Forum 04 02.indd - Pomiary Automatyka Robotyka

Forum 04 02.indd - Pomiary Automatyka Robotyka

Nr 2/2010
Pomiary Automatyka Robotyka 2/2010
Forum Młodych
Modułowy dydaktyczny robot mobilny MRM.edu
Mateusz Wiśniowski – SKN Cyborg++, Politechnika Warszawska
raz z rozwojem robotyki mobilnej i wciąż rosnącym
jej upowszechnieniem konieczna staje się coraz bardziej zaawansowana edukacja studentów w tej dziedzinie.
Dostępne na rynku roboty mają zamkniętą architekturę,
zwartą budowę i najczęściej nie pozwalają na wprowadzanie modyfikacji ani na rozbudowę. Głównym założeniem
projektu robota dydaktycznego MRM.edu (rys. 1) było
ta jest konstrukcją sztywną, zbudowany jest z aluminium
oraz akrylu. Całość tworzy strukturę warstwową, wewnątrz której umieszczono układy elektroniczne. Szkielet
robota został wykonany w Instytucie Automatyki i Robotyki Politechniki Warszawskiej, następnie został przekazany studentom z Koła Naukowego Robotyki CYBORG++
w celu jego dalszej rozbudowy.
Istotą struktury robota edukacyjnego MRM.edu była innowacyjna modułowa budowa podzespołów elektronicznych. Z założenia każda funkcja robota miała być zrealizowana w postaci niezależnego modułu elektronicznego.
Zaletą jest możliwość prostej rozbudowy systemu o kolejne moduły. Optymalnym rozwiązaniem było zastosowanie
struktury nadrzędny-podrzędny, w tym przypadku jeden
moduł nadrzędny zarządza sześcioma lub więcej modułami podrzędnymi. Każdy z modułów ma własny mikrokontroler oraz tworzy sieć wewnętrzną (rys. 2).
Rys. 1. Dydaktyczny modułowy robot mobilny
stworzenie możliwości nauki zarówno podstaw, jak i bardziej zaawansowanych technik robotyki mobilnej. Konstrukcja robota umożliwia szybki dostęp do podzespołów
elektronicznych, bogata dokumentacja ułatwia naukę i obsługę robota, pełni funkcję pomocy dydaktycznej, stanowi
bazę rozwojową dla kolejnych projektów.
Robot edukacyjny wyposażony został w sensory odległości, za pomocą których może badać otoczenie: w triangulacyjne sensory optyczne oraz w dalmierz ultradźwiękowy, zamontowany na obrotowej głowicy. Szkielet robo-
Rys. 2. Sieć modułów robota
37
Forum Młodych
Pomiary Automatyka Robotyka 2/2010
Rys. 3. Gotowe moduły elektroniczne robota
Rys. 4. Aplikacja nawigacji odruchowej
Moduły zostały wykonane metodą montażu powierzchniowego SMD na specjalnie przygotowanych płytkach
drukowanych – zminiaturyzowanych oraz zoptymalizowanych pod względem łatwości montażu, zarówno elementów na płytce, jak i całych modułów w robocie (rys. 3).
Pierwszym wykonanym rozszerzeniem funkcjonalnym
platformy dydaktycznej MRM.edu był system nawigacji
odruchowej. Takie nawigowanie zakłada, że nie jest okre-
Rys. 5. Przykład zachowania się robota w otoczeniu przeszkód
ślona żadna mapa otoczenia, a robot nie ma zaplanowanej
trasy przejazdu do punktu docelowego. Aplikacja nawigacji określa w każdej chwili, na podstawie danych pomiarowych otoczenia, jaki będzie wykonany kolejny krok, prowadzący robota do określonego celu (rys. 4).
Zadaniem programu sterującego jest spełnienie dwóch
warunków: doprowadzenie robota do celu oraz ominięcie
przeszkód. Na podstawie aktualnego pomiaru otoczenia
system oblicza ruch robota. Decyzja ominięcia podejmowana jest w chwili, gdy przeszkoda znajduje się w pobliżu, jest
to odruch spowodowany bodźcem bliskości przeszkody.
