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Code/ROS_Nodes_fuer_5_Sensoren/README.md

+###### Klassendiagramm der *line_follower_node*
+![Klassendiagramm Line Follower Node](/Bilder/Klassendiagramm_Line_Follower_Node.png)
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Dokumentation/Navigation.md

@@ -81,6 +81,7 @@ Platz finden. Dieses wird vorne an den Turtlebot angebracht. Der USB Port des Pi
 **Die CAD Dateien finden sich [hier](/Komponenten/).**
 ![Explosionsdarstellung](/Bilder/explosionsdarstellung.mp4)
 
+<video width="640" height="360" controls> <source src="/Bilder/explosionsdarstellung.mp4" type="video/mp4"> Ihr Browser unterstützt das Video-Tag nicht. </video>
 
 #### **Komponenten und Funktionen**
 
@@ -103,8 +104,9 @@ Platz finden. Dieses wird vorne an den Turtlebot angebracht. Der USB Port des Pi
 - Der Pico verarbeitet die Signale der Sensoren und sendet die Daten an die Hauptsteuerung des TurtleBot, dem Raspberry Pi 4, weiter.
 
 
-## ROS2 Software
+## ROS2 Code
+
+<img src="/Bilder/ros_architektur.jpg" alt="Sensoren" width="800">
 
-![ROS2 Architektur](/Bilder/ros_architektur.jpg)
 Die beiden ROS2 Nodes finden sich [hier](/Code/ROS_Nodes_fuer_5_Sensoren).
 

Dokumentation/Sensoren.md

@@ -34,7 +34,7 @@ Wir verwenden **Micropython** *
 - Micropython auf dem PICO installieren: [Anleitung + Download](https://www.raspberrypi.com/documentation/microcontrollers/micropython.html)
 - Micropython IDE für den PICO: [Thonny](https://thonny.org/)
 - In Thonny unter `Werkzeuge` -> `Optionen` -> `Interpreter` 'MicroPython (Raspberry Pi)' auswählen
-  <img src="/Bilder/Thonny/Interpreter.png" width="600">
+  <img src="/Bilder/thonny_interpreter.png" width="600">
   
   *Screenshot aus [Thonny](https://thonny.org/)*
 - Damit Code automatisch ausgeführt wird muss dieser auf dem Pico als `main.py` gespeichert werden
@@ -54,7 +54,7 @@ Beispiele:
 ### HC-SR04
 *Ultraschall-Distanzsensor*
 
-<img src="../Bilder/HC-SR04.jpg" alt="HC_SR04" width="300">
+<img src="https://botland.de/img/art/inne/16257_6.jpg" alt="HC_SR04" width="300">
 
 - Messbereich von 2 bis 400 cm
 - verwendet Ultraschallwellen um die Entfernung zu einem Objekt zu messen
@@ -67,7 +67,7 @@ Beispiele:
 ### TCRT5000
 *Infrarot-Reflexionssensor*
 
-<img src="../Bilder/TCRT5000.jpg" alt="TCRT5000" width="250">
+<img src="https://buyzero.de/cdn/shop/products/TCRT5000TrackingSensorModule.jpg?v=1611750766" alt="TCRT5000" width="250">
 
 - sendet Infrarotlicht aus und erkennt das reflektierende Licht mit einem Fototransistor
 - liefert über den OUT-Pin ein digitales Signal: LOW *(0)* bei Hindernis (also reflektiertem Licht, zB. weißer Untergrund), HIGH *(1)* bei keinem Hindernis (kein reflektiertes Licht, zB. schwarzer Untergrund)
@@ -77,7 +77,7 @@ Beispiele:
 ### HLK-LD2450
 *24-GHz-Radarsensor*
 
-<img src="../Bilder/HLK-LD2450.jpg" alt="HLK-LD2450" width="300">
+<img src="https://m.media-amazon.com/images/I/51Xo7qKEsML._AC_UF894,1000_QL80_.jpg" alt="HLK-LD2450" width="300">
 
 - kompakter 24-GHz-Millimeterwellen-Radarsensor zur Bewegungserkennung und Zielverfolgung
 - misst Entfernung, Winkel und Geschwindigkeit von bis zu drei Zielen
@@ -90,7 +90,7 @@ Beispiele:
 ### RPLIDAR A1M8
 *2D-LiDAR Sensor*
 
-<img src="../Bilder/lidar.jpg" alt="RPLIDAR A1M8" width="300">
+<img src="https://www.mybotshop.de/media/image/product/105/lg/rplidar-a1m8-360-range-12m.jpg" alt="RPLIDAR A1M8" width="300">
 
 - 360° Abdeckung & Reichweite von 0,15m bis 12m
 - Abtastrate bis zu 8000 Samples pro Sekunde mit einer einstellbaren Drehgeschwindigkeit zwischen 5 Hz und 10 Hz
@@ -98,7 +98,7 @@ Beispiele:
 ### OAK-D Pro
 *Stereo Tiefenkamera mit Nachtsicht*
 
-<img src="../Bilder/oakd.jpg" alt="oakd" width="300">
+<img src="https://www.generationrobots.com/17875-product_cover/luxonis-oak-d-pro-w-kamera.jpg" alt="oakd" width="300">
 
 - [Seite des Herstellers](https://docs.luxonis.com/hardware/products/OAK-D%20Pro)
 - speziell für neuronale Netzwerke und Echtzeitanwendungen optimiert und eignet sich so für Computer-Vision-Anwendungen
@@ -108,7 +108,7 @@ Beispiele:
 ### Create 3 Sensoren
 Der Create 3 ist die Basis der Turtlebot4-Roboterplattform und beinhaltet die Antriebseinheit sowie einige Sensoren. Die Sensoren lassen sich in ROS auslesen.
 
-<img src="../Bilder/create3.png" alt="Create 3" width="300">
+<img src="https://cdn-reichelt.de/bilder/web/xxl_ws/C900%2FMBS-ROB-27-2.png?type=ProductXxl&" alt="Create 3" width="300">
 
 #### 1. Bumper-Sensoren
 
@@ -232,4 +232,4 @@ Um nicht die GPIO Pins des verbauten Pi belegen zu müssen bietet es sich an die
 #### Beispiel: zwei Liniensensoren auslesen und anzeigen
 Mit [sensor_bridge_1.py](../Code/Pico(Micropython)/sensor_bridge_1.py) werden zwei Liniensensoren auf dem Pico ausgelesen und über die serielle USB Schnittstelle an den Pi weitergegeben. Damit dieser Code automatisch ausgeführt wird muss er allerdings als main.py auf dem Pico gespeichert werden. Mit [read_pico.py](../Code/RPi4(Python)/read_pico.py) lässt sich auf Seite des Pis das Signal dann auslesen.
 
-Dieses Prinzip der Auslagerung der Sensoren werden wir auch im nächsten Kapitel bei der Navigation so anwenden.
+Dieses Prinzip der Auslagerung der Sensoren wird im nächsten Kapitel, der Navigation, wichtig sein.

Komponenten/README.md

 
-##### Übersicht zu den hier bereitgestellten CAD Modellen
+##### Übersicht zu den hier bereitgestellten CAD Datein
 
 <img src="/Bilder/komponenten.jpg" alt="Komponenten" width="800">
 
-##### Außerdem haben wir haben folgende CAD Modelle aus dem Internet benutzt:
+##### Außerdem haben wir haben mit folgenden CAD Modellen aus dem Internet gearbeitet:
 - [*Tutlebot4*](https://github.com/turtlebot/turtlebot4-hardware/tree/master)
 - [*HC-SR04* Ultraschall Sensor](https://grabcad.com/library/hc-sr04-13)
 - [*HW-006-v1.3* Liniensensor](https://grabcad.com/library/reference-board-assembly-for-tcrt5000-infrarot-line-tracking-modul-hw-006-v1-3-1)

README.md

@@ -14,7 +14,7 @@ Inbetriebnahme eines Turtlebot4 mit ROS2 Humble auf einem Ubuntu 22.04, Implemen
 ### Der Turtlebot 4
 
 
-![Turtlebot](/Bilder/Turtlebot4.png)
+<img src="https://turtlebot.github.io/turtlebot4-user-manual/overview/media/standard_render.png" alt="GPIO Belegung" width="500">
 
 *Turtlebot 4*