Robot Assistant Domestique Autonome : Liste Complète et Guide de Configuration

Composants et fournitures

Composant	Quantité
Arduino UNO	1
Bras robotique Arduino Braccio	1
Odroid XU4 (carte ARM)	1
EasyDriver (driver pas à pas)	1
Moteur pas à pas	1
Driver moteur L298	1
Moteurs DC	4
IMU GY-85	1
Roues Mecanum	1 set
Hub USB 5V	1
Capteur Microsoft Kinect	1
Rails linéaires V-Slot OpenBuilds	2
Plaques portique V-Slot	1
Kit roues V-Slot	4
Vis sans fin Acme 0,8m	1
Accouplement arbre 6-8mm	1
Support roulement 8mm	1
Fil ressort 1,2m	1
Fin de course	1
BEC 5V	1
Convertisseur DC-DC variable	2
Batterie 12V 5000mAh	1

Applications et services en ligne

• Amazon Alexa Skills Kit
• AWS Lambda
• ROS (Robot Operating System)
• PubNub Publish/Subscribe API

À propos du projet

1. Introduction

Rencontrez O'nine : compagnon robotique personnel qui se déplace, manipule des objets, surveille la maison. Grâce à Alexa, il entend vos commandes et exécute des tâches programmées (nourrir les poissons, vérifier la porte, prendre une photo...).

Objectif : étendre les capacités d'Alexa via une plateforme robotique ouverte et scalable, alternative aux installations domotiques statiques pièce par pièce.

Vidéos : Time-Lapse | Version complète

2. Architecture Haute Niveau

1. Echo Dot écoute la commande vocale
2. Alexa Skill personnalisée détecte l'intention
3. AWS Lambda reçoit la requête et publie sur broker MQTT PubNub
4. O'nine reçoit les données en s'abonnant au broker
5. O'nine exécute la tâche de façon autonome

3. Matériel

3.1 Base Robotique

Circuit traduisant commandes vélocité (ROS Navigation Stack) en mouvements moteurs. Firmware avec régulateur PID utilisant encodeurs moteurs.

Châssis : boîte carton A4 upcyclée (ou boîte plastique). Voir projet Linorobot pour tutoriel complet robots ROS DIY.

3.2 Ascenseur Vertical (Bras Parent)

Contrôle élévation bras via stepper. Système ouvert : hauteur = nb pas × distance/pas. Relaye commandes MoveIt vers bras robotique (enfant) via liaison série. Câble spiralé pour alimentation + signaux.

3.3 Contrôleur Bras Robotique (Enfant)

Arduino Uno + shield Braccio. Reçoit angles cibles par série, actionne servos.

3.4 Intégration complète

Schéma d'interconnexion et alimentation de tous les sous-systèmes.

4. Logiciel

Nécessite deux machines Linux (Ubuntu 14.04/16.04) : poste développement (MoveIt, RViz) + carte ARM robot (navigation, drivers).

4.1 Installation ROS

git clone https://github.com/linorobot/rosme
cd rosme && ./install

Détection auto OS/architecture.

4.2 Packages ROS

Poste développement :

cd ~/catkin_ws/src
git clone https://github.com/linorobot/lino_pid
git clone https://github.com/linorobot/lino_msgs
git clone https://github.com/linorobot/lino_visualize
cd .. && catkin_make

Carte robot (base) :

git clone https://github.com/linorobot/lino_install
cd lino_install && ./install mecanum kinect

Packages O'nine (sur les deux) :

git clone https://github.com/grassjelly/onine_install
cd onine_install && ./install

alexa_tasker (poste développement) :

cd ~/onine_ws/src
git clone https://github.com/grassjelly/onine_alexa
cd .. && catkin_make

5. Configuration Logicielle

5.1 Création Alexa Skill

1. Compte développeur Alexa → « Start a Skill »
2. Type : « Custom Interaction Model »
3. Nom + Nom d'invocation (ex. « O'nine »)
4. Intent Schema : schema.json
5. Sample Utterances : utterances.txt
6. Configuration : AWS Lambda ARN

5.2 Fonction AWS Lambda

1. Compte AWS → Create Function
2. Runtime : Node.js 4.3, Role : lambda_basic_execution
3. Trigger : Alexa Skills Kit + Skill ID
4. Code : zip généré depuis ~/onine_ws/src/onine_alexa/lambda/app (npm install && ./zipme)
5. Variables d'env : clés PubNub (publish/subscribe)

5.3 Compte PubNub

1. Créer compte/app → noter clés publish/subscribe
2. Les insérer dans code Lambda et robot

5.4 Notifications Pushover

Pour envoi photos sur téléphone. Compte + App → User Key + API Token → configurer dans script snaptask.

5.5 Installation Firmwares

Règles uDev (ports série persistants) :

rosrun lino_udev lino_udev.py
# Brancher Teensy base → "linobase"
# Brancher Teensy ascenseur → "oninearm"
sudo cp 58-lino.rules /etc/udev/rules.d/
sudo service udev reload && sudo service udev restart
ls /dev/linobase && ls /dev/oninearm

Firmwares :

# Base (Teensy)
roscd linorobot/firmware/teensy && platformio run --target upload
# Ascenseur (Teensy)
platformio run --target upload
# Bras (Arduino Uno)
platformio run --target upload
# Débrancher Uno après upload (relais via Teensy ascenseur)

5.6 Modifications Linorobot

• Ajouter nœud rosserial pour /dev/oninearm dans bringup.launch
• Changer frame laser : base_link_to_laser offset 0.065m
• Commenter transform redondant (défini dans URDF O'nine)
• Configurer pointcloud_to_laserscan pour Kinect
• Remplacer base_link par base_footprint dans fichiers nav + lino_base_node.cpp
• Recompiler : catkin_make

5.7 Détection d'objets (AR Tags)

Tags AR 2x2cm sur objets cibles. Logiciel : ar_track_alvar. Alternatives : find_object_2d, tabletop_object_detector.

6. Lancement de la démo

6.1 Création carte

# Robot: terminal 1
roslaunch linorobot bringup.launch
# Robot: terminal 2
roslaunch linorobot slam.launch
# Dev: terminal 1
rosrun teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py
# Dev: terminal 2
roscd lino_visualize/rviz && rviz -d slam.rviz

Piloter pour mapper → sauvegarder : rosrun map_server map_saver -f ~/linorobot_ws/src/linorobot/maps/map

6.2 Coordonnées cibles

Écho move_base_simple/goal + clic RViz → récupérer pose → éditer fishtask.py.

6.3 Exécution O'nine

# Dev: terminal 1
roscore
# Dev: terminaux 2-4 → SSH robot
# Robot: terme 1
roslaunch linorobot bringup.launch
# Robot: terme 2
roslaunch linorobot navigate.launch
# Robot: terme 3
roslaunch onine_apps ar_tracker.launch
# Dev: terme 1
roslaunch onine_moveit_config demo.launch
# Dev: terme 2
rosrun onine_alexa alexa_tasker.py

Dans RViz : « 2D Pose Estimate » → localiser robot → commander via Alexa !

7. Travaux Futurs

• Modèle simulation Gazebo (test sans hardware)
• Meilleure puissance calcul : Rock64 (4GB RAM) visé pour remplacer Odroid XU4

Codes sources

• O'nine Software : Navigation, kinématique, tâches autonomes
• Alexa-Robot Integration : Lambda NodeJS, PubNub client, tasker
• Robot Base (Linorobot) : Suite robots ROS open-source low-cost

Schémas