KI-gestützter Linienfolger-Roboter auf Arduino Nano Basis

Code-Highlights

PID-Berechnung

void calculatePID() {
  P = error;
  I = I + error;
  D = error - previousError;
  PIDvalue = (Kp*P) + (Ki*I) + (Kd*D);
  previousError = error;
}

Zustandsmaschine (Exploration)

void mazeSolve(void) {
  while (!status) {
    readLFSsensors();
    switch (mode) {
      case NO_LINE:      motorStop(); goAndTurn(LEFT, 180); recIntersection('B'); break;
      case CONT_LINE:    runExtraInch(); readLFSsensors();
                         if (mode != CONT_LINE) { goAndTurn(LEFT, 90); recIntersection('L'); }
                         else mazeEnd(); break;
      case RIGHT_TURN:   runExtraInch(); readLFSsensors();
                         if (mode == NO_LINE) { goAndTurn(RIGHT, 90); recIntersection('R'); }
                         else recIntersection('S'); break;
      case LEFT_TURN:    goAndTurn(LEFT, 90); recIntersection('L'); break;
      case FOLLOWING_LINE: followingLine(); break;
    }
  }
}

Pfad-Vereinfachung

void simplifyPath() {
  if (pathLength < 3 || path[pathLength-2] != 'B') return;
  int totalAngle = 0;
  for (int i=1; i<=3; i++) {
    switch(path[pathLength-i]) {
      case 'R': totalAngle += 90; break;
      case 'L': totalAngle += 270; break;
      case 'B': totalAngle += 180; break;
    }
  }
  totalAngle %= 360;
  switch(totalAngle) {
    case 0:   path[pathLength-3] = 'S'; break;
    case 90:  path[pathLength-3] = 'R'; break;
    case 180: path[pathLength-3] = 'B'; break;
    case 270: path[pathLength-3] = 'L'; break;
  }
  pathLength -= 2;
}

Bluetooth-Steuerung & PID-Tuning

Per Smartphone (Bluetooth-Terminal) sendet man Befehle: g (Start Linefollow), s (Stopp), f/b/l/r (manuell), p/i/d + Wert (PID-Parameter live ändern).

Aufbau & Inbetriebnahme

1. Chassis bauen, Servos montieren, Sensor-Array vorne zentriert (5 PID), seitliche Sensoren links/rechts leicht nach außen versetzt.
2. Verkabelung: PID-Sensoren → D12, D18, D17, D16, D19; Laterale → A0 (Rechts), A1 (Links); Servos → D5 (Links), D3 (Rechts); BT → D10 (RX), D11 (TX); Taster → D9; LED → D13.
3. Akku anschließen, Arduino programmieren.
4. PID-Werte per BT anpassen (Start: Kp=50, Ki=0, Kd=0).
5. Ersten Lauf starten (g), Roboter lernt Labyrinth. Taster drücken → 2. Lauf (Optimiert).

Tipps & Weiterentwicklung

• Mehr Sensoren (8–10) für höhere Auflösung & Geschwindigkeit.
• DC-Motoren mit Encodern statt Servos für präzisere Odometrie.
• Rechte-Hand-Regel als Alternative implementieren.
• KI-Erweiterung: Q-Learning für optimale Pfadfindung ohne Hand-Regel.
• Kamera (OpenMV) für visuelle Linien- & Hinderniserkennung.

Fazit

Der Roboter demonstriert eindrucksvoll, wie aus einfachen IR-Sensoren und einer Zustandsmaschine ein lernfähiges System entsteht. Die modulare Code-Struktur erleichtert Experimente. Basis für weiterführende KI-Robotik-Projekte.