Odruchowy system nawigacji pozwala na unikanie kolizji zarówno z przeszkodami statycznymi jak i poruszającymi się. Dzięki temu możliwa jest nawigacja w nieznanym terenie, labiryncie, a nawet w sytuacji, gdy otoczenie
ulega zmianom lub przemieszczają się ludzie bądź inne
obiekty (rys. 5).
Projekt został wykonany zgodnie z założeniami, w ustalonym terminie. Przeprowadzono wiele testów sprawdzających poprawność pracy robota i system nawigacji odruchowej. Aktualnie robot wykorzystywany jest na zajęciach
dydaktycznych specjalności robotyka.
Innowacyjny system monitorowania
i sterowania produkcją
jako element fabryki przyszłości
Tomasz Mączka, Tomasz Czech, Tomasz Żabiński – SKN ROBO, Politechnika Rzeszowska
zrost konkurencyjności wśród przedsiębiorstw produkcyjnych oraz rosnące wymagania dotyczące
ochrony środowiska i optymalizacji wykorzystania energii wymuszają konieczność monitorowania i optymalizacji
procesów produkcyjnych. Dąży się do minimalizacji kosztów produkcji przy jednoczesnej maksymalizacji wydajności i zachowaniu odpowiedniej jakości produkowanych
wyrobów. Ze względu na rosnącą złożoność systemów produkcyjnych, klasyczne struktury organizacyjne nie będą
w stanie sprostać wymaganiom stawianym fabrykom przyszłości. W związku z tym są opracowywane nowe koncepcje organizacyjne, np. holonowe, fraktalne oraz bioniczne,
których realizacja w praktyce wymaga zastosowania nowoczesnych rozwiązań w obszarach informatyki, automatyki
i robotyki. W przedsiębiorstwach produkcyjnych przyszło-
38
ści znaczna część procesów decyzyjnych oraz zadań sterowania realizowanych aktualnie przez człowieka musi zostać
zastąpiona przez maszynowe przetwarzanie danych wykorzystujące techniki sztucznej inteligencji [1, 2]. Aby było
to możliwe, przedsiębiorstwo musi zastosować nowoczesne
środki techniczne do stworzenia odpowiedniej infrastruktury sprzętowo-programowej poczynając od poziomu hali
fabrycznej [3, 4]. Poprawnie skonstruowana infrastruktura umożliwi sterowanie maszynami, komunikację pomiędzy urządzeniami a różnymi komórkami organizacyjnymi
przedsiębiorstwa, gromadzenie i przetwarzanie danych, komunikację z operatorami, wizualizację i zdalny podgląd stanu maszyn na hali fabrycznej oraz prezentację w trybie on-line wybranych wskaźników statystycznych obliczanych
na podstawie zarejestrowanych danych.
Nr 2/2010
Prezentowane wyniki to efekt pierwszego etapu projektu
realizowanego przez koło naukowe ROBO we współpracy z Katedrą Informatyki i Automatyki Politechniki Rzeszowskiej i dwoma firmami należącymi do klastra Zielona
Kuźnia. Inspiracją dla prowadzonych prac są rzeczywiste
potrzeby polskich firm produkcyjnych tworzących klaster.
Projekt polega na stworzeniu koncepcji (w warstwie automatyki, robotyki i informatyki) systemu wytwarzania
przyszłości i jej implementacji w rzeczywistym środowisku produkcyjnym. W pierwszym etapie określono konfigurację sprzętową oraz zainstalowano w rzeczywistej hali
produkcyjnej prototypową wersję systemu przeznaczoną
dla jednej maszyny. Stanowisko jest testowane od kilku
miesięcy w codziennym procesie produkcyjnym. Obecnie
są prowadzone prace mające na celu objęcie systemem kolejnych maszyn.
