आवश्यकता है!

एल्गोरिथ्म बनाएँ

रूबिक के क्यूब को गणितीय दृष्टिकोण से देखना एक कठिन काम है । बेशक, हम इष्टतम समाधान खोजने के बारे में बात कर रहे हैं, और "कुछ" नहीं। मुझे आश्चर्य हुआ जब मुझे पता चला कि भगवान की संख्या (एक मनमाना घन को हल करने के लिए आवश्यक चाल की संख्या के लिए सटीक निचली सीमा) केवल 2010 में पाई गई थी ।

इस परियोजना में, हम समाधान की गणना और संयोजन के लिए आवश्यक कुल समय को कम करना चाहते थे, इसलिए न तो एक सरल तीन-परत एल्गोरिथ्म ने हमसे संपर्क किया (यह जल्दी काम करता है, लेकिन समाधान सौ कदम लंबा होता है), और न ही एक इष्टतम एल्गोरिथ्म (समाधान कम हैं, लेकिन रास्पबेरी पर प्रतिपादन की प्रक्रिया पाई हमेशा के लिए ले जाएगा)। नतीजतन, हम शानदार "दो-चरण" एल्गोरिदम पर बस गएजर्मन गणितज्ञ हर्बर्ट समाजेमा। वह उचित समय के भीतर रहते हुए, सबॉप्टीमल निर्णय (औसतन 20 चाल) जारी करने में सक्षम है।

लेखक की साइट पर आप जावा में एल्गोरिथ्म का कार्यान्वयन पा सकते हैं। मैंने जो पहली चीज़ की, वह इस कोड का पायथन में अनुवाद था। यह बिल्कुल मुश्किल नहीं था, क्योंकि अधिकांश कार्यक्रम गणितीय संचालन और विकल्पों की गणना है। हालांकि, मैंने इस बात पर ध्यान नहीं दिया कि एल्गोरिथ्म को वास्तव में बहुत सारे संसाधनों की आवश्यकता होती है । मेरे लैपटॉप पर पहले लॉन्च पर समाधान खोजने में एक मिनट (!) से अधिक समय लगा। पीपल के

नीचेJIT सक्षम होने के साथ, समाधान ने लैपटॉप पर 1 सेकंड लिया, लेकिन रास्पबेरी पाई पर अभी भी लगभग एक मिनट लगा। पायथन प्रोग्राम (सुन्न, बहुक्रिया) के काम को तेज करने के कई प्रयासों के बाद, मैंने एल्गोरिथ्म को सी। फिर से लिखने का फैसला किया, फिर भी, समाधान में 1-2 सेकंड लगते हैं, यहां तक कि रास्पबेरी तक भी।

मैंने एल्गोरिथ्म के दोनों कार्यान्वयन GitHub पर पोस्ट किए ।

मशीन नियंत्रण

अगला चरण एक प्रोग्राम लिखना था जो यांत्रिक भाग को नियंत्रित करेगा: मोटर्स को स्थानांतरित करें, गियर गियर अनुपात और तंत्र की सीमाओं को ध्यान में रखते हुए (उदाहरण के लिए, साइड धारकों को केवल तब ही चालू किया जा सकता है जब नीचे एक निश्चित स्थिति में हो, अन्यथा यह हस्तक्षेप करेगा)।

मुख्य कार्यक्रम के अतिरिक्त, मैंने एक इंटरैक्टिव शेल बनाया, जिसने डिबगिंग के दौरान मुझे बहुत समय बचाया। सामान्य तौर पर, प्रोग्रामिंग के संदर्भ में यह हिस्सा असामान्य नहीं था। स्कैन को डीबग करने के लिए, मैंने परिणामों को चित्रों के रूप में उत्पन्न किया।

स्कैन और रंग पहचान

इस बिंदु तक, सब कुछ दिलचस्प था, लेकिन मुश्किल नहीं। काम शुरू होने के दो हफ्ते बाद, मशीन पहले से ही किसी दिए गए राज्य से एक घन एकत्र कर सकती है। यह केवल एक स्कैनर का उपयोग करके क्यूब के प्रारंभिक कॉन्फ़िगरेशन को पढ़ना सीखना था। हमारे पास पहले से ही Arduino के लिए "काम करने" का कार्यक्रम था, इसलिए हमें किसी आश्चर्य की उम्मीद नहीं थी। हालांकि, परियोजना का यह हिस्सा सबसे कठिन निकला, और इसने हमें 2 महीने का और काम दिया।

