background image

2013 RoboCup Team Qualification Paper:

RFC Cambridge

Kate Donahue

1

, David Gaddy

2

, Ben Mattinson

2

, Aaron Ramirez

3

,

Rui Jin

2

, Lisa Liu

2

, Svilen Kanev

1

, Evelyn Park

3

, Baker Logan

3

,

and Elizabeth Schanne

3

1

School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University

2

Department of Electrical Engineering and Computer Science,

Massachusetts Institute of Technology

3

Department of Mechanical Engineering, Massachusetts Institute

of Technology

robocup-exec@mit.edu

www.rfcbots.com

Abstract

This paper describes the 2013 design of RFC Cambridge’s RoboCup

Small Size League fleet. The previous year has focused on electrical and
mechanical hardware - improving reliability and working toward the in-
stallation of a working dribbler. The topics explored include tuning of
the break beam firmware, an internally geared drive train, and various
dribbler geometries.

1

Team Description

RFC Cambridge is a joint MIT-Harvard team in its eighth year of competition in
Robocup. The team consists of approximately fifteen members who each work
in one of four subteams: mechanical, electrical, computer science, and controls.

The current fleet of robots date back to 2008, with yearly updates and main-

tanence. In the past year we have focused on increasing the reliability and ro-
bustness of the robots, while adding a few new features such as non-cylindrical
dribbler geometries, an internally geared drive train, and break beam firmware
with hysteresis.

1

pdftohtml_folder/2013_TDP_RFC_Cambridge-html.html
background image

1.1

Compliance Criterion

robot height

15 cm

maximum diameter

18 cm

maximum percent of ball covered

19%

2

Mechanical

We redesigned how the dribbler is attached ot the chassis, as well as experimen-
tation with the shape and material of the dribbler.

2.1

Dribbler Geometries

2.1.1

Casting

Recent designs of the dribbler involved rethinking the dribbler bar. The robots
had a history of difficulty catching the ball, raising questions about the effective-
ness of the shape and material of the dribbler. Our solution was to experiment
with casting new dribblers made out of urethane on to the metal dowels. The
two initial shapes we focused on were concave and convex. The effectiveness
of each was a matter of debate among the team, and a mechanical model was
needed to ensure the best design would be used.

Figure 1: The internal radius r represents the width of the dowel pin, while the
thickness of the urethane material is R-r. The side h has been modified to bend
in (concave) or out (convex).

Models of the finished dribbler were 3D printed so they could be used as a

base. First, a silicone mold was cast around the 3D models. After it had set,
it was cut open. A new dowel was inserted and the urethane was cast in the
hollow space that was left. So far, two series of tests comprising three total
dribblers have been done, and the results are highly encouraging. Images of a
concave and convex dribbler are included in Figures 1 and 2.

2

pdftohtml_folder/2013_TDP_RFC_Cambridge-html.html
background image

Firstly, bubbling within the urethane has not been an issue, since the small

size of the finished pieces mean that vacuum degassing is not required. Secondly,
all of the castings were set without any problems with the urethane dribbler
releasing from the silicone mold. Thirdly and most importantly, our fears about
the urethane having a weak bond with the dowel were not realized. While
we need to wait for a full mechanical model to do complete analysis, we ran
preliminary tests by attaching the finished dribblers to a drill and running it
against a firm surface. The results show that the dribbler will physically fall
apart before external forces cause the urethane to slip around the dowel. Since it
is unlikely that the dribbler will be pushed to this extreme during competition,
it was determined that the connection was strong enough for normal use.

Additional tests with a drill in comparing the two shapes show the concave

design takes a lead in ability to control the ball. Fortunately, the convenience
of this method of design is that it is easy to make changes to the basic shape of
the dribbler. Many types of convex and concave models, as well as almost any
design, can be made following the same basic method.

Figure 2: (a) and (b) show convex and concave geometries, respectively. The
dribblers were 3-D printed from urethane.