Celem projektu jest stworzenie innowacyjnego rozwiązania przeznaczonego do sterowania i monitorowania systemów wytwarzania. Skonstruowana platforma sprzętowo-programowa będzie stanowiła podstawę do implementacji
nowatorskich struktur organizacyjnych fabryk przyszło-
Rys. 1. Struktura systemu dla jednego sterownika i sześciu maszyn
Studenckie Koło Naukowe Automatyków i Robotyków Robo powstało
w 2006 r. w Katedrze Informatyki i Automatyki Politechniki Rzeszowskiej. Pierwszym prezesem oraz głównym założycielem był Rafał Pajda.
W 2006 r. zespół liczył 6 członków, aktualnie w pracach koła uczestniczy
19 studentów. Robo jest współzałożycielem i członkiem, istniejącego
od 2008 r., Stowarzyszenia Kół Naukowych Politechniki Rzeszowskiej.
Działalność Robo koncentruje się na trzech grupach projektów: systemy
informatyczne oraz ich integracja z urządzeniami automatyki i robotyki
w inteligentnych systemach wytwarzania; komputery pokładowe dla
urządzeń mobilnych (np. samolot, quadrotor, robot typu Johnny 5); inteligentny wózek dla osób niepełnosprawnych. Koło angażuje się w działania popularyzujące wiedzę z zakresu automatyki i robotyki, między innymi wśród uczniów szkół średnich, poprzez współpracę z Rzeszowskim
Centrum Kształcenia Praktycznego i uczestnictwo w Targach Edukacyjnych. Robo współpracuje również z firmami, realizując wspólne projekty oraz organizując praktyki studenckie. Członkowie koła uczestniczą
w przemysłowych projektach realizowanych w ramach Klastra Zielona
Kuźnia, jak również mają dorobek naukowy w postaci publikacji i uczestnictwa w konferencjach o zasięgu krajowym i międzynarodowym.
Pomiary Automatyka Robotyka 2/2010
ści oraz zastosowania technik agentowych i metod sztucznej inteligencji w polskich przedsiębiorstwach produkcyjnych. Autorzy głęboko wierzą, że ich praca przyczyni się
do wzrostu konkurencyjności i innowacyjności polskich
firm produkcyjnych, a tym samym do wzmocnienia pozycji
Polski na arenie międzynarodowej i podniesienia standardu
życia Polaków.
Struktura systemu
Podstawowa struktura systemu składa się z trzech głównych poziomów tj. hali produkcyjnej, serwerów danych
oraz stacji klienckich (rys. 1).
Poziom hali produkcyjnej
Głównym elementem systemu, na poziomie hali produkcyjnej, są sterowniki przemysłowe typu embedded PC,
które łączą funkcjonalność PLC/CNC z możliwościami
systemu operacyjnego WinCE. Programy PLC/CNC oraz
aplikacje Windows pracują na tej samej platformie sprzętowej. Strukturę komunikacyjną między sterownikami i pozostałymi elementami systemu oraz między sterownikami
a rozproszonymi modułami wejść/wyjść (protokół EtherCAT) zapewnia sieć Ethernet. Oprogramowanie na poziomie PLC oraz WinCE zostało zaprojektowane i zaimplementowane tak, aby jeden sterownik mógł obsługiwać
wiele maszyn. Stworzono skalowalną strukturę, zarówno
w warstwie programowej jak i sprzętowej, w której jeden
sterownik aktualnie może monitorować i sterować od 1 do
6 maszyn (rys. 1, 2).
Sterowniki, poprzez rozproszone moduły wejść/wyjść,
komunikują się z elementami maszyn takimi jak: czujniki, urządzenia wykonawcze, przyciski sterujące itp. Dodatkowo za pomocą złącz DVI, portów USB i COM oraz
sieci Ethernet komunikują się z dodatkowym osprzętem
stanowiska jak: przemysłowy panel dotykowy 15”, czytnik kodów kreskowych oraz czytnik RFID. Docelowo
Strona koła: www.robo.prz-rzeszow.pl
Misją koła jest zdobywanie wiedzy i doświadczeń poprzez pracę w interdyscyplinarnych zespołach powołanych do tworzenia i implementacji
innowacyjnych rozwiązań
Opiekunem koła jest dr inż. Tomasz Żabiński, adiunkt w Katedrze Informatyki i Automatyki Politechniki Rzeszowskiej. Jego zainteresowania
zawodowe to klasyczne i inteligentne metody sterowania urządzeniami
mechatronicznymi, inteligentne systemy wytwarzania, systemy szybkiego prototypowania układów sterowania. Aktualnie prowadzi zajęcia
z przedmiotów: automatyka i sterowanie, przemysłowe systemy sterowania układami mechatronicznymi, przemysłowe systemy CNC, systemy
zarządzania produkcją – MES.