Photoresistor संकेत

जैसा कि मैंने ऊपर लिखा था, हमने कैपेसिटर के साथ एक स्कैनर सर्किट के साथ शुरुआत की। इस दृष्टिकोण की त्रुटि भयावह थी, इसलिए प्रयोग करने योग्य मूल्यों को प्राप्त करने के लिए, मुझे कई बार माप लेना पड़ा, और फिर उत्सर्जन से छुटकारा मिला। उसके बाद, हमें कुछ इस तरह मिला (यह एक अंधेरे कमरे में इकट्ठे घन को स्कैन करने का परिणाम है):

जैसा कि आप देख सकते हैं, परिणाम आदर्श से बहुत दूर है। सबसे पहले, एक ही रंग के लिए मान अलग-अलग स्थिति में भिन्न होते हैं, क्योंकि फोटोरिस्टर्स और एलईडी थोड़ा अलग दिशाओं में "दिखते हैं"। दूसरे, कुछ रंग रंग अंतरिक्ष में एक दूसरे के बहुत करीब हैं, और कभी-कभी मूल्यों की सीमाएं ओवरलैप होती हैं (उदाहरण के लिए, नारंगी और लाल कभी-कभी समान मूल्य देते हैं)। और अंत में, रीडिंग बाहरी प्रकाश व्यवस्था पर बहुत निर्भर हैं।

नेत्रहीन, कैपेसिटर पर स्कैनर की त्रुटि को निम्न आरेख में देखा जा सकता है (सामान्य तौर पर, यहां एक संवादात्मक संस्करण है ):

पीछे मुड़कर देखें, मुझे आश्चर्य है कि हम ऐसे परिणामों के साथ काम करने के लिए स्कैन कैसे प्राप्त कर पाए, हालांकि इसके लिए प्रश्न में मूल्यों की सावधानीपूर्वक और मुश्किल अंशांकन की आवश्यकता थी थोड़ा कम हो जाएगा।

जैसा कि मैंने कहा, संधारित्र स्कैनर ने काम किया, लेकिन यह बहुत धीमा था। जब हमने इसे एक दूसरे के साथ बदल दिया, बिल्ट-इन अरुडिनो के साथ, रीडिंग बहुत अधिक "भीड़" ( इंटरैक्टिव संस्करण यहां है ) बन गया:

रीडिंग का अंशांकन और क्लस्टरिंग

अब जब हमारे पास फोटोरिस्टर्स से कच्चे आरजीबी रीडिंग थे, तो हमें बिल्ड एल्गोरिदम को क्यूब कॉन्फ़िगरेशन को खिलाने के लिए रंगों की पहचान खुद करनी थी। दो अलग-अलग तरीकों को तुरंत यहां सुझाया गया था: रंग अंतराल और क्लस्टरिंग एल्गोरिदम का उपयोग।

पहला दृष्टिकोण "हेड-ऑन" समाधान है: क्यूब के प्रत्येक पक्ष के लिए मूल्यों के अंतराल को प्रयोगात्मक रूप से निर्धारित करना संभव था (वास्तव में, रंग स्थान को असंतुष्ट क्षेत्रों में विभाजित करने के लिए), और फिर बस एक निश्चित अंतराल के अनुसार मूल्यों को मिलाएं। इस मामले में, क्यूब के किनारे पर 9 संभावित पदों में से प्रत्येक को अलग से माना जाना चाहिए। इस विधि को प्रोग्राम करना बहुत आसान है, लेकिन इसमें दो महत्वपूर्ण कमियां हैं। सबसे पहले, यह हमें विशिष्ट रंगों से बांधता है, जिसका अर्थ है कि हम केवल एक कड़ाई से परिभाषित रूबिक क्यूब एकत्र कर सकते हैं। और दूसरी बात, संभव मूल्यों के अंतराल बाहरी प्रकाश व्यवस्था पर बहुत निर्भर हैं। इसके अलावा, हमने पाया कि परिवेश प्रकाश के आधार पर, एक ही रीडिंग विभिन्न रंगों के अनुरूप हो सकती है।

