로봇제작 - 제작 현황

지난번 MG995 서보모터 테스트 이후 교체를 진행하였다.

역시나 HS-311과는 반대방향으로 움직였다. 물론 방향을 바꾸면 되긴 하지만 원래의 모양과는 달라서 현재대로의 모양을 유지하려면 결국 아두이노에서 각도를 수정해 줄 수밖에 없다.

 

이와 함께 좀더 짧은 프레임으로도 교체하였다. 혹시나 기존 프레임에 MG995를 결합하려고 했으나 서보혼이 맞지 않아 그냥 교체하였다.

 

교체 후 각도 테스트 진행 중에 난관에 부딪혔었다.

특정 각도를 움직일때마다 엄청 떠는 것이었다. 아주 요동치듯 떨려서 도저히 쓸 수 없을 지경이었다.

속도나 각도 등 여러 번 최소화 시도를 하였으나 그래도 떨림은 있었다.

 

그런데 문제는 생각보다 쉽게 해결되었다. 

전압을 낮춰주었다. 대부분의 서보 전압은 보통 4.8v ~ 7.2v 사이를 지원한다. MG995는 최대 7.2v에서 작동하며 권장은 6.6v라고 한다. 물론 서보라고 하더라도 전압을 오버시켜도 작동은 된다. 힘부족을 생각해서 그렇게 9v 전압을 준 것이었는다. MG995는 오히려 문제가 된 것 같다. 따라서 현재는 6.6v까지만 줬는데.. 약간 문제가 있는 듯 하다.

 

안정성으로 보면 HS-311은 최대 6v에서 작동하는데 그동안 9v나 12v 테스트에도 안정적으로 원하는 각도로 작동되었다. 이게 더 좋은 듯하다. 다만, 토크가 약하다.

 

어쨌든 가장 힘이 많이 적용되는 첫 번째 프레임에 MG995의 13kg 토크를 적용하니 힘은 부족하지 않았다. 힘이 들어하는 것도 없다. 이점은 좋은 것 같다. 다만, 전부 메탈기어라 그런지 시끄럽다.

 

아래와 같이 동작에 무리가 없이 잘 작동하며 블루투스로 버튼으로도 동작한다.

 

이와 함께 음성인식도 다시 한번 테스트를 진행했다. 음성인식을 통해 동일한 동작을 보여준다.

 

 

그리고 수동모드도 잘 되는지 확인했다. 수동모드는 음성모드와 직접 조작해야 하니까 연계할 필요는 없긴 하다. 

이 또한 동작에 무리가 없다.

 

 

일단 잘 돌아다니는 것 같은데,, 

어쨌든 DC모터도 정상적으로 잘 움직이는 것 같다. 다만 전압이 낮아져서 힘이 약해졌다. 세부적인 속도조절은 어렵게 되었다.;; 전압을 좀 별도로 공급하는 것을 고려해 봐야겠다.

 

이제 남은 작업은 앱을 통한 사물인식을 적용하는 것이다. Darknet을 통해 weights를 출력했고, ONNX로 컨버팅 하는 방법을 찾는 중이긴 하다. 오로지 CPU만으로 진행해야 돼서 tensorflow, keras의 방법으로 할 수가 없다.;;; 이게 됐으면 weights 출력에 4일가량 걸리지 않았을 테니까...

 

이 부분에 너무 시간을 소비하면 일단 Object Detection 방식은 보류하고 Image Classifier 방식으로 좀 더 연구해 봐야 할 것 같다. 전자의 정확성이 더 좋은데...

 

이다음으로의 앱에서의 추가 코드는 쓰레기통으로 물건을 넣는 것을 만드는 것이겠다.

그러면 이번 프로젝트의 프로토타입 첫 번째의 완성이다.