Dane kontaktowe:
dr inż. Tomasz Żabiński
Politechnika Rzeszowska, Wydział Elektrotechniki i Informatyki
Katedra Informatyki i Automatyki
ul. W. Pola 2, 35-959 Rzeszów
(48)(17) 8651766, e-mail: [email protected]
www.tomz.prz-rzeszow.pl
39
Forum Młodych
Pomiary Automatyka Robotyka 2/2010
a)
z modułem harmonogramowania produkcji. Szczegółowe
dane dotyczące zlecenia produkcyjnego (opis produktu,
liczba sztuk, parametry jakościowe) są pobierane z systemu klasy ERP i wyświetlane na stanowisku pracy operatora maszyny. Docelowo stan zlecenia (wyprodukowana liczba sztuk, czas realizacji) będzie synchronizowany z systemem planistycznym.
Poziom stacji klienckich
b)
Aplikacja dla stacji klienckich wykorzystuje technologię
WWW i może działać zarówno w sieci intranet jak i Internet. Dostęp do serwisu WWW wymaga autoryzacji. Do
stworzenia aplikacji wykorzystano technologię Java EE 5,
framework JSF, Ajax oraz bibliotekę RichFaces.
Aktualnie aplikację WWW tworzą dwa główne moduły,
tj. monitorowania on-line oraz statystyk. Pierwszy moduł
zapewnia dostęp do aktualnych danych o stanie maszyn,
o czynnościach wykonywanych przez operatorów i postępie realizacji produkcji. Zastosowano odwzorowanie
struktury fabryki w postaci drzewa, w którym kolejne poziomy tworzą hale, gniazda i maszyny (rys. 3a).
a)
b)
Rys. 2. Wygląd interfejsu operatorskiego na poziomie hali produkcyjnej:
a) widok podstawowy, b) wizualizacja postępu produkcji
na stanowisku operatora zainstalowane zostaną dodatkowe urządzenia pomiarowe np. suwmiarki elektroniczne.
Do głównych zadań realizowanych obecnie przez sterowniki należą: graficzny interfejs operatorski (rys. 2), autoryzacja operatorów (RFID), rejestracja działań operatorów, definiowanie przyczyn postoju, wsparcie dla realizacji planów
kontroli jakości, egzekwowanie harmonogramów produkcji
oraz wizualizacja danych np. parametrów zlecenia produkcyjnego czy normatywnych i aktualnych czasów realizacji
czynności przygotowawczo-zakończeniowych.
Poziom serwerów danych
Warstwę serwerów danych i stacji klienckich stanowią
komputery PC umożliwiające dostęp do danych systemu
dla różnych komórek przedsiębiorstwa, między innymi dla
działu utrzymania ruchu. Komunikacja między serwerami
a sterownikami wykorzystuje technologię Web Services
i serwer GlashFish. W obrębie tego samego serwera działa
aplikacja webowa udostępniająca stacjom klienckim dane
o aktualnym stanie urządzenia i procesu produkcyjnego,
zapewnia dostęp do statystyk. Aplikacja ta komunikuje się
z modułem zbierania i przetwarzania danych w technologii
EJB. W systemie wykorzystano bazę danych PostgreSQL.
