Robot Asistente Doméstico Autónomo "O'nine" – Integración ROS, Alexa y Brazo Robótico

Componentes y materiales

Software y servicios cloud

• ROS (Robot Operating System) – Kinetic/Noetic en Ubuntu 16.04/18.04.
• Amazon Alexa Skills Kit + AWS Lambda (Node.js) – Interfaz voz.
• PubNub – Broker MQTT puente Alexa ↔ Robot.
• Pushover – Notificaciones con fotos al móvil.
• MoveIt! – Planificación cinemática brazo.
• AR tags (ar_track_alvar) – Detección objetos para pick&place.

Arquitectura general

1. Echo Dot escucha comando de voz.
2. Custom Alexa Skill detecta Intent.
3. AWS Lambda publica en PubNub (MQTT).
4. O'nine (Odroid) suscrito a PubNub recibe orden.
5. ROS ejecuta tarea autónoma (navegación + MoveIt + visión).

Hardware: Subsistemas

1. Base móvil (Linorobot adaptado)

4 motores DC + encoders + ruedas Mecanum + L298N + Teensy (linobase). Firmware con PID velocidad. Chasis: lata de papel A4 reciclada / caja plástica.

2. Elevador vertical (Arm Parent)

Motor paso a paso + EasyDriver + Teensy (oninearm). Control en lazo abierto (cuenta pasos = altura). Relay serie al brazo hijo.

3. Controlador brazo (Arm Child)

Arduino UNO + shield Braccio. Recibe ángulos objetivo por serie (desde oninearm) y mueve 6 servos.

4. Integración completa

Esquema de potencia: batería 12V → convertidores → 5V (SBCs, Teensys, servos) y 12V (motores DC, stepper).

Instalación software (ROS)

Requiere dos máquinas Linux (PC desarrollo + Odroid robot).

4.1 Instalación ROS automática

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

4.2 Paquetes ROS

PC desarrollo:

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

Odroid (robot base):

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

Ambas máquinas (paquete O'nine):

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

Alexa Tasker (PubNub client):

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

Configuración Alexa + AWS Lambda + PubNub

1. Alexa Skill: Custom Interaction Model. Intent Schema y Utterances desde onine_alexa/lambda/assets/. Endpoint: ARN Lambda.
2. AWS Lambda (Node.js 4.3+): Sube onine_alexa/lambda/app como ZIP (incluye node_modules via npm install && ./zipme). Configura claves PubNub en el código.
3. PubNub: Crea App, anota Publish/Subscribe keys. Ponlas en Lambda y en alexa_tasker.py.
4. Pushover: Cuenta + App → User Key + API Token. Configura en snaptask para envío fotos.

Firmwares (subir en orden)

1. uDev rules: rosrun lino_udev lino_udev.py → nombra puertos /dev/linobase y /dev/oninearm. Copia 58-lino.rules a /etc/udev/rules.d/, recarga udev.
2. Base (Teensy): Configura lino_base_config.h (diámetro rueda, PPR encoder, etc.). platformio run --target upload.
3. Elevador (Teensy): platformio run --target upload en su carpeta.
4. Braccio (UNO): platformio run --target upload. Desconecta UNO tras subir (comunica via oninearm).

Ajustes Linorobot para O'nine

• Añade nodo rosserial_onine en bringup.launch (puerto /dev/oninearm, 115200 baud).
• Añade robot_state_publisher con URDF O'nine.
• Cambia base_link → base_footprint en navegación (amcl, slam, costmaps, lino_base_node.cpp).
• Configura pointcloud_to_laserscan para Kinect (frame laser, rango 4m).
• Recompila: catkin_make.

Detección objetos (AR Tags)

Imprime marcadores AR (2x2 cm) y pégalos en objetos. Usa ar_track_alvar. Alternativas: find_object_2d, tabletop_object_detector.

Ejecución demo completa

1. Crear mapa: roslaunch linorobot bringup.launch + roslaunch linorobot slam.launch → teleop + rviz → rosrun map_server map_saver -f ~/map.
2. Obtener waypoints: roslaunch linorobot navigate.launch → rviz → rostopic echo move_base_simple/goal → click en objetivo → edita fishtask.py con coordenadas.
3. Run O'nine:
   • Terminal 1 (PC): roscore
   • Terminal 2 (Odroid SSH): roslaunch linorobot bringup.launch
   • Terminal 3 (Odroid SSH): roslaunch linorobot navigate.launch
   • Terminal 4 (Odroid SSH): roslaunch onine_apps ar_tracker.launch
   • Terminal 5 (PC): roslaunch onine_moveit_config demo.launch
   • Terminal 6 (PC): rosrun onine_alexa alexa_tasker.py
4. En RViz: 2D Pose Estimate → localiza robot en mapa.
5. ¡Habla a Alexa! "O'nine, alimenta los peces".

Trabajos futuros

• Modelo Gazebo para simulación sin hardware.
• SBC más potente (Rock64 4GB RAM) para evitar offloading a PC.

Repositorios clave

• O'nine Software: github.com/grassjelly/onine (navegación, cinemática, tareas alto nivel)
• Alexa-Robot Integration: github.com/grassjelly/onine_alexa (Lambda, PubNub client)
• Robot Base (Linorobot): github.com/linorobot/linorobot (plataforma ROS low-cost)

Esquemáticos


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