您可以使用 AI 視覺感測器來幫助您使用 AI 分類來識別 VEXcode VR 中操場上的 VEX V5 機器人競賽 (V5RC) 中的遊戲物件（圓環和移動目標）。
如果您熟悉 實體版本的 AI 視覺感測器， 您就會知道實體感測器還能夠報告有關 AprilTags 和配置的顏色簽名的資訊。 由於 VEXcode VR 中不需要機器人配置，且 V5RC 高風險場上不存在 AprilTags，因此虛擬感測器僅報告有關預先配置遊戲元素的資訊：紅環、藍環和移動目標。
AI 視覺感測器在 V5RC 中的工作原理 VEXcode VR 中的高風險
AI視覺感測器是一個可以自動區分遊戲元素的攝影機，使機器人能夠自主地將自己定位到特定的遊戲元素。 攝影機已針對今年的 V5RC 遊戲 High Stakes 的遊戲元素進行了訓練，因此可以自動偵測圓環和移動目標。
為了偵測這些物體，人工智慧視覺感測器安裝在機器人的前面（如圖所示）。
從 AI 視覺感測器收集數據
您可以透過 VEXcode VR 中的快照視窗、監控控制台或列印控制台查看 AI 視覺感測器報告的資料。
注意：必須抬起 Axel 臂以清除 AI 視覺感測器的視野。 如果手臂不抬起，它將佔據相機中心的很大一部分。
若要查看快照視窗並查看 AI 視覺感測器報告的數據，請選擇 AI Vision Sensor 按鈕。
再次選擇AI 視覺感測器 按鈕可隱藏快照視窗。
快照視窗將出現在 Playground 視窗的左上角。 快照將識別AI視覺感測器視野內的所有遊戲元素及相關數據。
Snapshow 視窗中列印的每個物件的資料包括中心 X、中心 Y、寬度和高度以及物件的分類。
AI 視覺感測器報告的資料類型的說明，包括其相關的 VEXcode 命令，可以在 VEX API 中找到。 Blocks 特定頁面和 Python 特定頁面都可供參考。
這些命令可在監視器和/或列印控制台中使用，以協助視覺化專案運行時拍攝的每個快照中的資料。 透過這些文章了解有關使用監視器和列印控制台的更多資訊。
使用AI視覺感測器幫助Axel辨識物體
您可以使用 AI 視覺感測器，透過您對感測器報告的數據的理解來幫助 Axel 導航到特定物件。 使用人工智慧視覺感測器，Axel 可以瞄準並駕駛到遊戲元素以拾取物體。
AI 視覺感測器只會報告最近快照的數據，因此 Axel 需要在駕駛時不斷更新該快照。
在這個範例專案中，Axel 將使用 AI 視覺感測器來確定其前方是否有紅環，然後轉向直到紅環的 Center X 小於 150，然後向前行駛到紅環處。 為了駛向紅圈，人工智慧視覺感測器用於測量感測器快照中物體的寬度。 一旦寬度夠大，機器人就會知道它在拾取紅環的範圍內。
透過以下文章了解如何存取和運行範例專案：
一起使用 Axel 的傳感器
AI視覺感測器可以與機器人上的其他感測器結合，完成現場任務。 虛擬版本 Axel 上的感測器的完整清單可以在 VEX API 的 此頁面上找到。 這些只是幫助您開始使用程式碼的一些想法。
- 使用 AI 視覺感測器 尋找並瞄準遊戲元素，然後使用 前端距離感測器驅動，直到物體靠近機器人。
- 使用AI 視覺感測器 尋找並導航到移動目標，然後使用 GPS 感測器 將移動目標移動到場地的角落。
- 使用AI 視覺感測器尋找並導航到紅環和移動目標，然後使用 旋轉感測器 定位推動器並將環放在目標上。
請記住，有關特定命令、V5RC High Stakes Field 和 Hero Bot Axel 的其他資訊可以在 VEX API 和 VEXcode VR 的內建幫助中找到（Blocks 和 Python）。