Zaimplementowano już podstawową wymianę danych
40
Rys. 3. Wygląd interfejsu www: a) widok gniazda, b) wykres statystyki
liczby wyprodukowanych sztuk
Moduł statystyk pozwala na dwa sposoby analizy danych tj. zbiorczy dla grupy maszyn oraz indywidualny dla
wybranej maszyny. Użytkownik ma możliwość odpowiedniego skonfigurowania statystyki poprzez wybór interwałów czasowych, elementów uwzględnianych w analizie,
rodzaju prezentacji danych (np. w dobowym lub tygodniowym ujęciu) oraz typu wykresu (np. słupkowy, liniowy).
Aplikacja udostępnia moduł raportów wykorzystujący bibliotekę JasperReports. Szablony raportów są tworzone za
pomocą oprogramowania IReport (rys. 3b) i umożliwiają
zapis wyników do formatu PDF lub XLS.
Planowane prace
Projekt zakłada objęcie systemem całego parku maszynowego w fabryce, w której aktualnie prowadzone są prace oraz
włączenie do systemu kluczowych zasobów produkcyjnych
jej kooperantów z klastra Zielona Kuźnia. System umożliwi
tworzenie wirtualnych gniazd lub linii produkcyjnych, dzięki czemu przewidywalność i terminowość realizacji zleceń
produkcyjnych powinna ulec znacznej poprawie.
Nr 2/2010
Pomiary Automatyka Robotyka 2/2010
Członkowie SKN ROBO
Już obecna wersja systemu, monitorująca jedną maszynę, pozwala na uzyskanie interesujących wniosków dotyczących realizacji procesu produkcyjnego. Monitorowanie
pełnego parku maszynowego pozwoli uzyskać znaczne korzyści w obszarze optymalizacji procesów produkcyjnych
w przedsiębiorstwie. Zysk z wprowadzenia systemu będzie
dotyczył nie tylko kwestii finansowych (oszczędność materiału, odpowiedni przydział pracowników i zleceń do maszyn), ale wpłynie pozytywnie na środowisko (zmniejszenie zużycia energii i ilości generowanych odpadów itp.).
Planowany kolejny obszar rozwoju systemu to analiza
zebranych danych oraz pozyskiwanie wiedzy, wskazówek
i wniosków odnośnie wydajności maszyn i operatorów,
wykorzystania materiału, realizacji zleceń oraz możliwości usprawnienia i udoskonalenia procesów produkcyjnych. Na podstawie zarejestrowanych w czasie działania
testowej wersji systemu liczby zdarzeń dla jednej maszyny nasuwa się wniosek, iż dla ich efektywnej i skutecznej
analizy konieczne są metody sztucznej inteligencji. Techniki drążenia danych i pozyskiwania z nich wiedzy mogą
umożliwić, między innymi, wykrywanie niewłaściwych
zachowań operatora powodujących przestoje i awarie oraz
wykrywanie czynników wpływających na proces produkcyjny i określanie poziomu ich oddziaływania. Autorzy
przewidują, że na bazie pozyskiwanej w sposób automa-
tyczny wiedzy będzie istniała możliwość automatycznego
przypisywania operatorów i maszyn do zleceń produkcyjnych, tak aby zminimalizować liczbę awarii i zmaksymalizować efektywność produkcji.
Efektem końcowym projektu będzie stworzenie inteligentnego systemu monitorującego i sterującego procesem
produkcyjnym wraz z wykorzystaniem technik agentowych
i sztucznej inteligencji. Zaprojektowana struktura programowo-sprzętowa umożliwi implementację w rzeczywistym środowisku produkcyjnym nowoczesnych koncepcji
organizacyjnych fabryk przyszłości np. holonowych.
Jesteśmy głęboko przekonani o konieczności stosowania
w polskich fabrykach inteligentnych systemów monitorowania i sterowania produkcją. Wierzymy, że prowadzony
projekt spotka się z szerszym zainteresowaniem ze strony
przedsiębiorstw produkcyjnych.
Bibliografia
[1] Bollinger J. G. et al: Visionary Manufacturing Challenges for 2020. Committee on Visionary Manufacturing
Challenges, Board on Manufacturing and Engineering
Design, Commission on Engineering and Technical
Systems, National research Council, National Academy
Press, Washington D.C. 1998.
