AI ビジョン センサーは、環境からデータを収集し、そのデータを使用してロボットを無限の方法でコーディングできる強力なツールです。 この記事の提案に従うことで、生徒はセンサーを使用して可能な限り最良のデータを効率的に収集できるようになります。
AIビジョンセンサーテストエリアを設置する最適な場所の選択
AI ビジョン センサーを使用して指導する準備をする際には、生徒がプロジェクトをテストするためのエリアをどこに指定するかを事前に考えておくと役立ちます。 AI ビジョンセンサーは非常に感度が高いため、テスト領域を設置する場所を慎重に検討することが重要です。 ただし、AI ビジョン センサーのデータ収集が環境によってどのように影響を受けるかを理解することは、センサーのコーディングを学習する上で重要な部分です。 あなたは衛生的な環境や理想的な環境を目指していません!
視覚的な干渉を避ける
教室内で視覚的な干渉が少ない場所を選択してください。 教室内に、壁にたくさんのポスターや生徒の作品が貼られていない場所が理想的です。 AI ビジョン センサーは、ある瞬間のスナップショットを撮影し、その環境内の色の「塊」を読み取ります。そのため、たとえば、出口標識の赤い文字を赤い物体として検出したり、遠くにある青い椅子を青い物体として検出したりします。 これにより、ロボットが予期しない動作をする可能性があります。 部屋の隅を使用すると、視覚的な干渉を減らすこともできます。
教室内の周囲の照明に注意してください。
周囲の照明条件は、AI ビジョン センサーがデータを収集する方法に直接影響します。 窓からの光、テーブルに反射したランプの光、強い影、不均一な照明条件などはすべて、AI ビジョン センサーの読み取り値に影響を及ぼす可能性があります。 教室はそれぞれ異なるため、テストエリアをどこに配置するかについて厳格なルールはありません。 以下の提案を教室環境に関する知識と組み合わせて使用することで、AI ビジョン センサーに最適な照明を選択できます。
- 教室の窓からの光の方向と量がセンサーにどのような影響を与えるかを考慮してください。
- センサーに影響を与える可能性のある影を最小限に抑えるために、頭上の照明を追加することを検討してください。
- 教室の天井にある蛍光灯の照明は、センサーの色の読み取りに影響を与える可能性があります。 頭上の照明を消して別の光源を使用するか、読み取り値を反映するようにコーディング プロジェクトを調整してみてください。
AI ビジョン センサー ユーティリティのデータを活用して、最適な設置エリアを選択します。
教室のさまざまなエリアを試して、最良のデータを収集できる場所を特定します。 データを収集するオブジェクトを設定し、AI ビジョン センサー ユーティリティを使用して AI ビジョン センサーが収集しているデータを表示すると、場所が理想的かどうかを確認したり、必要に応じて場所を調整する方法を確認したりするのに役立ちます。 この記事: VEXcode V5 の AI Vision Utility のデータを理解するでは、AI Vision Utility の使用方法についてさらに詳しく説明しています。
正確なAIビジョンセンサーの構成を確保する
AI ビジョン センサーのテスト領域を選択したら、生徒がその領域でセンサーを構成するようにしてください。 別の場所でスナップショットを撮影すると、そのエリアの照明条件が異なるためスナップショットは正確ではなく、ロボットは期待どおりに動作しません。 AI ビジョン センサーを使用してカラー コードとカラー署名を構成する方法については、次の記事を参照してください。
AI ビジョン センサーの使用時に学生が成功を収める最善の方法は、AI ビジョン センサーが報告するデータの種類とその報告方法を完全に理解することです。 詳細については、次の記事を参照してください。
- VEXcode V5ブロックでAIビジョンセンサーを使ったコーディング
- VEXcode V5 PythonでAIビジョンセンサーを使ったコーディング
- VEXcode V5 C++ で AI ビジョンセンサーを使ったコーディング