Как сделать из лего робот пылесос
Добавил пользователь Владимир З. Обновлено: 19.09.2024
На современном этапе – значительных технических достижений, которые влекут за собой весомые изменения во всех сферах человеческой жизнедеятельности, когда сложные электронные, технические механизмы и объекты окружают человека повсеместно, все большую популярность в дошкольных образовательных учреждениях в работе с детьми приобретает такой вид продуктивной деятельности, как LEGO-конструирование и робототехника.
Во время информационных технологий мы наблюдаем интенсивное использование роботов и в быту, и на производстве. Робототехника сегодня - одна из самых динамично развивающихся областей промышленности Невозможно представить жизнь в современном мире без механических машин, запрограммированных на создание и обработку продуктов питания, сборку автомобилей и т. д.
Образовательная робототехника в детском саду представляет собой новую, актуальную педагогическую технологию,которая находится на стыке перспективных областей знания: механика, электроника, автоматика, конструирование, программирование и технический дизайн.
Обучение детей с использованием робототехнического оборудования – это и обучение в процессе игры и техническое творчество одновременно, что способствует воспитанию активных, увлеченных своим делом детей
Использования LEGO в образовательном процессе с дошкольниками обусловлена тем,что:
LEGO – одна из самых известных и распространённых педагогических систем, широкая использующая трёхмерные модели реального мира и предметно-игровую среду обучения и развития ребёнка.
Игра – важнейший спутник детства. LEGO позволяет детям учиться, играя и обучаться в игре.
В процессе освоения LEGO-конструирования, которое объединяет в себе элементы игры и экспериментирования дошкольники познают основы современной робототехники, что способствует формированию задатков инженерно-технического мышления, развитию технического творчества и формированию научно-технической ориентации у детей.
Это дает возможность проявлять детям инициативу и самостоятельность, способность к целеполаганию и познавательным действиям, что является приоритетным в свете реализации ФГОС ДО и полностью соответствует задачам развивающего обучения.
2. ИСТОРИЯ ИЗУЧАЕМОГО ВОПРОСА
И СУЩЕСТВУЮЩИЕ СПОСОБЫ РЕШЕНИЯ
Ежедневно, каждый из нас сталкивается с мусором. Новые стихийные свалки на улицах появляются с невероятной скоростью. Осенью на тротуарах много опавших листьев, веток, зимой нужно расчищать дорожки от снега.
Для уборки существуют различные уборочные машины, но в парки, на тротуарные дорожки, в детские сады такая большая машина заехать не может. Дворникам тяжело убирать территорию, им нужен помощник в их нелегком труде. Так, зародилась идея придумать робота - уборщика для дворников, а значит, создать проект. Мы придумали робота – уборщика.
В современном мире мы, видим, с какой скоростью развиваются инновационные технологии, нанотехнологии, как заменяют людей роботомашины.
Проблема состоит в том, как донести эту информацию до детей дошкольного возраста, что именно они могут тоже создать робота.
Цель проекта
Задачи проекта
• овладение ребенком моделирующими видами деятельности через конструирование различных моделей.
• дать представление о роботах, которые использует человек.
• расширять представления детей о труде людей инженерных, технических профессий.
• развивать конструкторское мышление, внимание, память, пространственные представления.
• развивать творческий потенциал старших дошкольников посредством конструирования, способствовать обогащению и активизации конструктивного опыта детей.
• поощрять самостоятельность, инициативность, упорство при достижении цели, организованность, умение работать в коллективе, умение работать в паре.
Участники проекта
• воспитанник подготовительной группы Мелких Марк, 6 лет;
• воспитатель – руководитель проекта Грязева Татьяна Васильевна
•Теоретическое исследование: сбор информации о роботах, из разных источников;
• Рисование, лепка по теме;
Применение современных технологий
1. ИКТ - компьютерные технологии;
2. проектная деятельность;
3. здоровьесберегающие технологии;
4. игровые технологии,
Новизна: включение Lego-конструирования в широкий спектр событий детской жизни, а именно разнообразные виды детской деятельности.
• Развитие у детей у старшего дошкольного возраста исследовательских, конструкторских способностей, умения аргументировать свои высказывания, строить простейшие умозаключения.
• Формирование навыков по созданию простых механизмов.
• Развитие инициативности, любознательности и самостоятельности через взаимодействие с взрослыми и сверстниками в решении игровых и познавательных задач.
3. ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ
ПРОЕКТА
Описание конструкции проект
1. Создание корпуса для робота - уборщика
2. Установка L – мотора (Используется 2шт.)
3. Подлючение провода к приёмнику
4. Установка М – мотора (3шт.) и подключение М – мотор к рычагу
5. Сбор щеток и установление на балки
6. Сборка и установка шасси, шестерёнки и ее установка
7. Присоединение гусеничного колеса и заглушу для него
8. Присоединение проводки к аккумуляторному блоку
ВЫВОДЫ ПО ПРОЕКТУ
В результате реализации проекта созданы условия для приобщения детей к техническому творчеству. У детей сформировались представления о робототехнике, о роботах-помощниках. Созданы условия сотрудничества – ребенок, родитель, педагог.
Результаты показали, что поставленная цель и задачи проекта реализованы.
Все началось с увлечения глубоким обучением, нейронными сетями и далее по списку. Я посмотрел пару курсов, поучаствовал в соревновании на Kaggle… "чем бы еще заняться?". Тут мимо как раз по своим делам проползал робот-пылесос (Xiaomi Vacuum Cleaner V1) и подкинул интересную идею…
Длинное вступление
Данная статья — промежуточный итог определенному жизненному периоду. Надеюсь, она будет полезна людям, которые хотят заниматься машинным обучением, но еще не определились, в каком направлении развиваться. Почти год назад я в очередной раз сменил работу и местожительство. На новом месте много говорили про машинное обучение, но в основном менеджеры, желающие попиариться на хайповой теме. Остальные, встречали тему без особого энтузиазма (еще бы, работать-то им).
Мне стало интересно, что собой представляет машинное обучение. Спустя год, могу сказать — тема поразительно объемная. Давайте разберемся, какие конкретно аспекты доступны для применения в жизни и бизнесе.
- Классическое машинное обучение.
Коротко: все, что было до появления хайпа глубокого обучения (Deep Learning). Если у вас табличные данные по продажам, клиентам, транзакциям и вы хотите увеличить продажи, привлечь клиентов, распознать фроды, вам сюда. Вот неплохие лекции, помогающие понять, как анализировать данные и использовать методы вроде случайного леса, K-means или XGBoost. Мне также понравились микрокурсы на Kaggle и сопутствующее соревнование по предсказанию цены дома. Пожалуй, любой бизнес, у которого есть реальные клиенты (а значит база данных) может применять эти методы. Там много интересного. - Deep Learning.
Беспилотные авто, беспилотные авто и замена головы Джека Николсона на голову Джима Керри. Но если погрузиться глубже, любая голова пойдет кругом. Здесь распознавание лиц, эмоций, положения тела, вытаскивание семантики из видео и всяческие преобразования видеопотока. Авто-транскрипция и авто-перевод, определение болезней и сорняков, ну вы поняли, практически что угодно. Кроме компьютерного зрения есть еще обработка естественного языка (NLP), обработка и симуляция аудио потока, игровые нейронные сети GAN. Какой бы аспект глубокого обучения вы не выбрали, можете потратить время на:
Углубление в детали архитектуры нейронных сетей.
Эта область, на мой взгляд, ближе всего к науке и требует соответствующего багажа знаний по математике и информатике. Если вам не терпится поэкспериментировать с новой убойной функцией активации, наворотить кастомных слоев, и чтобы learning rate не просто банально уменьшался, а закручивался в трубочку, то эта область глубокого обучения для вас. Открывайте свежие научные статьи и начинайте экспериментировать. С точки зрения бизнеса, такими вещами могут заниматься компании, готовые конкретно вкладываться в ресерч. Для шапочного знакомства на ютубе есть лекции стенфордского университета.
