vielleicht gibt es das auch schon in QGC oder so

ToDo: Ultraschallsenoren zum Test einlesen
Mit folgendem Skript getestet:

import RPi.GPIO as GPIO
import time

#GPIO Modus (BOARD / BCM)
GPIO.setmode(GPIO.BCM)

#GPIO Pins zuweisen
GPIO_TRIGGER = 23
GPIO_ECHO = 24

#Richtung der GPIO-Pins festlegen (IN / OUT)
GPIO.setup(GPIO_TRIGGER, GPIO.OUT)
GPIO.setup(GPIO_ECHO, GPIO.IN)

def distanz():
    # setze Trigger auf HIGH
    GPIO.output(GPIO_TRIGGER, True)

    # setze Trigger nach 0.01ms aus LOW
    time.sleep(0.00001)
    GPIO.output(GPIO_TRIGGER, False)

    StartZeit = time.time()
    StopZeit = time.time()

    # speichere Startzeit
    while GPIO.input(GPIO_ECHO) == 0:
        StartZeit = time.time()

    # speichere Ankunftszeit
    while GPIO.input(GPIO_ECHO) == 1:
        StopZeit = time.time()

    # Zeit Differenz zwischen Start und Ankunft
    TimeElapsed = StopZeit - StartZeit
    # mit der Schallgeschwindigkeit (34300 cm/s) multiplizieren
    # und durch 2 teilen, da hin und zurueck
    distanz = (TimeElapsed * 34300) / 2

    return distanz

if __name__ == '__main__':
    try:
        while True:
            abstand = distanz()
            print ("Gemessene Entfernung = %.1f cm" % abstand)
            time.sleep(1)

        # Beim Abbruch durch STRG+C resetten
    except KeyboardInterrupt:
        print("Messung vom User gestoppt")
        GPIO.cleanup()

Lösung

1. Neues Package auf Raspi erstellen
2. auf github pushen
3. auf PC code vom alten Package einfügen
4. pushen
5. auf Raspi downloaden

testen, ob VO auch geht oder SLAM benutzt werden muss, was sehr langsam wäre

FollowMe mit MAVSDK: http://mavsdk-python-docs.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/plugins/follow_me.html
(alles ohne Docker)

oder mit Docker

• Input: GPS Zielkoordinate
• kontinuierlicher Input: aktuelle GPS Koordinate
• kontinuierlicher Output: Flugrichtung, Geschwindigkeit

1. Hoch fliegen
2. Richtungsvektor berechnen
3. Flugbefehl für die Richtung senden

• Blockschaltbild
• Dockerfile
• docker-compose
• Kommunikation: TCP, FIFO

• fertige Lösungen aussuchen

für #24

benötigt #25

• Das ROS Image wird verwendet und um die GPIO Bibliothek erweitert.
• Dann wird testweise innerhalb des Containers eine LED blinken gelassen.
• Zum Schluss muss entweder mit dem Container von außen kommuniziert werden, oder man entwickelt einfach alles in diesem Container, was wahrscheinlich besser ist. Also ROS Nodes, #4 , #6 , #7 .

Harald Skript von den 4 Ultraschallsensoren in den aiohttp server von test2_2 einbinden

• installieren
• testen
• Output überprüfen

• Pi sollte ein WLAN Netzwerk hosten
• Dann müssen noch die IP Adressen geändert werden
  • bei GPS Server und Client
  • in mavlink-router config

• ROS listener, subscriber Node

evtl gibt es eine fertige Node

ros2 run demo_nodes_cpp talker
-bash: ros2: command not found

1. Pi frägt Position an
2. Pixhawk schickt Position
3. Pi berechnet direkten Vektor da hin mit Richtung & Geschwindigkeit
4. Pi schickt Flugbefehle an Pixhawk

Sie sollen funktionieren und wir sollen wissen, wie man sie öffnet, benutzt, etc.

Ziel:

• eigene Befehle an den Pi senden

funktioniert. sowohl VO als auch SLAM

eigene Ports festlegen?

mit Python in dem IO Dockercontainer

Funktioniert auf meinem PC. Muss aber noch mit der ARM Version getestet werden

• Kamera & Collision prevention
• Alg. entwerfen
• in Simulation implementieren

• Output von pySLAM muss vorhanden sein
• Algorithmus aus Paper kopieren

Für: #10

• Pi fordert GPS Daten an
• Pixhawk sendet