दूसरे दृष्टिकोण को मूल्यों के प्रारंभिक अंशांकन की आवश्यकता होती है ताकि घन के किनारे पर सभी 9 पदों में एक ही रंग समान परिणाम दे। इस स्थिति में, हम मानों को 6 समूहों में संयोजित करने के लिए क्लस्टरिंग एल्गोरिथ्म का उपयोग कर सकते हैं । उसी समय, यह मायने नहीं रखता कि क्यूब को किन रंगों में रंगा गया है, यदि केवल वे अलग हैं। दुर्भाग्य से, इस विधि को क्लस्टरिंग एल्गोरिदम की संभाव्य प्रकृति के कारण "अस्वीकृत" होना पड़ा: वे "अच्छे" परिणाम का उत्पादन कर सकते हैं, लेकिन इसकी सटीकता की गारंटी नहीं देते हैं।

दोनों दृष्टिकोणों में उनके पक्ष और विपक्ष हैं, इसलिए परिणामस्वरूप हमने बीच में कुछ का उपयोग किया:

सबसे पहले, हम मूल्यों को सामान्य करने के लिए स्कैनर रीडिंग का एक कृत्रिम अंशांकन करते हैं। गुणांक प्रयोगात्मक रूप से प्राप्त किए जाते हैं।
परिणामी RGB मानों को HSV में बदलें
, S ()
, .

यहां तक कि एक अच्छी क्लस्टरिंग एल्गोरिथ्म के साथ, स्कैनिंग अक्सर पर्यावरणीय परिस्थितियों के कारण विफल रही। एल्गोरिथ्म, एक अंधेरे कमरे में कैलिब्रेटेड, दिन की परिस्थितियों में कार्य का सामना नहीं कर सका, और इसके विपरीत। इसके अलावा, यदि बाहरी प्रकाश बहुत उज्ज्वल (प्रत्यक्ष सूर्य के प्रकाश) था, तो स्कैनर ने आमतौर पर काम करना बंद कर दिया, क्योंकि एल ई डी का प्रभाव मुश्किल से ध्यान देने योग्य हो गया। विल्बर ने बहुत ही श्रमसाध्य काम किया जो स्कैनर को परिवेशीय प्रकाश से अलग करता है। मुझे 3 पुनरावृत्तियों से गुजरना पड़ा: हर बार जब हमने सोचा कि यह पर्याप्त होगा, और हर बार हमें एक और अंतराल मिला, जिसके माध्यम से बाहरी प्रकाश फोटोरिसेस्टर पर गिर गया।

निष्कर्ष

इस परियोजना पर काम करना अविश्वसनीय रूप से रोमांचक था। यह देखने के लिए बहुत अच्छा है कि कार आपकी आंखों के सामने आ गई, और यह देखने के लिए विशेष रूप से शांत है कि यह कैसे काम करता है, आपके सभी प्रयासों को सही ठहराता है। हालाँकि, इसकी तुलना उस ज्ञान के भंडार से नहीं की जा सकती है जिसे हम प्रक्रिया में हासिल करने में कामयाब रहे हैं। मैं कल्पना नहीं कर सकता था कि मुझे इलेक्ट्रॉनिक्स, यांत्रिकी, बीजगणित और यहां तक कि गणितीय आंकड़ों पर सामग्री का एक गुच्छा अध्ययन करना होगा, और एक दर्जन उपयोगी उपयोगिताओं और पुस्तकालयों को खोजने के तरीके के साथ। इसलिए मैं बहुत खुश हूं कि मुझे इस परियोजना पर काम करने का अवसर मिला।

जैसा कि हो सकता है, यह कार सिर्फ एक प्रोटोटाइप है। हमने अपने आप को गति रिकॉर्ड तोड़ने का लक्ष्य निर्धारित नहीं किया, और निश्चित रूप से हमें यांत्रिक भागों की पूरी क्षमता का एहसास नहीं हुआ। लेकिन हम निश्चित रूप से मशीन के अगले संस्करण में ऐसा करने की कोशिश करेंगे, जिस पर हमने पहले ही काम शुरू कर दिया है। वहां हम स्कैनिंग के लिए कैमरे का उपयोग करने जा रहे हैं, और मैनिपुलेटर्स के डिजाइन में महत्वपूर्ण बदलाव आए हैं। और हां, यदि आपके कोई प्रश्न, सुझाव या सुझाव हैं, तो मुझे टिप्पणियों में उन्हें सुनकर खुशी होगी।

FAC- आधारित रूबिक क्यूब मशीन