2.1.2

Mechanical Redesign

This year also saw changes to the motor and the set-up holding the dribbler.
One of the key motivations behind this redesign was to free up space, since the
current right-angle drive requires a motor that is perpendicular to the dribbler
itself and connected by means of a single twisted o-ring. An ideal solution would
be to have the motor and dribbler parallel, with the motor above the dribbler,
as shown in Figure 3. This would keep the design compact, as well as distant
from possible stresses that the unusual right-angle drive might put on the robot.

The motor in the old dribbler design was much too large to fit in this parallel

configuration, due to the space constraints created by the wheel mounts on either

3

pdftohtml_folder/2013_TDP_RFC_Cambridge-html.html
background image

Figure 3: CAD rendering of new dribbler design

side of the dribbler. However, we found that we could remove the gearbox and
greatly reduce the length of the motor, enabling us to mount the motor parallel
to the dribbler bar again.

In addition, the new design of casting on the dribblers would require a change

to how the dribbler bar is attached to the robot. In our old design, the foam
outer core of the dribbler was attached on a metal sleeve held onto the spinning
dowel pin using a setscrew. In order to mount orunmount the dribbler bar from
the rest of the dribbler, we could simply loosen the setscrew, remove the inner
dowel, then take out the sleeve and padding. Therefore, the old dribbler mount
was machined out of a single piece of metal. However, with our new casting
process, the padding on the dribbler bar cannot be separated from the dowel
pin itself. Therefore, we had to modify the dribbler mount.

To accommodate these changes, we came up with a modular two-bolt design

with removable side plates. We have tried a similar design several iterations in
the past but abandoned it due to alignment issues, since any misalignment of
the two side plates would negatively affect the smooth spinning of the dribbler.
To address this, we have made the side plates thicker to allow the mounting of
a front bracing bar to maintain good alignment.

Earlier designs of the motor and surroundings included a layer of some visco-

elastic material above the motor to help absorb energy from the incoming ball.
However, the success of the cast-on dribbler in catching the ball by itself might
make this unnecessary. Current items of action include research for a motor
that has the right amount of power and fits within the dimension allotted for
it, while being affordable. Once the design has been finalized, the redesign will
be complete.

4

pdftohtml_folder/2013_TDP_RFC_Cambridge-html.html
background image

2.2

Internally Geared Drive Train

This year the team devoted significant resources to developing a new drivetrain
which uses an internal gear rather than spur gears. There were two motivating
factors for this:

1. A desire to lower the center of mass

2. A desire to increase the amount of space available in the robots.

Figure 4: A finished version of a new drive train

Previously we have observed that our robots frequently tipped over while

accelerating quickly and this has limited our ability to accelerate and maneuver.
To overcome this limitation, we decided that lowering each robots center of
mass would be a central mechanical goal for this season. The motors constitute
a significant percentage of the robots weight, and in the current design are
mounted high up in the robot. By lowering the height of the motors, we can
lower the center of mass and substantially improve our robots maneuvering
ability.

The new internally geared design required tighter tolerances and careful

design to ensure that components would not interfere with one another and
that the design would be assemble and manufacturable. The benefit of the
additional complexity is that we would achieve the two design objectives outlined
above. The additional space could be used for a variety of future improvements.

5

pdftohtml_folder/2013_TDP_RFC_Cambridge-html.html
background image

Figure 5: A model of the complete redesign. There is now a lot more empty
space below the base plate of the chassis, which lowers the center of mass.

Suggestions have already included a modified kicker, a chipper and a further
redesigned dribbler. The new drivetrain design interferes with space currently
allocated for the batteries, so new batteries or a modification to the design is
needed. The mechanical and electrical subteams are currently collaborating in
specifying new battery packs.

2.3

Redesign of Omni-wheels

The current omni-wheel design has had for us several major problems:

1. The rubber O-rings are constantly being shed. Replacing these O-rings is

labor-intensive and inconvenient, especially during a match

2. Losing roller O-rings also has the unfortunate side effect that the wheels

with fewer O-rings have less traction, leading to control issues.

3. Picking up green fuzz. We believe that the relatively sharp edges on the

current roller design is cutting into the carpet and picking up the fuzz.

4. Prototyping any variation of the the omniwheel and omniwheel rollers is

extremely labor intensive due to the number of rollers required, the tight
tolerances, and the nature of the design.

To solve this problem we are in the process of developing a new omni wheel

design which uses purchased single-piece rollers with a hard plastic core and a
soft, tractive outer surface. The two plastics are strongly bonded together, so the
roller cannot shed the tractive surface. The rollers do not have any sharp edges,
they are smoothly contoured. We will be prototyping this design this spring
but we do not expect to be able to field it at the international competition this
year.

6

pdftohtml_folder/2013_TDP_RFC_Cambridge-html.html
background image

3

Electrical

Each robot contains a set of 7 printed circuit boards: 4 to control wheel move-
ment, 1 to control kicking, 1 for the power electronics of kicking, and 1 moth-
erboard to act as an interface to hardware. This modularity allows us to easily
swap out broken boards when parts are broken.

3.1

Break Beam: Addressing False Signals

The robots have break beam sensors in front of the kicker so that we know if
a ball is in position to kick. There is an infrared transmitter and an infrared
receiver on opposite sides of the kicking area. The break beam sensors were
often issued false positives and false negatives. In past years, we attributed
this to low quality sensors and dirt buildup on the sensor, so we changed to a
TSOP362 series emitter and receiver. Despite this, we continued to get false
signals.

To reduce the amount of false singals from the break beam sensors, we had to

fix several issues. One issue was that, after running for a certain amount of time,
the sensors stopped working when the IR sensor adjusted to the beacon. The
receiver does this automatically to filter out ambient light. To prevent the sensor
from adjusting, the transmitter must be pulsed with certain specifications. We
had to adjust the amount of time the beacon was pulsed to ensure functionality.

Another issue was that the receiver would only sense the beam for approxi-

mately 10-20 seconds after the transmitter pulsed. To fix this, we checked the
beam value over a period of time instead of just using one sample. We also found
that sometimes, the break beam sensor would not register as broken even when
there was a ball, especially after the amount of time the beacon was turned on
was adjusted. Even if the beam was completely blocked, it would not consider
the beam broken. We hypothesized that the light was getting reflected around
the barrier. When we decreased the intensity of the beacon by increasing the
series resistor to 50 kOhm, the problem was fixed, supporting our hypothesis.

After making these changes, the break beam sensors worked as expected.

They no longer have false triggers or fail to trigger when they should.

3.2

Dribbler

Each of our robots has a dribbler above the kicker. The dribbler is run by a
motor that is controlled by the microcontroller through a MOSfet. So far, the
dribbler has not been running, due to several different problems. One problem
is that the microcontroller is outputting an on or off signal rather than the
PWM signal we need to control the speed of the motor. In addition, looking at
the voltage across the motor reveals that the voltage is spiking at 50V due to
inductive effects. Another problem is that the motor being used is designed to
run at 24 volts, but our robot is only capable of running it at 12.

To fix these problems, we have made several changes. After looking at the

documentation for the microcontroller, we found that we were not correctly set-

7

pdftohtml_folder/2013_TDP_RFC_Cambridge-html.html
background image

ting the PWMCON register. Setting this register enables PWM on the output
pin. To control the voltage spike, we connected a diode across the terminals of
the motor. This prevents the motor from behaving like a LRC circuit. We found
that these changes allowed the motor to run even though it is only receiving
half of its preferred voltage. In future dribbler iterations, we plan to use a 12V
motor.

We may also switch to a different, a longer lasting battery, such as the

Tenergy 11.1 V 5000mAh 25C LIPO battery pack. Current robot geometry will
not fit this battery, but following the installation of our new drive trains, this
may be possible.

4

Software

We have not added many new software changes. Below is a summary of our
recent major changes.

4.1

Synchronized Actions

One of our test strategies relies heavily on synchronized robot actions for of-
fense. We use two simple primitives passing and deflection shots on target. Of
these, deflections shots are the simpler primitive a friendly robot positions itself
near the enemy goal, and the robot with ball possession shoots directly in its
direction, at an angle such that scoring is most likely after a deflection from the
stationary robot. We carefully characterized deflection angles from our robots,
which resulted in several mechanical improvements to strengthen the shields for
more predictable performance. Even after this, deflection success rates in our
system are still too low to be used regularly in situations, other than the most
desperate. Passes require a higher level of synchronization the receiving robot
has to be not only positioned, but also oriented correctly to receive the pass.
We introduced such synchronization to a test strategy and tested it extensively
in simulation. Because controlling kick strengths on our robots was not precise
enough, we were not yet able to experiment with passes in the real world and
fit our simulator models accordingly.

4.2

Zone-based Strategy

We have also experimented with a different robot allocation in terms of strategy.
Instead of explicitly assigning robots to offense or defense, we tried assigning
different zones to robots and allowing them to switch between defense and of-
fense. The three zones center, left and right were inspired by actual soccer.
We have experimented with different algorithms for switching a robot between
defense and offense in this case. Most of them were based on ball position and
possession by our team / the enemy. However, such heuristics did not prove
useful both in simulation and real play because of the delay between switching
from offense to defense, which often left our goal not well-protected. We are

8

pdftohtml_folder/2013_TDP_RFC_Cambridge-html.html
background image

looking into ways to improve those heuristics that would allow us to not dismiss
such a zone-based strategy.

4.3

Motion Planning

For motion planning, the primary contribution was an RRT (Rapidly-exploring
Random Tree) planner [1]. In previous years, we had made a few other attempts
at implementing an RRT-based motion planner, but none of them were fast
or robust enough to replace a simple TangentBug implementation, which we
implemented before. The current iteration has passed our robustness criteria
and is currently our default motion planner. The main change we introduced
in the current iteration was to model the physical limitations of the robot when
trying to come up with a path to follow. We introduced a simple model of
maximum velocity and acceleration that was tuned to the physical realities of
our robots.We use that model at every RRT expansion step and only expand
towards a point if we believe the robot can follow the resulting path. This
eliminates path jaggedness to an extent that there is no need for a later path
smoothing step. We also bias path expansion towards the direction of the robot’s
velocity to add further hysteresis and decrease rapid direction switching.

Figure 6: RRT motion planning algorithm in action.

Furthermore, in the implementation of our new motion planner, we made

a few key observations that allowed us to create a computationally tractable
algorithm:

On the field, there are usually only a few obstacles immediately in the way
(0,1, or 2).

9

pdftohtml_folder/2013_TDP_RFC_Cambridge-html.html
background image

Everything is moving, so planning around distant obstacles is not useful.

RRTs give different answers of varying quality each time they are run.

Based on these observations, we (1) always check direct paths before doing

RRT expansion; (2) cut off path planning once expansion reaches a certain
predefined radius; (3) run the algorithm multiple times at each time step and
choose the best one based on a simple distance heuristic. Furthermore, in terms
of RRT implementation, we use recursive k-d trees that partition the 2D space
in hierarchical chunks, allowing us to reduce the computational intensity of
collision checking.

5

References

1. A. Yershova, S. M. LaValle.

Improving motion planning algorithms by ef-

ficient nearest-neighbor searching.

IEEE Transactions on Robotics, 23(1):

151-157, February 2007

2. RFC Cambridge.

RoboCup Team Description Paper.

2012

3. RFC Cambridge.

RoboCup Team Description Paper.

2011

4. RFC Cambridge.

RoboCup Team Description Paper.

2010

10