[2] Christo C., Cardeira C.: Trends in Intelligent Manufacturing Systems. IEEE International Symposium on Industrial Electronics, Vigo, Spain 2007.
[3] Żabiński T., Mączka T., Jędrzejec B.: Control and Monitoring System for Intelligent Manufacturing – Hardware and Communication Software Structure. [w:] 7th
Conference on Computer Methods and Systems, Kraków, p. 135-140. 2009.
[4] Żabiński T., Mączka T.: Human System Interface for
Manufacturing Control – Industrial Implementation. 3rd
International Conference on Human System Interaction, Rzeszów, 2010. (artykuł zgłoszony)
Projekt P.I.W.O.
SKN MOS – Politechnika Wrocławska
rojekt P.I.W.O. to nietypowy system oświetlenia budynku stworzony przez Koło Naukowe MOS działające przy Katedrze Metrologii Elektronicznej i Fotonicznej
Politechniki Wrocławskiej.
Projekt liczy sobie już trzy lata. Początkowo realizowany był przez kilku studentów wykorzystujących oświetlenie pokoju. Potem ewoluował do niezależnej instalacji,
która umożliwiała wyświetlanie pokazu w dwóch kolorach. W zeszłym roku świetlne animacje były już wyświetlane w czterech barwach. Tak duże przedsięwzięcie wymaga jednak bardzo poważnego podejścia. Każdy szczegół
musi być w pełni dopracowany, by nie zawieść oczekiwań
kilkutysięcznej grupy widzów.
41
Forum Młodych
Pomiary Automatyka Robotyka 2/2010
Dlaczego „P.I.W.O.”?
Skrót P.I.W.O. ma podwójne uzasadnienie. Od razu zwraca
na siebie uwagę każdego studenta, a rozwinięcie poszczególnych liter to Potężny Indeksowany Wyświetlacz Oknowy. Potężny, ponieważ jego gabaryty są ogromne. Indeksowany oznacza możliwość adresowania poszczególnych
okien, Wyświetlacz - bo projekt zamienia budynek w duży
ekran, Oknowy - ponieważ pikselami są okna budynku.
Skąd bierzemy światło
Nawet tak z pozoru proste zadanie, jak dobór źródła światła w tak dużym projekcie staje się zagadnieniem wymagającym licznych dyskusji popartych przeprowadzonymi
doświadczeniami.
W pierwszej edycji wykorzystaliśmy żyrandole znajdujące się we wszystkich pokojach. Takie rozwiązanie sprawiło, że jasność świecenia poszczególnych okien była różna, a skonstruowany przez nas wyświetlacz był jednokolorowy. Do realizacji drugiej edycji opracowaliśmy własne
moduły, a w każdym z nich zamieściliśmy dwie żarówki
(zwykłą i pomalowaną na czerwono), co pozwoliło na wyświetlenie pokazu w dwóch kolorach. Pracując nad trzecią
edycją mieliśmy już spory bagaż doświadczeń. Wiedzieliśmy już, że zastosowanie żarówek do wyświetlania ruchomych animacji nie jest dobrym rozwiązaniem ze względu na długi czas zapalania i gaśnięcia. Włókno żarówki
podłączone do napięcia nie emituje światła do razu (musi
najpierw się rozgrzać). Po odłączeniu zasilania, również
potrzebuje czasu na ostygnięcie. Najlepszym sposobem
realizacji wydawało się zastosowanie diod LED, ale ich
wysoka cena zmusiła nas do pozostania przy dawnym rozwiązaniu. Chcąc jednak ulepszyć pokaz, postanowiliśmy
wypróbować kilka rodzajów żarówek, biorąc pod uwagę
czas zaświecania i gaśnięcia.
