Construiremos el robot con el sensor de ultrasonidos en su parte superior, paralelo al suelo y mirando hacia delante.
Compararemos las medidas reales con las mostradas en el LCD. Lo haremos en cuatro puntos:
- 1º Medida: Distancia real máxima y mínima.
Colocaremos el robot con el sensor perpendicular a la pared. Acercaremos y alejaremos el robot de la pared para ver cuales son las distancias máxima y mínima que puede medir.
Los resultados son:
- Distancia máxima: 219 cm
- Distancia mínima: 6 cm
- 2ª Medida: Máximo ángulo respecto a la pared.
Situaremos el robot a 40cm de la pared, e iremos girando el robot con giros <10º hasta obtener desde -90º - 90º Los resultados son:
- Rango de ángulos: -51º .. +51º
- 3ª Medida: ¿Tiene el sensor error sistemático?
Colocaremos el robot perpendicularmente a la pared a distancias de 20,30,40,50,60,70,80,90,100 cm.
Una vez tomadas las medidas, calcularemos la media de la diferencia entre la medida y la distancia real.
- Medida Real (cm) Medida LCD (cm)
- 20 22
- 30 31
- 40 41
- 50 51
- 60 60
- 70 70
- 80 81
- 90 91
- 100 101
120 122
La media del error entre la medida tomada y la real es 1.2 cm
- 4ª Medida: Incertidumbre del valor del sensor
Vamos a calcular por separado la incertidumbre en el eje X y en el eje Y.
- Cálculo incertidumbre del eje X:
Para el cálculo del eje X, colocamos el robot a distintas distancias de la pared, y tomaremos 10 medidas por cada distancia. Una vez tomadas todas las medidas calcularemos la media para cada una de las distancias.
Aquí vemos el resultado:
Vemos que el error es más alto cuanto más lejos está de la pared.
- Cálculo incertidumbre del eje Y:
Para el cálculo del eje Y colocaremos el robot en el origen de coordenadas, y determinaremos a qué distancia del eje X comienza a detectar el obstáculo.
Aquí vemos el resultado:
Como podemos comprobar, si forma un cono, pero es en las distancias medias, cuando más alejado es capaz de ver, por lo que se asemeja más a un rombo.
Ahora calcularemos la matriz de covarianza empleando el código que utilizamos en la primera práctica ( lo podéis ver en entradas anteriores del blog.
La matriz de covarianza queda:
P = 725.4 -11.1
-11.1 2.7