O AI Vision Sensor é uma ferramenta poderosa que recolhe dados do seu ambiente que podem ser utilizados para codificar um robô de inúmeras formas. Seguir as sugestões deste artigo permitirá que os seus alunos utilizem o sensor para recolher eficientemente os melhores dados possíveis.
Escolher o melhor local para configurar a sua área de teste do sensor de visão AI
Ao preparar-se para ensinar com o Sensor de Visão AI, será útil pensar com antecedência sobre onde irá designar áreas para os alunos testarem os seus projetos. Uma vez que o AI Vision Sensor é altamente sensível, é importante considerar cuidadosamente onde irá configurar as suas áreas de teste. No entanto, compreender como a recolha de dados do AI Vision Sensor é afetada pelo seu ambiente é uma parte importante da aprendizagem da codificação do sensor. Não procura um ambiente higienizado ou ideal!
Evite interferências visuais
Escolha um local na sua sala de aula com interferência visual limitada. Uma área na sua sala de aula sem vários posters ou trabalhos de alunos pendurados nas paredes é o ideal. O AI Vision Sensor tira uma fotografia de um momento no tempo e lê ‘bolhas’ de cor no seu ambiente, para que possa detetar as letras vermelhas numa placa de saída, por exemplo, como um objeto vermelho ou uma cadeira azul à distância como um objeto azul. Isto pode fazer com que o robô se comporte de forma inesperada. A utilização de um canto da sala também pode ajudar a reduzir a interferência visual.
Esteja atento à iluminação ambiente da sua sala de aula.
As condições de iluminação ambiente afetarão diretamente a forma como o AI Vision Sensor recolhe dados. A luz de uma janela, o reflexo de uma lâmpada refletida numa mesa, sombras fortes ou condições de iluminação irregulares podem afetar as leituras do Sensor de Visão AI. Como cada sala de aula é única, não existem regras rígidas sobre onde colocar a sua área de teste. As sugestões que se seguem podem ser utilizadas em combinação com o seu conhecimento do ambiente da sala de aula para escolher a melhor iluminação para o seu sensor de visão de IA.
- Considere como a direção e a quantidade de luz das janelas da sala de aula podem afetar o sensor.
- Considere adicionar luz adicional para ajudar a minimizar as sombras que possam afetar o sensor.
- A iluminação fluorescente suspensa da sala de aula pode afetar a leitura das cores do sensor. Experimente desligar as luzes do teto e utilizar outra fonte de luz ou ajustar os projetos de codificação para refletir as leituras.
Utilize os dados do AI Vision Sensor Utility para o ajudar a escolher a melhor área de configuração.
Experimente diferentes áreas da sua sala de aula para determinar o local que lhe permite recolher os melhores dados possíveis. Configurar os objetos dos quais pretende recolher dados e utilizar o AI Vision Sensor Utility para visualizar os dados que o AI Vision Sensor está a recolher pode ajudá-lo a confirmar se um local é ideal ou não e como ajustá-lo, se necessário. Este artigo: Compreender os dados no AI Vision Utility no VEXcode V5 fornece mais informações sobre como utilizar o AI Vision Utility.
Garanta uma configuração precisa do AI Vision Sensor
Depois de escolher a(s) área(s) de teste para o seu sensor de visão de IA, certifique-se de que os seus alunos configuram os seus sensores nessa área. Se tirarem uma fotografia noutro local, a fotografia não será precisa devido às diferentes condições de iluminação nessa área e o robô não se comportará como esperado. Consulte os seguintes artigos para obter informações sobre como configurar códigos de cores e assinaturas de cores utilizando o AI Vision Sensor:
- Configurar assinaturas de cor com o AI Vision Sensor no VEXcode V5
- Configurar códigos de cores com o AI Vision Sensor no VEXcode V5
A melhor forma de os alunos obterem sucesso ao utilizar o AI Vision Sensor é compreenderem completamente que tipos de dados o AI Vision Sensor reporta e como são reportados. Consulte os seguintes artigos para mais informações:
- Codificação com o AI Vision Sensor em blocos VEXcode V5
- Codificação com o AI Vision Sensor no VEXcode V5 Python
- Codificação com o AI Vision Sensor no VEXcode V5 C++