Zbudowaliśmy układ pomiarowy składający się z fotorezystora w układzie dzielnika napięciowego umieszczonego w odległości 10 cm od żarówki. Przebieg napięcia
w funkcji czasu od włączenia/wyłączenia zasilania badaliśmy oscyloskopem. Okazało się, że czasy zapalania
żarówek są podobne, ale czas gaśnięcia żarówki o mocy
100 W jest dwa razy dłuższy niż żarówki o mocy 60 W.
To skłoniło nas do zastosowania dwóch żarówek o mocy
60 W w każdym z kolorów. Ponieważ trzecią edycję pokazu chcieliśmy wzbogacić o kolejne kolory (czerwony, zielony, niebieski, żółty), w projekcie wykorzystano 960 żarówek (120 okien × 8 żarówek).
42
W trzeciej edycji projektu sprawę kolorowych żarówek
postawiliśmy sobie za punkt honoru. Zwróciliśmy się do
chemika, który zajmuje się też produkcją farb do malowania zniczy. Zaoferował nam farbę wykorzystującą bezbarwną bazę silikonową, przeznaczoną do pracy w temperaturze do 600 °C, zmieszaną z odpowiednim barwnikiem.
W efekcie miało to dać dopuszczalną temperaturę pracy
na poziomie 160 °C. Wkrótce otrzymaliśmy cztery puszki
farby w kolorach czerwonym, niebieskim, zielonym i żółtym. Przystąpiliśmy do opracowania techniki malowania.
Bardzo dobre rezultaty dało malowanie przez zanurzenie
w farbie, a następnie podłączenie na 3 minuty do prądu.
Tyle czasu wystarczało, by farba wyschła pod wpływem
Moduł oświetleniowy
Schemat blokowy modułu oświetleniowego
temperatury.
Testy żarówek
Moduły oświetleniowe
Ze względów ekonomicznych żarówki malowaliśmy domowym sposobem. Trochę trudności przysporzył nam dobór odpowiedniej farby. Wszystkie zakupione preparaty
nie wytrzymywały wysokich temperatur. W drugiej edycji
projektu, pod presją czasu - szybko zbliżającego się dnia
premiery, użyliśmy farb do szkła w sprayu. Niestety już
po kilku minutach świecenia farba zaczynała się wyraźnie wypalać. Był to jednak na tyle wolny proces, że tak
pomalowane żarówki z powodzeniem mogły wytrzymać
godzinny pokaz.
Decydując się w projekcie P.I.W.O.3 na zastosowanie aż
czterech kolorów, stanęliśmy przed zadaniem przesyłania zwiększonej ilości danych. Nie mogliśmy wzorować
się na rozwiązaniach poprzedniej edycji i do każdego modułu doprowadzać osobny przewód dla każdego koloru.
Ogromna liczba przewodów za bardzo skomplikowałaby
montaż i wykonanie. Zatem nowa wersja modułów została wyposażona w mikrokontroler, który po odebraniu ramki informacji steruje odpowiednimi żarówkami. Sygnał
zaświecania trafia na optotriak, który stanowi separację
Nr 2/2010
Pomiary Automatyka Robotyka 2/2010
galwaniczną napięć niskich i wysokich. Optotriak załącza
triak, który bezpośrednio steruje pracą żarówki.
narzędzie do szybkiego i wygodnego programowania. Co prawda do
programowania pamięci flash można wykorzystać komputer przenośny
- laptop, jednak w takim przypadku
kłopot stanowi programowanie pamięci EEPROM, w której zapisany
jest indywidualny adres każdego modułu. Problem polega na tym, że adres
jest przydzielany i wgrywany dopiero
w trakcie instalacji modułu w danym
pokoju.
Dlatego zaprojektowaliśmy i zbudowaliśmy kilka sztuk mobilnych programatorów. Mają one wyświetlacz
LCD 4×16, klawiaturę numeryczną oraz dwa gniazda RJ25. Jedno
z gniazd służy do podłączenia modułu
oświetleniowego. Umożliwia ono zaprogramowanie modułu oraz uruchomienie programu diagnostycznego.
Sieć sterująca
Montaż
Architektura sieci, za pomocą której przekazywane są
dane, wykorzystuje standard RS-485 FullDuplex. Jest to
popularny standard, który ze względu na zastosowanie symetrycznego, różnicowego łącza wykorzystuje się w miejscach narażonych na zakłócenia. Pozwala on na przesyłanie danych na odległości od 5 m do 1000 m przy prędkości
transmisji sięgającej 1-2 Mbps. Ze względu na rozległość
sieci i jej dwuwymiarowy charakter konieczne okazało się
zastosowanie koncentratorów. Każdy koncentrator ma jeden port wejściowy i pięć portów wyjściowych. Nie wpływają one na treść przesyłanych danych a jedynie regenerują sygnał i przekazują go na wszystkie porty wyjściowe
(jeden koncentrator na dwa piętra). Sieć ma jednego zarządcę – komputer PC. Żadne urządzenie poza nim nie ma
prawa rozpocząć nadawania, chyba że odpowiada na pytanie zarządcy. Sieć jest w pełni skalowalna, a huby mogą
zostać wpięte w praktycznie dowolnym miejscu, także
między modułami oświetleniowymi.
Ze względu na nasze duże doświadczenie, montaż sieci
w akademiku nie był trudny. Został rozpoczęty zaledwie
cztery dni przed pokazem. Dzięki dobremu przygotowaniu i ustaleniu planu działania było to wystarczająco dużo
czasu. Całość sieci udało się uruchomić dopiero w dniu
premiery, ale było to spowodowane głównie trudnościami w dostępie do pokoi. Rozpoczęcie pokazu odbyło się
planowo, a całość trwała około godziny i składała się z 55
animacji.
Projekt po raz kolejny udowodnił, jak wiele może osiągnąć grupa ambitnych studentów. Projekt zachęcił do aktywnego działania nie tylko całe Koło Naukowe MOS ale
również liczne organizacje pomagające w przygotowaniach, organizacji i reklamie całego przedsięwzięcia.
Schemat blokowy zbudowanej przez nas sieci
Programator modułów oświetleniowych
Każdy ze 120 modułów oświetleniowych wyposażony
jest w mikrokontroler, w związku z czym potrzebne jest
Mobilny programator modułów oświetleniowych
Podsumowanie
Nasz projekt może wydać się niepoważny, nie zasługujący na
miano projektu koła naukowego. My mamy inne zdanie.
Projekt P.I.W.O. to duże przedsięwzięcie, które można porównać do zorganizowania wielkiego koncertu. Dla
wielu studentów stanowi dodatkową rozrywkę w czasie
Juwenaliów, a uczelni zapewnia doskonałą reklamę. Dla
nas to okazja do zdobycia bezcennego doświadczenia, wynikającego z rozwiązania trudnych problemów technicznych i logistycznych.
Opracowana sieć, przy zastosowaniu zamiast modułów
oświetleniowych innych urządzeń końcowych, może posłużyć do wymiany informacji z poszczególnymi pokojami w budynku, np. do odczytu stanów czujników przeciwpożarowych.
W 2010 r. zamierzamy równie ambitnie podejść do organizacji projektu, dopracować zaobserwowane niedociągnięcia i jak co roku, rozbudować go o kolejny nowy
element. Już dzisiaj zapraszamy na ten wyjątkowy pokaz.
Miejsce, które wybraliśmy do realizacji naszego projektu,
43
Pomiary Automatyka Robotyka 2/2010
wydaje się być stworzone do tego celu: to
osiedle akademickie – Wittigowo, prawdziwie studencka aglomeracja! I tylko
tam może dojść do skutku tak szalona
inicjatywa. Nasz system oświetlenia zostanie zainstalowany w akademiku T-16.
Pokaz projektu P.I.W.O.4 odbędzie się
podczas Juwenaliów 2010 organizowanych przez Samorząd Studencki Politechniki Wrocławskiej. Święto każdego studenta, czyli Juwenalia tradycyjnie odbywają się w maju. Zapraszamy!
Strona projektu:
http://projekt-piwo.pl
Strona SKN MOS:
http://www.mos.pwr.wroc.pl
44
Forum Młodych
Członkowie SKN MOS