Углубление в детали инфраструктуры.
Обучение заточенных на распознавание образов нейронных сетей требует машинных ресурсов. Выбор железа широкий и ограничен только размером кошелька. Думаю, GTX 1070 Ti можно считать хорошим стартом, но не забывайте, что одной лишь видеокартой не решить всех проблем, ибо данные еще нужно подготовить и скормить нейросети. Слабый CPU или медленный жесткий диск может стать бутылочным горлышком вашей системы. Поэтому прикупите дополнительно i5 процессор, 16 гигов оперативки и твердотельный жесткий диск. Клавиатура, так и быть, сойдет самая дешевая. Другой вариант, Google Cloud, Azure, AWS, Kaggle опять же. Облачные сервисы предлагают десятки, если не сотни вариантов, с начальной ценой где-то около 50 центов в час за K80 (примерно тоже, что и GTX 1070 Ti). Гугл дает 300$ депозит, на котором можно потренироваться. Azure дает 200$, с Амазоном не приходилось иметь дела. Мне приглянулся вариант Гугла, потому что можно быстро менять видеокарты ("А, гулять так гулять. Сегодня будет V100"). Конечно, по сравнению с зарплатами рок-стар дата сайнтестов из вашего ресерч отдела, эти траты будут сущими копейками. Небольшой лайфхак, при подключении к машине в облаке используйте проброс портов: you_user@your_host -L 8888:127.0.0.1:8888 . Это позволит запускать удаленный Jupyter на локальном компе. Отдельно хочется сказать про гугловские TPU. Их можно использовать совершенно бесплатно прямо из Google Colab, но сможете ли вы их использовать, вот в чем вопрос. Когда работаешь с более менее стандартными моделями, все выглядит красиво, но кастомные модели ведут себя непредсказумемо, если вобще запускаются.
Углубление в реализацию в продакшене.
Эксперименты с архитектурой и участие в соревнованиях, весьма полезные штуки, но в реальности не так уж важно, дает ваша модель точность 85% или 87%. Для беспилотных авто или мобильных приложений в таком случае будет важнее скорость принятия решения, а для медицинских нужд скорее всего низкий уровень ошибок второго рода ("Здоров! Давай, до свидания!"). То есть на первый план выходит определение приоритетов. Плюс, куча технических вопросов: как выкатить и обеспечить непрерывную работу в продуктовой среде, как дообучать модель на новых данных, как мониторить и оценивать результаты работы, как вылавливать и фиксить баги, наконец. Все эти проблемы мы уже имеем с нормальным ПО, но теперь они выходят на другой уровень. Уже появляются инструменты для контроля версий (Git-LFS, Saturn Cloud), заточенные специально под машинное обучение, но общепринятых стандартов пока не существует, в чем безусловно есть своя романтика. Еще один лайфхак: если держать гиперпараметры в отдельных конфиг файлах, то можно легко восстановить успешные эксперименты.
Использование готовых моделей и transfer learning.
Самая простая и привлекательная часть машинного обучения, для тех, кто хочет увидеть, как же это все работает в реальности. Готовых моделей достаточно, пара десятков строк кода и вуаля: разноцветные квадратики бегают по экрану. Не нужно тратить время и ресурсы на тренировку модели с нуля. Есть даже готовые решения в железе, если хочется распознавания on-site (вот кстати отличный обзор на них). Кажется, бери да пользуйся, но и тут есть свои ньюансы. Готовые модели тренированы на стандартных датасетах. Поэтому, чтобы узнать, кто ворует сметану у вашего бизнеса: кот Васька или кот Семен, придется таки тюнинговать модель (transfer learning). Возможно, баба Маша с метлой обойдется бизнесу гораздо дешевле.
Основная часть
Тут мы возвращаемся к началу поста. К тому времени, когда мимо проехал робот-пылесос, мне хотелось сделать простое функционирующее приложение или устройство с использованием машинного зрения. Так появилась идея, дать пылесосу еще один канал связи с внешним миром.
Если прикрутить к нему небольшую камеру, можно использовать готовые модели или натренировать свою. Возможностей применения полно. От точечной очистки загрязнений до преследования пса. Можно придумать какую-нибудь игру в физическом пространстве с использованием GAN или поиграться с NLP моделями и научить его разговаривать на манер голосового помощника. Короче, время обучить собственного домашнего робота.
Начинать конечно нужно с простых вещей. Например, поискать на Хабре, что уже сделано до нас. Оказывается "у ней внутре" Ubuntu 14.04, а значит, при наличии рута, можно, например,управлять с джойстка. Если дернуть данные лидара, то под рукой окажется не много ни мало, прототип беспилотного авто.
Выбор начинается уже на этом этапе. Взять готовую камеру с вайфаем и акуумулятором или плату для inference вроде Jetson Nano? А может собрать камеру, вайфай и аккум на Raspberry Pi? Каждый подход по своему интересен, но я старался держаться основной цели: сделать простое функционирующее устройство с использованием машинного обучения, поэтому выбрал первый вариант.
Пока камера была в пути, рутнул пылесос и покатался на нем. Работает отлично, еще осталось время пофантазировать. Допустим Гектор притащил с улицы палку и дербанит ее, лежа на своем любимом коврике. Камера, подвешенная достаточно высоко, фиксирует загрязнение (тут вспомнился челендж про грязные тарелки ) и отправляет координаты пылесосу. С охотой на пса все еще проще. Достаточно разместить камеру на самом пылесосе и запускать движение вперед при обнаружении пса, затем полный круг и возвращение на базу.
Но это планы на будущее. Сейчас сделаем кое-что совсем простое. Пусть пылесос издает разные звуки в зависимости от объекта, попавшего в поле зрения камеры. Для этого нам понадобятся два потока, связанные общей очередью.
Сертификат и скидка на обучение каждому участнику
Конспект по Лего-конструированию.
Цель : Совершенствовать навыки сборки роботов.
Задачи:
- обогащать представление детей, о роботов;
- поддерживать интерес к процессу сборки роботов;
- развивать умение собирать роботов;
воспитание бережного отношения к окружающему миру,
- прививать навыки аккуратности и самостоятельности;
- Прошу всех подойти ко мне и получить свой билет, по которому будет разрешено посетить планету. (воспитатель раздает детям билеты)
Я напоминаю правила поведения во время полета. Занять свои места…….
(Дети занимают свои места за столами).
Воспитатель: Мы рады вас приветствовать на нашем космическом корабле. Желаем вам приятного полета. Пристегните свои ремни, ведем обратный отсчет 10…..0 пуск. (Аудиозапись)
- Сколько здесь интересного. (подходят к выставке робототехники)
Воспитатель: Ребята, как вы думаете кто, живет на этой планете? (Демонстрация и рассматривание выставки: автотрек, собака – робот, робот на пульте управления и т.п.).
(Дети говорят свои предположения).
Воспитатель: Правильно ребята роботы, а кто такие роботы? Робот — это машина с человекоподобным поведением, которая выполняет различные функции.
Воспитатель: Каких роботов вы знаете?
Дети: Роботы- помощники, которые помогают по хозяйству: готовят, убираются: робот - пылесос; спасают людей в чрезвычайных ситуациях, роботы игрушки.
Воспитатель: Для чего нужны роботы? Зачем человек их изобретает?
Воспитатель: Роботы нужны, для того что помогать людям, они могут выполнять работу, которую человек не может или не в силах сделать.
- А у нас на планете встречаются роботы, какие они? Ответы детей
- А чем они питаются? (Они работают от батареек) Ответы детей
Воспитатель: Верно!
Существует несколько разновидностей роботов и для каждого из них имеется своё определение. (Показ разновидностей роботов. презентация)
- Промышленные роботы: машины, которые создают различную продукцию
- Бытовые роботы: автоматические пылесосы
- Боевые роботы: заменяют человека в военных целях
Ребята, а как вы думаете называют людей, которые создают роботов? (инженеры)
Воспитатель: Верно молодцы!
Посмотрите какая-то карта, а на ней нарисованы различные роботы, а также из строительных деталей.
•Сколько роботов изображено?
•Найдите двух роботов, собранных из одинаковых по форме деталей.
•Покажите, у какого робота есть деталь, которой нет у других.
•Каких роботов можно построить из строительных деталей, а каких нельзя?
Ребята, вам предлагаются макеты роботов, которые нужно доработать.
Подумайте и дополните изображения этих роботов, так чтобы было понятно каким видом деятельности они будут заниматься в космосе.
Может это будут метеорологи.
- Посмотрите, там еще что-то есть, что это? Дьенеша Блоки.
Что можно из них построить? (роботов)
Закройте глаза. Что изменилось?
А теперь давайте отдохнем.
Воспитатель: Ребята, а давайте сделаем так, чтобы на планете было еще больше жителей-роботов! Для этого каждый из вас превратится в инженера, и изобретет своего робота!
-А из чего мы будем их строить? (ответы детей)
Да, верно мы будем строить наших роботов из конструктора Лего.
(детям можно предложить схемы, по которым будут строить роботов, так же дети могут проявить фантазию и изготовить самостоятельно)
Конструирование роботов из конструктора -Лего
Рефлексия.
Воспитатель: Какие у нас различные роботы получились! Мы увеличили население планеты роботов!
В этой статье мы хотим поделиться информацией о моделях робототехнику по типу LEGO WeDo и Mindstorm Education EV3, а также рассказать о том, каких роботов можно собрать с помощью детского конструктора.
Мини-роботы LEGO для развлечения и обучения
Конструкторы серий WeDo и Mindstorm Education могут использоваться как дома в качестве уникальной развивающей игрушки, так и в образовательных учреждениях в качестве наглядного инструмента по теме занятий. Базовые наборы конструкторов выпускаются производителем в двух версиях: стандартной и образовательной. Последняя отличается наличием методических пособий для педагогов, а также различными материалами для проведения научных опытов с помощью роботизированного конструктора.
Все роботы LEGO состоят из 3 основных компонентов:
- Стандартных строительных блоков (детали, балки, шестеренки, оси, колеса и т.д.),
- Датчики и сенсоры (движений, наклона, цвета и др.),
- Микрокомпьютер.
Роботы собираются по классическим инструкциям LEGO. Единственное отличие – здесь используются электрические двигатели и датчики. Простое соединение всех элементов и плат позволяет собирать модели без дополнительных инструментов.
Чтобы мини-робот заработал и выполнял заданные команды, все исполнительные элементы связывают с микрокомпьютером EV3. Именно он выступает сердцем всей конструкции. По своей форме он напоминает кирпич, за что и получил имя P-Brick (программируемый кирпич). Он устанавливается в будущую конструкцию робота по аналогии с обычными блоками LEGO. И именно через него будут взаимодействовать все подвижные элементы мини-робота. Обычно в качестве источника питания выступает аккумулятор, идущий в комплекте к набору.
Трудно ли ребенку запрограммировать робота
Среда программирования адаптирована для детского восприятия. Здесь используются сложные, но в то же время понятные алгоритмы. Программирование микрокомпьютера происходит с помощью выбора и составления связей между блоками команд с помощью отдельных приложений. Поведение робота можно настроить с помощью смартфона или компьютера через Bluetooth.
Серия Mindstorm Education EV3 в базовом наборе позволит построить 17 вариантов уникальных роботов с наборами заданных функций и действий. Наборы LEGO WeDo проще в исполнении и рассчитаны на детей младшего возраста, но вариативность конструкций здесь ограничена только фантазией и количеством деталей.
Читайте также: