Модели робототехники: Робототехника

Содержание

Каталог DIY-проектов роботов | Занимательная робототехника

Ищете, что бы смастерить? Не хватает идей для вдохновения? Хотите узнать о самых необычных самодельных роботах со всего мира? «Занимательная робототехника» представляет каталог DIY-проектов роботов для всех.

DIY — Do It Yourself или «сделай сам» — популярное направление технического творчества. Мы собираем самые интересные проекты, даем краткие описания на русском языке, список необходимых компонентов, подбираем фото и видео. Если вас заинтересует проект, то узнать о нем подробнее, найти исчерпывающие инструкции, программный код и т.п. вы можете  на соответствующем сайте.

В нашем каталоге робототехнических проектов удобный поиск по платформам: Arduino, Lego Mindstorms, Raspberry Pi и другим. Все проекты нашего каталога можно реализовать дома. Проекты рассчитаны на разные уровни сложности.

После задания поисковых условий нажмите кнопку «Найти проекты» для обновления списка.

Список проектов:

  • Говорящий робот-пылесос. Универсальное улучшение на Arduino
  • Шагающая тыква. Arduino-робот для Хэллоуина
  • Sourino — самодельная роботизированная мышь
  • Двуногий робот из Arduino, LEGO и деталей 3D печати
  • Шестиногий шагающий робот из Arduino, LEGO и деталей 3D печати
  • Робот полицейский из Lego WeDo 2.0
  • Умный миксер из Lego WeDo 2.0
  • Дрон из LEGO WeDo 2.0
  • Модель Lego WeDo 2.0 «Наземная станция»
  • Робот-художник на базе Arduino Uno
  • Самодельный робот-собака Spot Micro
  • LEGO EV3 робот-художник
  • Сферический четвероногий робот Arduino
  • Виртуальная игра, управляемая настоящим велосипедом (Arduino)
  • Четверногий Arduino-робот mechDOG
  • Велосипед, подключенный к Google Street View через Arduino
  • Самодельный таймер мытья рук на основе Arduino
  • Учебный набор начинающего ситифермера
  • SpinnerBot из LEGO Mindstorms
  • LegoGun — двуствольный пистолет из Lego Mindstorms EV3
  • Движущийся по линии робот из LEGO WeDo 2.0
  • Спирограф — рисующий робот из LEGO Mindstorms EV3
  • Бесполезная коробка из Lego Mindstoms EV3
  • Гексапод из Lego Mindstorms EV3
  • Робот из компьютерной мышки
  • Робот Бабочка для демонстрации систем управления в робототехнике
  • Робот на Arduino, управляемый с помощью жестов
  • Птеродактиль из LEGO WeDo 2.0
  • Роботизированная рука из Lego Mindstorms EV3
  • Шредер из LEGO
  • Подъемные механизмы из LEGO Mindstorms
  • Как сделать аниматронный хвост
  • Вездеход из Lego с видео и bluetooth на Raspberry Pi
  • Робот T-800 Джон Генри
  • Робот-шахматист на базе Raspberry Pi
  • Робот Juno: изучай Arduino и программирование
  • Робот-манипулятор из настольной лампы IKEA
  • Arduino-робот, объезжающий препятствия
  • Роботизированная интеллектуальная система — РИС
  • Прибор автоматической подачи одноразовых стаканчиков из LEGO Mindstorms
  • Робот из мультсериала «Рик и Морти»
  • Серво-выключатель света для умного дома
  • Робот-рыба на Arduino
  • Сделай сам большого человекоподобного робота
  • Робот-кабан-динозавр DINOR3X из LEGO Mindstorms EV3
  • Znap — робот из LEGO Mindstorms EV3
  • Робот-сортировщик (Color Sorter) из LEGO Mindstorms EV3
  • Робот Educator Vehicle из LEGO Mindstorms EV3
  • Робот-сигвей (Gyro Boy) из Lego Mindstorms
  • Робот-манипулятор Arm h35 из LEGO Mindstorms
  • Робот-гексапод NXTAPOD из LEGO Mindstorms. Модель Даниэля Бенедеттелли
  • Робот-щенок (Puppy) из LEGO Mindstorms EV3
  • Лимоноид — робот, продающий напитки
  • Сноуборд в виртуальной реальности с Arduino и Google Cardboard
  • Киноаппарат из Lego Mindstorms
  • Open Source проект робота на Arduino
  • Принтер из Lego Mindstorms «STALKER ver. 2.0»
  • Робот-пожарный из LEGO Mindstorms
  • Робот-компаньон на основе Arduino и Android-смартфона
  • Робот миньон из яйца от Kinder-сюрприза и Arduino
  • Робот-собака на Arduino
  • Робот WALL-E на Arduino
  • Робот на колесах с механизмом зацепа
  • Шагающий робот из Поликапролактона (Полиморфуса)
  • Крестики-нолики — ARBUZIKI-TEAM
  • EZ Wilber — говорящий балансирующий робот из Lego Mindstorms
  • Ev3 Print3rbot — робот-художник из Lego Mindstorms
  • Робот, собирающий кубик Рубика
  • Робот-Железяка 1, управляемый по Bluetooth
  • Brave robot. Чувствительный к свету BEAM-робот
  • 3D-принтер из Lego печатает шоколадом
  • Собирай кубик Рубика с Arduino UNO
  • ArGo — автомобиль из конструктора Lego Technic и Arduino
  • Собака «Тузик» из Lego WeDo
  • Arduino робот-сортировщик Skittles, напечатанный на 3D-принтере
  • Полноразмерный робот T-800 из фильма Терминатор
  • Управляемая машина из Lego WeDo
  • Робот Гадкий утенок
  • Машина на пружинах из Lego WeDo
  • Робот-шлем для чистки зубов
  • Гоночная машина из Lego Wedo
  • Noodlebot — шагающий робот на базе Arduino
  • Рекламный промо робот WayBot на Raspberry Pi
  • Робот телеприсутствия из arduino и нетбука
  • Lego Mindstorms NXT 2.0 играет в шахматы
  • Arduino-робот жук Ringo
  • Робот-гексапод из Lego Mindstorms NXT 2.0
  • Cannybots — open source роботы-игрушки
  • Arduino-Lego танк
  • Позитивный DIY-гуманоид
  • Робот для игры в воздушный хоккей из частей для 3D принтера
  • Arduino драм машина (Yellow Drum Machine)
  • Робот-гуманоид Halley: Ambassador Robot 001
  • Робоноги из Lego Mindstorms
  • Lego Mindstorms-экскаватор, управляемый Microsoft Kinect
  • MobBob — шагающий робот-смартфон
  • PopPet — оригинальный образовательный робот
  • Робот, рисующий по фотографии
  • Робот R2D2, напечатанный на 3D-принтере
  • Робот, танцующий как Майкл Джексон
  • Запускай кофе-машину, используя Twitter
  • Drogerdy — танк, управляемый Raspberry Pi
  • Lego-робот DIZZ3
  • Робо-рука LittleBits
  • Часы — роботизированная рука
  • Cambot — робот-фотограф на Raspberry Pi
  • Сундучок на Raspberry Pi, который распознает ваше лицо
  • Крестики-нолики для Lego-робота
  • Управляй телевизором силой мысли и Arduino
  • О’кей Google, Сезам, открой дверь
  • Марсоход, напечатанный на 3D-принтере
  • Lego Mindstorms EV3 3D-принтер 2.0
  • Шагающий робот из палочек от мороженого

ПО для робототехники drag&bot | Basler

Раньше программирование роботов с компонентами компьютерного зрения представляло собой серьезную проблему для большинства малых и средних компаний, поскольку для этого обычно требовались и квалификация в робототехнике, и знания указанного производителем языка программирования робота. Сегодня, благодаря программному обеспечению drag&bot программирование промышленных роботов значительно упростилось. Процесс выполнения программы задается в графическом интерфейсе пользователя путем выбора и составления отдельных функциональных блоков методом перетаскивания.

Камеры Basler подключаются с помощью нового драйвера камеры для операционной системы ROS в pylon.

Благодаря интеграции пакета ПО для камер Basler pylon Camera Software Suite в программное обеспечение drag&bot, появилась возможность быстро подключать 2D-камеры Basler к робототехническим системам.

Преимущества

Многие небольшие компании были вынуждены отказываться от использования роботов с компонентами компьютерного зрения, поскольку их программирование представляло собой очень сложный, трудоемкий и дорогостоящий процесс. Программное обеспечение drag&bot упрощает программирование и позволяет управлять роботами без необходимости привлечения высококвалифицированного персонала.

  • Программное обеспечение для быстрой настройки, программирования и эксплуатации промышленных роботов

  • Установка и калибровка камер Basler всего за несколько шагов

  • Работа с функциями обработки изображений в графическом интерфейса пользователя drag&bot

  • Интуитивное управление и средства ввода данных (мастеры) для робототехнической системы

Программное обеспечение drag&bot для интуитивного программирования роботов

Видеоролик

С помощью drag&bot производственный персонал может управлять роботами без экспертных знаний. Узнайте о функциях и преимуществах программного обеспечения из видеоролика о drag&bot.

Калибровка

В инструменте Component Manager можно всего за несколько действий подключить и откалибровать камеры Basler с помощью интуитивно понятных пошаговых инструкций

Панель оператора

Панель оператора используется для установки различных параметров камеры. Регулируйте резкость, длительность экспозиции и коэффициент усиления непосредственно в программном обеспечении drag&bot.

Рекомендованные камеры

Будучи ведущим международным производителем высококачественных промышленных камер, Basler предлагает клиентам широкий ассортимент камер и совместимых с ними дополнительных компонентов. В ассортименте Basler вы сможете подобрать компоненты машинного зрения, точно отвечающие вашим требованиям к техническим характеристикам и бюджету.

Для робототехнических систем идеально подходят камеры серии Basler ace. Эта камера отличается компактной и легкой конструкцией, однако характеризуется особой ударопрочностью, а также высокой стабильностью и надежностью.

Камеры серии ace и предлагаются с интерфейсом USB 3.0 и GigE. Интерфейс USB 3.0 обеспечивает высокую пропускную способность и максимально упрощает подключение благодаря технологии Plug-and-Play. Интерфейс GigE позволяет проектировать экономичные решения с единым кабелем длиной до 100 м. Все модели предлагаются как в монохромном, так и цветном варианте.

acA1440-220um

Эта модель ace USB 3.0 предлагает разрешение 1,6 Мп при скорости съемки 227 кадр/с и отличается безупречным качеством изображения.

Благодаря технологии глобального затвора, предотвращаются артефакты движения, что делает камеру идеальной для установки в роботы-укладчики.

acA1440-73gm

Эта модель ace GigE предлагает разрешение 1,6 Мп при скорости съемки 73 кадр/с и отличается превосходным качеством изображения.

Благодаря технологии глобального затвора, предотвращаются артефакты движения, что делает камеру идеальной для установки в роботы-укладчики.

acA3088-57um

Эта модель ace USB 3.0 предлагает разрешение 6 Мп при скорости съемки 59 кадр/с и отличается беспрецедентным соотношением цены и технических характеристик.

Благодаря технологии скользящего затвора, можно выбрать сенсор высокого разрешения и при этом небольшого оптического формата, что позволяет сократить затраты на систему. Эти камеры идеально подходят для обнаружения и контроля качества стационарных объектов.

acA3088-16gm

Эта модель ace GigE предлагает разрешение 6 Мп при скорости съемки 16 кадр/с и отличается выгодным соотношением цены и технических характеристик.

Благодаря технологии скользящего затвора, можно выбрать сенсор высокого разрешения и при этом небольшого оптического формата, что позволяет сократить затраты на систему. Эти камеры идеально подходят для обнаружения и контроля качества стационарных объектов.

До настоящего времени многие небольшие компании отказывались от использования промышленных роботов с компонентами компьютерного зрения по причине сложности их настройки, программирования и эксплуатации. Компания drag and bot GmbH, подразделение Института производственного машиностроения и автоматизации Фраунгофера (IPA) в Штутгарте, разработала программное обеспечение, с помощью которого даже неопытные пользователи смогут управлять роботами. Миссия компании заключается в том, чтобы программирование промышленных роботов стало не сложнее использования смартфона. Благодаря программному обеспечению с веб-интерфейсом drag&bot, штуттгартской компании фактически удалось достичь этой цели.

В графическом интерфейсе пользователя предусмотрены средства для создания последовательностей выполнения программ из многоразовых функциональных блоков методом перетаскивания. Специальные знания робототехники или программирования на указанном производителем робота языке программирования, больше не требуются.

Посетите сайт нашего партнера и научитесь без труда программировать роботов с компонентами компьютерного зрения.

На сайт программного обеспечения drag&bot

ККЭП

C 2014 года колледж является партнером Программы "Робототехника: инжерно-технические кадры инновационной России" и был открыт Центр "Робототехника".
Центр поможет подготовить специалистов высокого уровня для направлений - программирование, конструирование, робототехника, механика, беспилотные системы, беспроводные технологии и др. Очевидно, что их развитие в XXI веке невозможно без применения ИКТ и инженерного творчества. Занятия для студентов проводятся в рамках кружковой работы и дополнительного обучения.
Создание Центра позволит вовлечь в свою работу школьников и поможет им определиться с новой профессией.


Техническое обеспечение лаборатории:
Робототехнические комплекты Lego NXT

Лего Майндстормс - это набор для конструирования программируемых роботов, при помощи которого можно собрать огромное количество разнообразных моделей и запрограммировать их.
Позволяют развивать интерес к обучению с помощью решения реальных проблем:

  • изучение ключевых принципов программирования, развитие алгоритмического мышления, создание и отладка сложных программ по управлению моделями;
  • исследование новейших технологических решений и технологий с помощью создания их аналогов в виде рабочих моделей роботов, изучение ключевых принципов проектирования, прототипирования и моделирования;
  • подтверждение гипотез опытным путем, проведения опытов, всесторонний анализ полученных данных, включая анализ прогнозированных данных, изучение концептов механики, оптики, термодинамики, магнитных явлений, принципов радиосвязи;
  • измерение времени, скорости, ускорения и расстояний, работа с переменными, случайными и пороговыми величинами, изучение геометрических, тригонометрических концепций.

Робототехнические комплекты LEGO EV3

Робототехнические комплекты новая модель LEGO MINDSTORMS EDUCATION EV3 — это конструкторский набор программируемой робототехники, который дает возможность создавать и управлять собственными роботами LEGO.
Поддерживает управление роботом с помощью инфра-красного пульта, или бесплатного приложения для Apple и Android для управления роботом, используя смартфон или планшет.


Робототехнические комплекты TETRIX.

TETRIX – это линейка алюминиевых конструкторов от Lego Education. Наборы предназначены для детей от 14 лет и старше. На его основе можно построить робота с дистанционным управлением или, используя микрокомпьютер и датчики, создать автономного робота.
TETRIX - основной конструктор международных соревнований FIRST Tech Challenge, для конструкций из TETRIX установлены специальные номинации во многих соревнованиях на всероссийском фестивале «РобоФест».
Конструктор TETRIX совместим с конструктором LEGO, позволяет использовать контроллер LEGO NXT, любые совместимые датчики и исполнительные устройства.


Андроидный робот NAO

Андроидный робот NAO - производство Aldebaran.
Робот может видеть и слышать, узнавать лицо и распознавать речь. Чтобы двигаться NAO имеет 20 моторов, его движения завораживают.
Студенты используют его в целях исследования в области робототехники и изучения программирования.


Программируемая платформа NI MyRIO

Учебный прибор разработчика National Instruments MyRIO был создан, чтобы студенты могли в течение одного семестра научиться решать "настоящие" инженерные задачи. Он содержит двухъядерный программируемый процессор ARM Cortex-A9 с тактовой частотой 667 МГц. И кастомизируемую программируемую логическую интегральную схему (ПЛИС) Xilinx, которую студенты используют для начала разработки систем и быстрого решения встающих перед ними проблем разработчика, в компактном, простом и красивом форм-факторе. NI MyRIO содержит программируемый чип Zynq-7010, позволяющий в полную силу использовать возможности LabVIEW, как для приложений реального времени, так и для ПЛИС.


Комплекты Arduino

Комплекты Arduino - это электронный конструктор и удобная платформа быстрой разработки электронных устройств для новичков и профессионалов.
Устройство программируется через USB без использования программаторов.
Существует несколько версий платформ Arduino. Последняя версия Leonardo базируется на микроконтроллере ATmega32u4. Uno, как и предыдущая версия Duemilanove построены на микроконтроллере Atmel ATmega328.
Язык программирования устройств Ардуино основан на C/C++. Он прост в освоении, и на данный момент Arduino — это, пожалуй, самый удобный способ программирования устройств на микроконтроллерах.




Цели и задачи центра:
  • вовлечение молодежи в научно-техническое творчество;
  • обеспечение доступа молодежи к освоению передовых технологий, получению практических навыков их применения;
  • выявление, обучение, отбор, сопровождение талантливой молодежи;
  • продвижение и обеспечение реализации профессионального потенциала и лидерских качеств;
  • развитие сотрудничества с предприятиями;
  • знакомство участников Программы с реальным производством, а также с конкретным предприятием, с его возможностями и задачами;
  • Формирование предприятием кадрового резерва и нового механизма работы с потенциальными кадрами.

Одним из направлений работы Центра является участие в общероссийской системе инженерно-технических соревнований молодежи в сфере высоких технологий, завершающихся Всероссийским робототехническим фестивалем «РобоФест», который одновременно является национальным финалом для международных робототехнических состязаний.

Ежегодный Всероссийский молодёжный робототехничеcкий фестиваль «РобоФест» проводится с 2009 года. В настоящее время в программе «Робототехника» участвует более 15000 школьников и студентов из 57 регионов России.

Сеть студий робототехники «Роботекс» — Череповец

Робототехника в дошкольном возрасте.

Да, сегодня весь свет открыто заявляет о более раннем приобщении детей к миру техники и науки о ней! И детям дошкольникам очень нравятся роботы и робототехника. Но, есть глобальное противоречие...

Что мы слышим каждый день из книг, статей, с экранов телевизоров, о чем говорят нам с вами психологи: «Дайте детству наиграться». Современная система обучения, в том числе и образовательная робототехника, в дошкольном возрасте ставит во главу угла деятельностный подход. Скажем больше, девиз робототехники для дошкольника должен быть: «Учусь, играя!». Мы не лишаем ребенка детства, мы делаем детство интересным и познавательным! Маленький ребенок — инженер по своей природе. Ему нравится создавать новое, изобретать необычные конструкции. Проектирование, конструирование, робототехника - возможность воспитывать деятеля, а не исполнителя, развивать волевые качества личности и навыки партнерского взаимодействия.

Робототехника и конструирование, как таковое — это огромная база упражнений, дел и развивающих занятий.

Во-первых, конструирование и робототехника в дошкольном возрасте тесно связано с игрой: в младшем возрасте конструирование — это игра; в среднем — игра уже побудитель к конструированию. К старшему дошкольному возрасту полноценно сформированное умение конструировать, стимулирует развитие сюжетной линии игры и более того, приобретает сюжетный характер, дети создают уже 2-3 постройки, объединенные одной историей, способные взаимодействовать или... дополнять друг друга.

Во-вторых, в процессе конструирования в рамках робототехники дети получают представление об окружающем мире, одновременно они получают уникальную возможность - сразу воспроизвести полученные знания, применить их в практической деятельности. Вот почему робототехника - это отличный способ изучить мир: узнать, как строится дом, где у самолета крылья, как прикрепить к модели колесо. Из доступного материала ребенок может построить целый мир, и не важно, чем он увлекается: машинками, поездами или животными. Конструкторская деятельность не знает границ, она универсальна.

В-третьих, это возможность научиться разным видам деятельности: по инструкции, по образцу, по словесным условиям, и, конечно же, по своему собственному замыслу. Правильно организованное обучение робототехнике, с привлечением разных видов конструирования — это путь к обобщающей, эффективной, интересной и развивающей деятельности. Уметь выделять основные части предметов, устанавливать их местоположение, выделять детали - значит уметь анализировать, фантазировать, принимать собственные решения, ставить цели, работать на результат. Ну и самое главное, что в конце деятельности ребенок имеет материальную модель, сделанную собственными руками, с которой можно долго играть, перестраивать, дорабатывать и изменять.

В процессе изучения робототехники с помощью образовательного конструктора дошкольник развивает математические способности, пересчитывая детали, блоки, крепления, вычисляя необходимое количество деталей, их форму, цвет, длину. Казалось бы, в этом нет ничего особенного? Но на самом деле — это первый шаг ребенка к точности, скрупулёзности. На занятиях дети знакомятся с такими показателями, как симметричность и асимметричность, ориентировкой в пространстве: вверх-вниз, справа-слева. Кроме этого они развивают мелкую и крупную моторику и учатся работать двумя руками одновременно.

Робототехника у дошкольников развивает и речевые навыки: дети задают на занятиях много вопросов о различных явлениях или объектах, что формирует также коммуникативные навыки. С ними постоянно ведутся эвристические беседы, стимулирующие детей к открытию и новому взгляду на обыденные вещи.

Нельзя забывать, что любое учение, в том числе и робототехника, направлены на развитие познания, познавательных особенностей и привычек. Познавательное развитие: выполнение заданий в авторских рабочих тетрадях, опытная и исследовательская деятельность, игры с конструктором — все это направлено на познание с интересом. Никогда не стоит забывать, что перед нами дети, они, как в принципе и любой взрослый человек, ждут разнообразной познавательной деятельности.

На наш взгляд, одна из основных целей в робототехнике – научить детей через конструирование эффективно работать вместе. Сегодня совместное освоение знаний и развитие умений, интерактивный характер взаимодействия востребованы как никогда раньше. никогда раньше.

Мы готовы сказать родителям дошкольников: «Приводите на робототехнику своих детей: им будет интересно, познавательно, увлекательно».

Робототехника

Возраст обучающихся: от 6 до 14 лет

Продолжительность курса: 9 месяцев

Форма занятий: групповая

Преподаватель: Чигряй Андрей Васильевич

Режим занятий: 

6 лет: 30 минут/1 раз в неделю

7-8 лет: 2 занятия по 40 минут/1 раз в неделю

9-10 лет: 2 занятия по 40 минут/1 раз в неделю

11-14 лет: 2 занятия по 40 минут/1 раз в неделю

Направленность: инженерно-техническая

Расписание: уточняется

Стоимость: уточняется

Начало занятий: 16 сентября 2021 г.

На занятиях обучающиеся будут работать с робототехническим конструкторами, освоят мир робототехники и сделают собственные неповторимые проекты. В непринуждённой атмосфере обучающийся приобретёт важные научные знания, сможет продемонстрировать первые достижения в работе над проектированием собственных робототехнических систем.

Цель программы - создание условий для формирования у учащихся теоретических знаний и практических навыков в области технического конструирования и основ программирования, развитие научно-технического и творческого потенциала личности ребенка, формирование ранней профориентации.

6 лет:

Содержание программы выстроено таким образом, чтобы помочь студенту постепенно, шаг за шагом раскрыть в себе творческие возможности. В процессе конструирования учащиеся познакомятся с основными механизмами Lego WeDo, научатся программировать модели роботов, составляя простейшие алгоритмы. Создадут творческие проекты и презентуют их в своих группах. В результате прохождения данного курса, каждый студент получит портфолио, где будут отражены собственные проекты и личные достижения.

7-8 лет:

Программа направлена на работу с LeGo WeDo 2.0 и с Ozobot. В процессе дети получают опыт художественного творчества, решения задач и групповых игр, который начинается с рисования фрагментов программного кода цветными маркерами. Способность робота Ozobot запоминать и выполнять созданные ребенком программы полностью меняет процессы игры и обучения. OzoBlockly – визуальный онлайн-редактор – имеет пять режимов, в которых, в зависимости от степени сложности, используются блоки команд в форме значков, блоки циклов (повторов), логические блоки и блоки уравнений.

 9-10 лет:

Программа направлена на развитие у обучающихся навыков конструирования, введение в базовое программирование, самостоятельное составление алгоритмических программ с помощью конструктора Lego Mindstorms EV3 и программ Lego Mindstorms Education EV3. Lego-конструкторы, оснащенные специальным микропроцессором, позволяющим создавать программируемые модели роботов. С его помощью обучаемый может запрограммировать робота на выполнение определенных функций.

11-14 лет:

Программа рассчитана на тех, кто уже умеет задать простые действия роботам на Lego и хочет максимально погрузиться в мир программирования мобильных платформ, научиться конструировать сложные механические системы, а также поучаствовать в популярных робототехнических соревнованиях, основанных на мировых стандартах. Обучающиеся на занятиях более подробно познакомятся с вариантами использования деталей базового и ресурсного наборов конструктора, узнают принципы построения сложных механических конструкций. Большое внимание будет уделено программированию с использованием массивов, подпрограмм, реализации пропорционального управления элементами робототехнических систем. Обучающиеся на занятиях будут решать комплексные задачи соревнований Робофест, разбирать сложные задания регламентов World Robot Olympiad.

Задачи программы по робототехнике:

  • формирование умения к обобщению, анализу, восприятию информации, постановке цели и выбору путей ее достижения, умения осуществлять целенаправленный поиск информации
  • изучение основ механики
  • изучение основ проектирования и конструирования в ходе построения моделей из деталей конструктора
  • изучение основ алгоритмизации и программирования в ходе разработки алгоритма поведения робота/модели
  • реализация межпредметных связей с физикой, информатикой и математикой
  • формирование культуры мышления, развитие умения аргументированно и ясно строить устную и письменную речь в ходе составления технического паспорта модели
  • развитие умения применять методы моделирования и экспериментального исследования
  • развитие творческой инициативы и самостоятельности в поиске решения
  • развитие мелкой моторики
  • развитие логического мышления
  • развитие умения работать в команде, умения подчинять личные интересы общей цели
  • воспитание настойчивости в достижении поставленной цели, трудолюбия, ответственности, дисциплинированности, внимательности, аккуратности.

Новости институтов развития

Образовательный комплекс разработан компанией Promobot – проектом Дальневосточного фонда высоких технологий (создан при участии РОСНАНО, Группа ВЭБ.РФ) – специально для Томского политехнического университета (ТПУ).

В Национальном исследовательском Томском политехническом университете начнут изучать сервисную робототехнику на российских роботах Promobot. Образовательный комплекс состоит из робота модели Promobot V.4 и сразу десяти комплектов Promobot Robox. Это первая поставка подобного комплекса в России — комплектация разработана для отделения робототехники и автоматизации ТПУ.

«Промобот — хороший пример отечественного робототехнического продукта, который успешно используется в разных странах мира. Новый робот и наборы комплектующих к нему будут использоваться в образовательном процессе у студентов всех курсов, в зависимости от задачи. С ними будут работать будущие мехатроники, специалисты по автоматизации и метрологии. Они на практике будут изучать программирование робототехнических систем, датчики, аспекты использования роботов в помещениях и взаимодействие робота с человеком, а также общие понятия и принципы, связанные с управлением комплексными техническими системами», — говорит врио ректора Томского политеха Андрей Яковлев.

Робот Promobot V.4 — это сервисный робот для работы в местах массового скопления людей. Робот может трудиться консультантом, администратором, гидом или сотрудником аэропорта. На базе промобота студенты ТПУ изучат как программирование, так и электронику и мехатронику. Набор Robox состоит из интерфейсной платы, датчика расстояния, сервопривода и программного обеспечения. Отличие от других образовательных продуктов в том, что отечественный Promobot Robox состоит из компонентов «реального робота», используемого в 40 странах мира, а не игрушечных или виртуальных моделей.

«Это может показаться очевидным, но робототехнику важно изучать на “настоящих” роботах. Мы предоставляем студентам уникальный кейс: российский робот, точные копии которого в данный момент работают по всему миру — от США до Австралии. Любое удачное решение может попасть из университетской лаборатории прямо к нашим разработчикам, а затем — появиться на роботе, скажем, в американском аэропорту», — комментирует директор по развитию Promobot Олег Кивокурцев.

Студенты инженерной школы информационных технологий и робототехники ТПУ научатся создавать и программировать роботов, которые будут помогать людям в выполнении различных задач: от обработки запросов в банках до доставки грузов. Для этого студенты познакомятся с технологиями управления роботами, распознавания лиц, сценариями общения людей и роботов, инструментами человеко-машинного взаимодействия на примере последней модели Promobot. В программе предусмотрено 6 лабораторных работ.

Компания Promobot основана в 2015 году в Перми. С того же года является резидентом Сколково. Сегодня Promobot — крупнейший производитель автономных сервисных роботов в Европе.

Сайт Минобрнауки Алтайского края: в АлтГУ откроется выставка «Образовательная робототехника ХХI века» - Пресса - Новости - Год науки и технологий

23 июня 2021 Управление информации и медиакоммуникаций

Официальный сайт министерства образования и науки Алтайского края опубликовал информацию о том, что 24 июня Алтайский государственный университет станет площадкой проведения VII Выставки «Образовательная робототехника ХХI века», вошедшей в программу международного форума «Электронная неделя на Алтае-2021».

В торжественном открытии мероприятия, которое состоится в фойе корпуса «М» АлтГУ по адресу проспект Ленина, дом 61, примет участие генеральный директор ООО "БТП", директор Института национальной безопасности и управления рисками, заместитель председателя оргкомитета форума ЭНА-2021 Андрей Басаргин.

На площадке опорного вуза Алтайского края будет организовано несколько мероприятий форума. В фойе главного корпуса вуза откроется выставка, где будут демонстрироваться образовательные робототехнические модули, инновационные разработки в области робототехники, модели роботов учащихся Алтайского края и других регионов России. Здесь же состоится публичная защита проектов учащихся.

В аудиториях центра дополнительного образования «Дом научной коллаборации им. В.И. Верещагина» проведут мастер-классы:

  • «Дополненная реальность, созданная своими руками»;
  • «Сборка моделей конструктор Lego Wedo 2.0. 3д-ручки»;
  • «Arduino. Шаг к более сложным роботам»;
  • «Использование машинок на ПУ для подготовки к практической части регионального этапа конкурса АгроНТИ».

В аудитории центра ДНК АлтГУ также состоится круглый стол для педагогов и всех заинтересованных по теме развития робототехники и технологий в Алтайском крае и за его пределами, на рассмотрение которого будут предложены темы: «Успех каждого ребёнка: площадка центра «Дом научной коллаборации» АлтГУ», «Деятельность Ассоциации «Образовательная робототехника в Алтайском крае». Опыт работы. Перспективы развития», «Образовательные возможности роботов DJI Robomaster», «Нейротехнологии в образовании» и др.

Создайте свою собственную модель робота

У вас есть любимый робот, которого вы хотите построить? С 20-го века до настоящего времени было бесчисленное количество примеров инновационных и захватывающих роботов, которые пробуждали наше воображение. Есть ужасающий Терминатор Т-1000 и более дружелюбный R2-D2 из кино. Или есть четвероногие творения от Boston Dynamics и нашего собственного Роби. Мир возможностей для любителя масштабных моделей - следите за нашим блогом ниже, и вы в кратчайшие сроки создадите свою собственную модель робота!

Выберите своего любимого робота

Прежде чем приступить к склеиванию, сварке или электромонтажу, первым делом нужно решить, какую модель и как построить.Чтобы помочь вам начать работу, вот краткий список некоторых популярных роботов:

  • Johnny 5 ( Короткое замыкание )
  • Марвин-параноик Android ( Автостопом по галактике )
  • Optimus Prime ( Трансформаторы )
  • Т-800 и Т-1000 ( Терминатор серии )
  • Робот Б-9 ( Затерянный в космосе )
  • Сонни ( I, робот )
  • R2-D2 ( Звездные войны серии )
  • Марсоход ( NASA )
  • BigDog ( Boston Dynamics )

Это не исчерпывающий список, но он должен дать вам общее представление о большом разнообразии, доступном для вас, чтобы погрузиться в масштабное моделирование зубов.

BigDog в действии:

Статический или движущийся?

При создании робота следует учитывать два основных варианта. Вы хотите, чтобы это была статическая модель, которая в мельчайших деталях отражала сущность вашего любимого робота? Или вы хотите построить что-то, что двигается, светится или даже разговаривает? Оба варианта имеют свои достоинства, но требуют совершенно разных подходов.

Если вы выбираете статический вариант, мы рекомендуем ознакомиться с нашими руководствами по масштабному моделированию.Здесь вы найдете руководства, которые помогут вам на каждом этапе сборки, включая работу с пластиком, раскрашивание комплектов, раскрашивание модели и выветривание модели.

Если вы создаете автоматизированного активного робота, такого как наши масштабные модели Robi или R2-D2, ниже вы найдете еще несколько полезных советов.

Скретч-здание

Построение с нуля - более сложный процесс, и сложность вашей модели робота будет определять шаги, которые вам необходимо предпринять по мере продвижения вперед. Если вы только начинаете заниматься робототехникой, мы рекомендуем начинать с малого и простого, пока не овладеете некоторыми ключевыми необходимыми навыками.Более простой проект, такой как роботизированная рука, может помочь вам познакомиться с компонентами и научить основам необходимой механики.

Если вы строите свою модель робота с нуля, ниже приведены некоторые из компонентов, которые вам могут потребоваться:

  • Микроконтроллер
  • Сервоприводы непрерывного вращения
  • Колеса
  • Роликовые ролики
  • Макетная плата без пайки
  • Датчик расстояния
  • Переключатель кнопочный
  • Резистор 10 кОм
  • Кабель USB A - B
  • Отрывные коллекторы
  • Держатель батареи с разъемом питания (в зависимости от требуемого размера батареи)
  • Горячий клей
  • Двусторонний скотч

Для получения более подробных инструкций по созданию роботов с нуля ознакомьтесь с отличным советом в Society of Robots.

Комплекты моделей роботов

Одним из преимуществ создания набора модели робота, такого как R2-D2 или Robi, является то, что больше не приходится строить догадки. Каждый шаг процесса сборки представлен в подробных инструкциях. Это позволяет вам учиться в процессе работы с меньшим риском ошибок завершения проекта. Еще одним преимуществом этих наборов является то, что они позволяют вам сразу создать более сложного робота, вместо того, чтобы сначала вырезать зубы на более простых проектах.

В дополнение к предоставленным инструкциям вы также можете получить доступ к отличным советам на форуме ModelSpace или получить пошаговые инструкции в видеодневниках сборки.

Дневник сборки Роби:

Робототехника - прекрасное хобби, которое обучает вас целому ряду навыков, включая программирование, инженерию и электронику. Независимо от того, какую модель робота вы надеетесь построить, мы уверены, что этот процесс будет для вас очень полезным! Если вы работаете над моделью робота сейчас или в будущем, поделитесь своими успехами в наших социальных сетях!

Оптимизация на основе моделей для робототехники - IEEE Robotics and Automation Society

Текущее внимание: Победитель и финалисты конкурса TC Best paper 2020 опубликованы!

Сфера применения IEEE RAS TC Оптимизация на основе моделей для робототехники - это разработка и применение основанных на моделях методов оптимизации для создания и управления динамическими поведениями в робототехнике и их практической реализации.

Роботы и, в частности, гуманоидные роботы представляют собой чрезвычайно сложные динамические системы, для которых формирование поведения - непростая задача, поскольку количество параметров, которые нужно настроить для поведения, очень велико. Но проблемы, которые ждут современных роботов, требуют от них автоматической генерации и управления широким спектром поведения, чтобы быть более гибкими и адаптивными к меняющимся условиям.Оптимизация или оптимальное управление предлагает интересный способ автоматически генерировать поведение, основанное на элементарных принципах (функции затрат, ограничения). Закон Мура, а также недавние разработки алгоритмов оптимизации и, в частности, оптимизации в реальном времени, сделают более широкое применение алгоритмической оптимизации реалистичным вариантом даже для управления в реальном времени в сложных роботизированных приложениях в ближайшем будущем.

Важные области исследований, продвигаемые оптимизацией на основе модели для робототехники , включают:

  • Генерация траекторий робота на основе оптимизации с использованием динамических моделей робота и его окружения
  • Улучшить стиль поведения роботов путем оптимизации, в частности, для человекоподобных роботов (вызвать естественное поведение)
  • Управление движением в режиме онлайн с использованием оптимизации на основе модели в реальном времени и прогнозирующего управления моделью / управления удаляющимся горизонтом
  • Разработка соответствующих динамических моделей для офлайн- и онлайн-оптимизации
  • Обучение / улучшение моделей при оптимизации
  • Обратные методы оптимального управления для идентификации целевых функций
  • Надежное оптимальное управление и уточнение оптимальных средств управления на основе
  • реальный опыт
  • Сочетание подходов к оптимизации и машинному обучению
  • Сочетание методов оптимизации и планирования пути

Эта междисциплинарная область включает установление мостов к сообществу математической оптимизации, а также к области биомеханики (для изучения биологии и определения критериев оптимальности) и компьютерной графики (для многообещающих подходов к оптимизации на физически реалистичных моделях).

Развитие вычислительного мышления с помощью образовательной робототехники: модель для творческого решения вычислительных задач | Международный журнал STEM Education

  • Antle, A. N. (2013). Изучение того, как дети думают руками: анализ воплощенного взаимодействия. Поведение и информационные технологии , 32 (9), 938–954.

    Google ученый

  • Атматзиду, С., & Деметриадис, С. (2016). Развитие навыков вычислительного мышления учащихся с помощью образовательной робототехники: исследование возрастных и гендерных различий. Робототехника и автономные системы , 75 , 661–670.

    Google ученый

  • Бакеман Р. и Готтман Дж. М. (1997). Наблюдение за взаимодействием: Введение в последовательный анализ , (2-е изд.,). Нью-Йорк: Издательство Кембриджского университета.

    Google ученый

  • Барр, В., & Стефенсон, К. (2011). Вычислительное мышление в школьных классах 12: что задействовано и какова роль сообщества специалистов по информатике? Inroads , 2 (1), 48–54.

    Google ученый

  • Берс, М. У., Фланнери, Л., Казакофф, Э. Р., и Салливан, А. (2014). Вычислительное мышление и мастеринг: изучение учебной программы по робототехнике в раннем детстве. Компьютеры и образование , 72 , 145–157.

    Google ученый

  • Боттино, Р., и Чиоккариелло, А. (2014). Вычислительное мышление: видеоигры, образовательная робототехника и другие полезные идеи для размышлений. В T. Brinda, N. Reynolds, R. Romeike, & A. Schwill (Eds.), Ключевые компетенции в информатике и ИКТ (KEYCIT), 7 , (стр. 301–309). Потсдам: Universitätsverlag Potsdam Доступно по адресу http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-70325. По состоянию на 6 июня 2020 г.

    Google ученый

  • Бреннан, К., и Резник, М. (2012). Новые рамки для изучения и оценки развития вычислительного мышления. В документе , представленном на ежегодном собрании Американской ассоциации исследований в области образования (AERA) . Ванкувер: доступно по адресу https://web.media.mit.edu/~kbrennan/files/Brennan_Resnick_AERA2012_CT.pdf. По состоянию на 6 июня 2020 г.

  • Bumbacher, E., Salehi, S., Виман, К., Бликштейн, П. (2018). Инструменты для научного исследования: возможности использования инструментов, стратегии экспериментов и концептуальное понимание. Журнал естественно-научного образования и технологий , 27 (3), 215–235.

    Google ученый

  • Бусс, А., и Гамбоа, Р. (2017). Трансформации учителя в развитии вычислительного мышления: игры и робототехника во внешкольных учреждениях. В P. Rich, & C.Hodges (Eds.), Новые исследования, практика и политика в области вычислительного мышления , (стр. 189–203). Чам: Спрингер. https://doi.org/10.1007/978-3-319-52691-1.

    Глава Google ученый

  • Кэтлин Д. и Вуллард Дж. (2014). Образовательные роботы и вычислительное мышление. В M. Merdan, W. Lepuschitz, G. Koppensteiner, R. Balogh, & D. Obdrzalek (Eds.), Робототехника в образовании: текущие исследования и инновации , (стр.144–151). Чам: Спрингер. https://doi.org/10.1007/978-3-030-26945-6.

    Глава Google ученый

  • Чалмерс, К. (2018). Робототехника и вычислительное мышление в начальной школе. Международный журнал взаимодействия ребенка с компьютером , 17 , 93–100.

    Google ученый

  • Денис Б. и Хуберт С. (2001). Совместное обучение в среде образовательной робототехники. Компьютеры в поведении человека , 17 (5-6), 465–480.

    Google ученый

  • ДеШрайвер, М. Д., & Ядав, А. (2015). Творческое и вычислительное мышление в контексте новой грамотности: работа с учителями для разработки сложных технологических подходов к преподаванию и обучению. Журнал технологий и педагогического образования, 23 (3), 411–431. Уэйнсвилл: Общество информационных технологий и педагогического образования.Доступно по адресу https://www.learntechlib.org/primary/p/151572/. По состоянию на 6 июня 2020 г.

  • Dierbach, C. (2012). Введение в информатику с использованием Python: фокус на решении вычислительных задач . Хобокен: издательство Wiley Publishing.

    Google ученый

  • Дилленбург, П. (2013). Дизайн для оркестровки в классе. Компьютеры и образование , 69 , 485–492.

    Google ученый

  • Дюшан, М.(1967). Творческий акт [аудиозапись] . Нью-Йорк: пресс «Ревущая вилка». Доступно по адресу https://www.youtube.com/watch?v=lqLSZdX0IbQ (мин. 4:20). По состоянию на 6 июня 2020 г.

    Google ученый

  • Егучи, А. (2014). Робототехника как средство обучения для трансформации образования. В D. Alimisis, G. Granosik, & M. Moro (Eds.), 4-й международный семинар по обучению робототехнике, обучение с помощью робототехники и 5-я международная конференция Робототехника в образовании , (стр.27–34). Падуя: RIE ISBN 978-88-95872-06-3. Доступно на http://www.terecop.eu/TRTWR-RIE2014/files/00_WFr1/00_WFr1_04.pdf. По состоянию на 6 июня 2020 г.

    Google ученый

  • Егучи, А. (2016). Вычислительное мышление с помощью образовательной робототехники. В G. Chamblee, & L. Langub (Eds.), Proceedings of Society for Information Technology & Teacher Education International Conference , (pp. 79–84). Саванна: Ассоциация развития вычислительной техники в образовании (AACE) Доступно по адресу https: // www.learntechlib.org/p/172306. По состоянию на 6 июня 2020 г.

    Google ученый

  • Джанг, К., Шевалье, М., Негрини, Л., Пелег, Р., Боннет, Э., Пьятти, А., и Мондада, Ф. (2019). Изучение квестов как учебного пособия в образовательной робототехнике. Образовательная робототехника в контексте движения производителей , 946 , 95.

    Google ученый

  • Giang, C., Пьятти, А., и Мондада, Ф. (2019). Эвристика для разработки и оценки образовательных робототехнических систем. Транзакции IEEE по образованию .

  • Яннакулас, А., и Ксиногалос, С. (2018). Пилотное исследование эффективности и приемлемости образовательной игры для обучения концепциям программирования учащихся начальной школы. Образование и информационные технологии , 23 (5), 2029–2052.

    Google ученый

  • Haseski, H.И., Илич У., Тугтекин У. (2018). Определение нового вычислительного мышления 21 века: концепции и тенденции. Исследования в области международного образования , 11 (4), 29–42.

    Google ученый

  • Хойлс, К. (1985). В чем смысл группового обсуждения по математике? Образовательные занятия по математике , 16 (2), 205–214.

    Google ученый

  • Хсу, Т.-C., Chang, S.-C., & Hung, Y.-T. (2018). Как научиться и как обучать вычислительному мышлению: предложения, основанные на обзоре литературы. Компьютеры и образование , 126 , 296–310.

    Google ученый

  • Иоанниду, А., Беннетт, В., Репеннинг, А., Кох, К. Х., & Басавапатна, А. (2011). Модели вычислительного мышления. В документе , представленном на ежегодном собрании Американской ассоциации исследований в области образования (AERA) .Новый Орлеан: доступно по адресу https://files.eric.ed.gov/fulltext/ED520742.pdf. По состоянию на 6 июня 2020 г.

  • Ioannou, A., & Makridou, E. (2018). Изучение возможностей образовательной робототехники в развитии вычислительного мышления: резюме текущих исследований и практические предложения для будущей работы. Образование и информационные технологии , 23 (6), 2531–2544.

    Google ученый

  • Израиль, М., Пирсон, Дж. Н., Тапиа, Т., Верфел, К. М., и Риз, Г. (2015). Поддержка всех учащихся в общешкольном вычислительном мышлении: качественный анализ в разных случаях. Компьютеры и образование , 82 , 263–279.

    Google ученый

  • Jung, S. E., & Won, E.-s. (2018). Систематический обзор направлений исследований в области робототехники для обучения детей младшего возраста. Устойчивое развитие , 10 (4), 905.

    Google ученый

  • Казимоглу, К., Кирнан, М., Бэкон, Л., и Маккиннон, Л. (2011). Понимание вычислительного мышления перед программированием: разработка руководств по дизайну игр для ознакомления с вводным программированием через игру. Международный журнал игрового обучения (IJGBL) , 1 (3), 30–52.

    Google ученый

  • Казимоглу, К., Кирнан, М., Бэкон, Л., и Маккиннон, Л. (2012). Изучение программирования на уровне вычислительного мышления с помощью цифровой игры. Процедуры информатики , 9 , 522–531.

    Google ученый

  • Лэндис, Дж. Р. и Кох, Г. Г. (1977). Измерение согласия наблюдателя для категориальных данных. Биометрия , 33 , 159–174.

    Google ученый

  • Леонард, Дж., Басс, А., Гамбоа, Р., Митчелл, М., Фашола, О.С., Хуберт, Т., и Альмугхира, С. (2016). Использование робототехники и игрового дизайна для повышения самоэффективности детей, формирования стереотипов и навыков вычислительного мышления. Журнал естественно-научного образования и технологий , 25 (6), 860–876.

    Google ученый

  • Ли, Ю., Шенфельд, А. Х., ди Сесса, А. А., Грессер, А. К., Бенсон, Л. С., Инглиш, Л. Д., и Душл, Р.А. (2020). Вычислительное мышление - это больше о мышлении, чем о вычислениях. Журнал исследований в области STEM-образования , 3 , 1–18. https://doi.org/10.1007/s41979-020-00030-2.

    Артикул Google ученый

  • Ламсдайн, Э., и Ламсдайн, М. (1994). Творческое решение проблем. Потенциалы IEEE , 13 (5), 4–9.

    Google ученый

  • Миллер, Д.П., Нурбахш И. (2016). Робототехника для образования. В Б. Сицилиано и О. Хатиб (ред.), Справочник по робототехнике , (2-е изд., Стр. 2115–2134). Чам: Спрингер. https://doi.org/10.1007/978-3-319-32552-1_79.

    Глава Google ученый

  • Мондада, Ф., Бонани, М., Риедо, Ф., Бриод, М., Перейре, Л., Реторназ, П., и Магненат, С. (2017). Использование робототехники в формальном образовании: аппаратный робот с открытым исходным кодом thymio. Журнал IEEE Robotics & Automation Magazine , 24 (1), 77–85.

    Google ученый

  • Негрини, Л., и Джианг, К. (2019). Как ученики воспринимают образовательную робототехнику как инструмент для улучшения своих навыков 21 века? Журнал электронного обучения и общества знаний , 15 (2). https://doi.org/10.20368/1971-8829/1628.

  • Паперт, С. (1980). Mindstorms: компьютеры, дети и сильные идеи .Нью-Йорк: Основные книги.

    Google ученый

  • Перес, С., Мэсси-Аллард, Дж., Батлер, Д., Айвз, Дж., Бонн, Д., Йи, Н., & Ролл, И. (2017). Выявление продуктивных запросов в виртуальных лабораториях с помощью анализа последовательностей. В: Э. Андре, Р. Бейкер, X. Ху, М. Родриго и Б. Дю Буле (ред.), Международная конференция по искусственному интеллекту в образовании , (стр. 287–298). Ухань: Спрингер. https://doi.org/10.1007/978-3-319-61425-0_24.

    Глава Google ученый

  • Перкович, Л., Сеттл, А., Хванг, С., и Джонс, Дж. (2010). Рамки для вычислительного мышления в учебной программе. В A. Clear, & L. Dag (Eds.), Proceedings of the 15 th Ежегодная конференция по инновациям и технологиям в образовании информатики (ITiCSE) , (стр. 123–127). Нью-Йорк: Ассоциация вычислительной техники (ACM). https: // doi.org / 10.1145 / 1822090.1822126.

    Глава Google ученый

  • Пуччо, Г. (1999). Предпочтения в творческом решении проблем: их определение и значение. Управление творчеством и инновациями , 8 (3), 171–178.

    Google ученый

  • Репеннинг, А., Уэбб, Д., Кох, К., Никерсон, Х., Миллер, С., Бранд, К.,… Репеннинг, Н. (2015).Масштабируемый игровой дизайн: стратегия по внедрению системного образования в области информатики в школы с помощью игрового дизайна и создания симуляторов. Транзакции ACM по компьютерному образованию (TOCE) , 15 (2), 11. https://doi.org/10.1145/2700517.

  • Риедо, Ф., Шевалье, М., Магненат, С., и Мондада, Ф. (2013). Тимио II, робот, который умнеет с детьми. В материалах Proceedings of the 2013 IEEE Workshop on Advanced Robotics and its Social Impact (ARSO) , (стр.187–193). Токио: IEEE. https://doi.org/10.1109/ARSO.2013.6705527.

    Глава Google ученый

  • Риедо, Ф., Реторназ, П., Бержерон, Л., Найфелер, Н., и Мондада, Ф. (2012). Двухлетний неформальный опыт обучения с использованием робота Thymio. В У. Рюкерте, С. Хоакине и У. Феликсе (редакторы), Advances in Autonomous Mini Robots , (стр. 37–48). Берлин: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-27482-4_7.

    Глава Google ученый

  • Ромеро, М., Лепаж, А., и Лилль, Б. (2017). Развитие вычислительного мышления через творческое программирование в высшем образовании. Международный журнал образовательных технологий в высшем образовании , 14 (1), 42.

    Google ученый

  • Садик О., Леввич А.-О. и Надируззаман Х. (2017). Концепции вычислительного мышления и заблуждения: развитие мышления учителя до службы во время планирования уроков по информатике.В P. Rich, & C. Hodges (Eds.), Новые исследования, практика и политика в области вычислительного мышления, , (стр. 221–238). Чам: Спрингер. https://doi.org/10.1007/978-3-319-52691-1_14.

    Глава Google ученый

  • Шарп Т. Л. и Копервас Дж. (2003). Поведенческий и последовательный анализ: принципы и практика . Sage Publications, Inc. https://doi.org/10.4135/9781412983518.

  • Шин, Дж., Зигварт, Р., и Магненат, С. (2014). Язык визуального программирования для робота Thymio II. В Документ, представленный на конференции по интерактивному дизайну и детям (idc’14) . Орхус: доступно по адресу http://se.inf.ethz.ch/people/shin/publications/shin_idc14.pdf. По состоянию на 6 июня 2020 г.

  • Shute, V.J., Sun, C., & Asbell-Clarke, J. (2017). Демистификация вычислительного мышления. Обзор исследований в области образования , 22 , 142–158.

    Google ученый

  • Салливан, А., Берс, М., и Михм, К. (2017). Воображение, игра и кодирование с помощью кибо: использование робототехники для развития вычислительного мышления у маленьких детей. В материалах Труды Международной конференции по обучению компьютерному мышлению . Ванчай: доступно по адресу https://ase.tufts.edu/devtech/publications/Sullivan_Bers_Mihm_KIBOHongKong%20.pdf. По состоянию на 6 июня 2020 г.

  • Tsai, M.-J., Hsu, C.-Y., & Tsai, C.-C. (2012). Исследование эффективности поиска научной информации учащимися старших классов в Интернете: роль неявных и явных стратегий. Журнал естественно-научного образования и технологий , 21 (2), 246–254.

    Google ученый

  • Виау Р. (2009). La мотивация в контексте scolaire , (2-е изд.,). Брюссель: De Boeck ISBN ISBN: 978-2-8041-1148-9.

    Google ученый

  • Вайнтроп, Д., Бехешти, Э., Хорн, М., Ортон, К., Йона, К., Труиль, Л., и Виленски, У. (2016).Определение вычислительного мышления для классов математики и естественных наук. Журнал естественно-научного образования и технологий , 25 (1), 127–147.

    Google ученый

  • Винг, Дж. М. (2006). Вычислительное мышление. Связь с ACM , 49 (3), 33–35.

    Google ученый

  • Ярославский Д. (2014). Как лайтбот обучает программированию? Lightbot.com Доступно на https://lightbot.com/Lightbot_HowDoesLightbotTeachProgramming.pdf. По состоянию на 6 июня 2020 г.

  • Дрейк: Модельно-ориентированное проектирование в эпоху робототехники и машинного обучения | исследовательским институтом Toyota | Научно-исследовательский институт Toyota

    Философия разработчиков Drake состоит в строгом тестировании. Основные уравнения физики многих тел хорошо известны, но в таком сложном движке часто встречаются ошибки. Если вы просканируете кодовую базу, вы найдете модульные тесты, которые содержат сравнения с решениями в закрытой форме для нетривиальных проблем механики, таких как падающий спутник, бесчисленные проверки энергосбережения и многие другие проверки, которые помогают остальной части команды сосредоточиться на манипуляциях с уверенность в правильности реализации многотельных моделей.

    Важно отметить, что этот движок динамики предназначен не только для моделирования. Он также создан для оптимизации и контроля. Точно такие же уравнения, используемые для моделирования, можно использовать для вычисления прямой или обратной кинематики и якобианов. Их также можно использовать для более сложных запросов, таких как градиент центра масс объекта. Мы предоставляем плавные градиенты для оптимизации всякий раз, когда они доступны (даже при контакте). Drake также поддерживает символьные вычисления, которые очень полезны для структурированной оптимизации и для таких случаев использования, как автоматическое извлечение знаменитых «сосредоточенных параметров» для оценки параметров непосредственно из физического движка.Это было бы очень сложно сделать в большинстве физических движков!

    Алгоритмы восприятия, оценки, планирования и управления могут быть объединены с физическим движком и аппаратным обеспечением робота с помощью блок-схем.

    Хотя физический движок важен, для моделирования роботов требуется гораздо больше, чем просто реалистичная и эффективная физика. Drake также предоставляет библиотеку моделей датчиков, моделей исполнительных механизмов, контроллеров низкого уровня и алгоритмов восприятия низкого уровня. Например, у нас есть модели для относительно простых датчиков, таких как датчик угла поворота или инерциальный измерительный блок.Но у нас также есть сложные модели датчиков, такие как смоделированные камеры, для которых требуется полный конвейер рендеринга. Мы даже поддерживаем различные модели камер, в том числе высокоскоростные облегченные рендереры на основе шейдеров, которые идеально подходят для многих рабочих процессов моделирования, и рендереры, полностью основанные на физике, которые можно использовать для обучения и тестирования алгоритмов восприятия.

    Опираясь на далеко идущий успех структур проектирования на основе моделей, таких как Simulink и Modelica, мы инкапсулируем каждую из этих моделей как «систему», которую можно легко объединить в более сложные системы на блок-схеме.Чтобы быть полностью совместимым элементом в структуре систем Drake, каждая модель должна объявлять все свои переменные состояния и извлекать любую случайность через входной порт.

    По сравнению с созданием узла ROS, это требует от автора системы немного больше. Но выгоды от переработки огромны. Дополнительная структура обеспечивает полностью детерминированное воспроизведение и более совершенные методы проектирования и анализа. Если у вас есть система, будь то простая система или сложная диаграмма, вы можете легко использовать эту систему в многопроцессорной сетевой среде передачи (например, ROS) или запустить ее в одном процессе для детерминированного выполнения и отладки.Коллекция тщательно проверенных моделей Drake постоянно растет, и мы приветствуем ваш вклад!

    Системная структура обеспечивает абстракцию и инкапсуляцию, которые позволяют масштабировать зрелый программный проект. Есть множество компаний, занимающихся робототехникой, от стартапов до крупных игроков отрасли, которые сейчас используют Drake в производстве. Они часто говорят мне, что начали использовать Drake из-за физического движка, но именно системная структура действительно позволила им расти и масштабироваться.

    Системная структура обеспечивает абстракцию программной инженерии, но также предоставляет мощную математическую абстракцию, которая позволяет использовать более продвинутые алгоритмы. Когда я думаю о простой динамической системе с дискретным временем в форме пространства состояний, я думаю об уравнениях вида:
    x [n + 1] = f (n, x [n], u [n], p , w [n]),
    y [n] = g (n, x [n], u [n], p, w [n]),
    , где x - состояние, u - вход, y - выходы, p - параметры, и w представляют (потенциально случайные) входы возмущений.Drake поддерживает гораздо более сложные системы, чем эта, со смесью непрерывной и дискретной динамики, обработки событий и абстрактных (структурированных) типов состояний. Но для систем, которые допускают эту форму, включая композицию пошаговой модели многотельной динамики с многочисленными датчиками и даже контроллером с обратной связью, Дрейк идет на все, чтобы сделать доступной простую структурированную форму уравнений.

    Имея чистую математическую модель, становится ясно, как мы формулируем решения некоторых довольно сложных вопросов о модели:

    • Моделирование решает для x [⋅] при x [0] , u [⋅] и стр.
    • При планировании или оптимизации траектории выполняется поиск { u [⋅], x [⋅] } (с w [⋅] = 0 ). Надежное планирование включает в себя ожидание или наихудший случай, превышающий w.
    • Оценка состояния ищет { x [⋅], w [⋅] }
    • Идентификация системы ищет { p, w [⋅], и часто x [⋅] }
    • Анализ устойчивости (для w = 0 ), например, нахождение набора начальных условий x [0] , для которых lim n → ∞ , x [n] → 0 .Анализ стохастической устойчивости спрашивает, например, вероятность покинуть регион за некоторый конечный временной горизонт.
    • Проверка / фальсификация спрашивает, существует ли w [⋅] такой, что n s.t. x [n] ∈ множество отказов.

    Некоторые люди скажут, что проблемы, которые мы сейчас решаем в робототехнике, слишком сложны, чтобы их можно было решать с помощью чистой математики. Я категорически не согласен. Я думаю, что это именно , потому что системы настолько сложны, что мы должны более четко продумать наши формулировки.Дрейк был разработан, чтобы помочь преодолеть разрыв между чистой математикой и невероятно сложными задачами робототехники.

    Последним важным компонентом Drake является среда оптимизации, которая обеспечивает интерфейс для простого написания математических программ и их отправки в программы с открытым исходным кодом или коммерческие решатели. В этом смысле структура оптимизации играет роль CVX или Yalmip в MATLAB и JuMP в Julia. Мы поддерживаем иерархию задач выпуклой оптимизации, смешанную целочисленную оптимизацию и общую нелинейную оптимизацию.

    Составление простой математической программы в Drake. Мы также упрощаем добавление затрат и ограничений из физического движка и решение общих задач оптимизации из-под контроля.

    Системная структура и структура оптимизации имеют общее ядро ​​шаблонных скалярных типов для поддержки автоматического дифференцирования и символьных вычислений. Возможно, лучший способ проиллюстрировать силу этого - на примере: код оптимизации прямой траектории. Мы можем легко настроить задачу оптимизации траектории, передав ее как систему (которая может быть целой диаграммой), а затем добавить затраты и ограничения.Если система имеет линейную динамику состояния, а все затраты и ограничения выпуклые, тогда оптимизатор траектории автоматически отправит проблему в высокопроизводительную библиотеку выпуклой оптимизации. В противном случае оптимизатор автоматически отправит запрос более универсальному нелинейному решателю.

    Некоторые люди сегодня считают, что стохастический градиентный спуск (и его варианты) - единственные алгоритмы, необходимые в робототехнике. Drake настроен на предоставление аналитических градиентов даже в сложных системах.Я лично считаю, что между механическими системами (как гладкими, так и негладкими) и областями комбинаторной оптимизации и алгебраической геометрии также существуют богатые неиспользованные связи. Дрейк - отличная площадка для изучения этих идей и их применения в сложных системах.

    Эти три основных компонента сочетаются друг с другом и позволяют проводить самые современные исследования в области передовых алгоритмов робототехники. Для некоторых более зрелых алгоритмов мы предоставляем реализации на Drake. Некоторые примеры включают: решения уравнений Ляпунова и Риккати для линейных систем, различные транскрипции оптимизации траектории, итерацию значений и оптимизацию по суммам квадратов для анализа достижимости и области притяжения.

    Но не все они могут и не должны жить в Дрейке. Некоторые из них имеют требования к библиотекам, которые было бы слишком сложно включить непосредственно в Drake. Например, мы не требуем PyTorch или ROS в качестве зависимости, но приводим примеры их совместного использования. Сейчас мы начинаем создавать экосистему общих инструментов и репозиториев, используя Drake в качестве библиотеки. У нас есть ряд руководств на веб-сайте Drake, и мы пишем их больше. Я преподаю два продвинутых класса робототехники в Массачусетском технологическом институте, один из которых называется «Неведомая робототехника», а другой - «Манипуляции с роботами»; у обоих есть обширные заметки по курсу с примерами записных книжек Jupyter, на которых Drake работает в Google Colab.

    Я был консервативен в рекламе Дрейка. Я хотел, чтобы он был превосходным, и беспокоился о стоимости поддержки большой базы пользователей, прежде чем мы будем готовы. Безусловно, у нас все еще есть длинный список идей и улучшений, но я действительно горжусь тем, где сейчас находится Дрейк, и научными и инженерными подходами, которые он может реализовать. Мы разработали зрелую программную библиотеку, устойчивую к множеству реальных экспериментов и обширных Монте-Карло (и состязательных) тестов.Мы регулярно выпускаем второстепенные выпуски и придерживаемся сроков прекращения поддержки, которые поддерживают использование серьезными компаниями в разработке и производстве.

    «Dexai использует Drake для решения задач динамики многотельных объектов, связанных с контактом. Мы используем роботов для манипулирования продуктами питания, которые имеют нелинейную динамику и часто требуют управления крутящим моментом для эффективных стратегий манипулирования. Drake позволяет нам выполнять автономную оптимизацию наших траекторий с учетом ряда ограничений, а также запускать контуры управления в реальном времени на наших роботах.”- Дэвид Джонсон, основатель и генеральный директор Dexai.

    Если вам нужен набор инструментов для промышленной силовой робототехники, который может помочь в ваших исследованиях и инженерных приложениях, тогда серьезно взгляните на Drake. Вы можете связаться с нами на Github и Stack Overflow. Мы приветствуем ваши предложения в области открытого исходного кода, и ваши отзывы могут повлиять на функции / алгоритмы, которые мы придаем приоритетным.

    Я думаю, что будущее у наших лучших алгоритмов, позволяющих создавать невероятных роботов, светлое.

    Вебинар - Робототехника как услуга (RaaS): технологические тенденции и бизнес-модели

    Бизнес-модели

    «Робототехника как услуга» (RaaS) нашли признание как у поставщиков, так и у пользователей передовых робототехнических систем.Посетите эту онлайн-сессию 21 июля, чтобы узнать, как компании используют бизнес-модели RaaS, а также о различных деловых, юридических, технических и операционных аспектах этого подхода.

    Персоналом RBR |

    Среда, 21 июля 2021 г.
    14:00 по восточному времени / 11:00 по тихоокеанскому времени

    Одна общая тенденция среди поставщиков технологий, включая компании, занимающиеся робототехникой, - это переход от продажи продуктов к продаже услуг. Для некоторых типов фирм, занимающихся робототехникой, бизнес-модель, которая в значительной степени зависит от продаж оборудования, просто неприемлема.Таким образом, сервис-ориентированные бизнес-модели становятся все более распространенными в секторе робототехники, где высокие первоначальные капитальные затраты на системы и неприятие новых технологий со стороны потенциальных клиентов могут препятствовать росту. На этом вебинаре будут проанализированы и обсуждены бизнес-аспекты, юридические, технические и операционные аспекты бизнес-модели «Робототехника как услуга» (RaaS). Будут представлены примеры компаний, использующих и успешно применяющих подход RaaS.

    Этот вебинар будет охватывать:

    • Преимущества RaaS для компаний-конечных пользователей
    • Преимущества RaaS для поставщиков робототехнических решений
    • Вызовы для робототехнических компаний
    • Бизнес-модели RaaS
    • RaaS Технические модели
    • Коммерческие примеры и практические примеры

    Дата / время - среда, 21 июля 2021 г., 14:00 по восточному времени / 11:00 по тихоокеанскому времени

    Спонсор:


    Ваш динамик

    Дэн Кара, вице-президент по робототехнике, WTWH Media

    Дэн Кара - вице-президент по робототехнике в WTWH Media, где он руководил инициативами компании в области робототехники, включая онлайн-порталы Robot Report и Robotics Business Review, а также конференцию и выставку саммита Robotics Summit , Healthcare Robotics Engineering Forum, RoboBusiness Conference & Expo и Международный форум полевой робототехники .До прихода в WTWH он был директором по практике робототехники и интеллектуальных систем в ABI Research и главным научным сотрудником Myria RAS, исследовательских и консультационных компаний, специализирующихся на автоматизации, робототехнике и интеллектуальных системах. Дэн также был президентом Robotics Trends, интегрированной медиа-исследовательской компании, обслуживающей рынки персональной, сервисной и промышленной робототехники. Дэн также работал исполнительным вице-президентом Intermedia Group и директором по исследованиям в Ullo International.


    Участие в этом вебинаре бесплатное.
     

    Связанное содержимое:

    Статистические модели роботизированных манипуляций на основе данных

    Кандидатская диссертация, техн. Отчет, CMU-RI-TR-18-25, Институт робототехники, Университет Карнеги-Меллона, Май 2018 г.
    Просмотр публикации

    Аннотация

    Улучшение манипуляций с роботами имеет решающее значение для того, чтобы роботы могли активно использоваться на реальных фабриках и в домах.В то время как некоторый успех был продемонстрирован в моделировании и контролируемых средах, роботы медлительны, неуклюжи и недостаточно универсальны и не обладают достаточной надежностью при взаимодействии со своей средой. Напротив, люди без особых усилий манипулируют объектами. Одна из возможных причин этого несоответствия заключается в том, что люди с самого рождения имеют многолетний опыт сбора данных и разработки хороших внутренних моделей того, что происходит, когда они манипулируют объектами. Если бы роботы также могли изучать модели на основе большого количества реальных данных, возможно, они тоже могли бы стать более способными манипуляторами.В этой диссертации мы предлагаем улучшить манипуляции с роботами, решив две проблемы. Во-первых, мы рассмотрим, как роботы могут собирать большой объем данных о манипуляциях без вмешательства человека. Во-вторых, мы изучаем, как построить статистические модели роботизированных манипуляций на основе собранных данных. Эти модели, управляемые данными, затем можно использовать для планирования более надежных манипуляций. Чтобы решить первую проблему обеспечения сбора больших объемов данных, мы проводим несколько различных экспериментов по манипулированию роботами и используем их в качестве тематических исследований.Мы изучаем сбор мусора, манипуляции после захвата, толкание, наклон лотка, планарный захват и повторный захват. Эти тематические исследования позволяют нам понять, как роботы могут собирать большой объем точных данных с минимальным вмешательством человека. Для решения второй проблемы статистического моделирования манипуляционных действий мы предлагаем модели для различных частей различных манипуляционных действий. Во-первых, мы рассмотрим, как моделировать действия после захвата, моделируя распределение вероятностей того, где объект оказывается в руке робота, и как это влияет на его успешность при выполнении различных задач, таких как размещение или вставка.Во-вторых, мы моделируем, как роботы могут изменять позу объекта в руке с помощью повторных захватов. В-третьих, мы улучшаем место и выбираем действие повторного захвата, моделируя каждое отдельно с дополнительными данными. Эти изученные модели, управляемые данными, затем можно использовать для планирования более надежных и точных манипуляций.

    BibTeX

    @phdthesis {Paolini-2018-106315,
    author = {Robert Paolini},
    title = {Data-Driven Statistical Models of Robotic Manipulation},
    year = {2018},
    month = {May},
    school = {Carnegie Mellon University},
    address = {Pittsburgh, PA},
    number = {CMU-RI-TR-18-25},
    ключевые слова = {Роботизированное управление, статистические модели на основе данных, сбор данных для манипуляций роботами, Post-Grasp Manipulation, Regrasping},
    }

    Уведомление об авторских правах: Этот материал представлен для обеспечения своевременного распространения научных и технических работ.Авторское право и все права на него сохраняются за авторами или другими правообладателями. Ожидается, что все лица, копирующие эту информацию, будут соблюдать условия и ограничения, налагаемые авторским правом каждого автора. Эти работы не могут быть перепечатаны без явного разрешения правообладателя.

    Алан Гизевайт2021-05-21T13: 43: 46-04: 00

    Моделирование, имитация и управление мягкими роботами с помощью SOFA

    На этой странице представлена ​​новая структура для моделирования и управления мягкими роботами.Эта структура основана на механическом моделировании элементов робота в сочетании с быстрыми прямыми / обратными решателями МКЭ в реальном времени. Ключевым моментом нашего подхода является то, что моделирование используется для интерактивного моделирования его поведения и интерактивного управления изготовленных роботов. Среда моделирования также позволяет моделировать среду робота и их взаимодействия. Теоретические аспекты нашего вклада представлены в следующих статьях [Duriez 2013], [Largillière et al.2015], а его реализация осуществляется в виде плагина для SOFA Framework (www.sofa-framework.org/).

    Наш вклад в разработку softroboticstoolkit состоит из:

    • Плагин, позволяющий моделировать и управлять мягкими роботами с помощью фреймворка «Диван».
    • Образ виртуальной машины, включающий полную версию нашего плагина SoftRobot и софы, готовый к использованию в Windows, Linux и MacOS.
    • Набор примеров, демонстрирующих различные функции и модели, поддерживаемые плагином.
    • Учебное пособие по созданию простого мягкого робота с использованием нашего подхода.


    Наш научный вклад - моделирование механического поведения роботов (материала и геометрии), а также того, как они приводятся в действие. С помощью этой механической модели становится возможным вычислить положение робота в соответствии с изменениями на входах исполнительных механизмов (давление, ток, смещение). Мы также можем моделировать механическое взаимодействие робота с окружающей средой.Одной из центральных особенностей подхода является использование обратной формулировки моделируемой модели: можно управлять роботами по положению их конечных эффекторов, что позволяет системе вычислять изменения, применяемые на входах исполнительных механизмов. Моделирование и алгоритмические формулировки подробно описаны в [Duriez 2013a] и [Largillière et al. 2015].


    В этом руководстве мы сосредоточимся на представлении плагина SoftRobots и его использовании.Людям, интересующимся деталями реализации деформируемых моделей, следует обратиться к [Faure et al. 2012], официальный сайт SOFA: http://www.sofa-framework.org/ и документацию к нему.

    Обратите внимание, что этот вклад защищен международным патентом [Duriez2013b]. Бесплатный доступ к программному обеспечению ограничен учебными аудиториями и исследовательскими целями (академическая лицензия) . Его нельзя использовать в коммерческих целях без получения отдельной лицензии или иного разрешения от INRIA.

    Опубликовано в категории: Разное

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *