कैरियर मार्गदर्शन में लेगो माइंडस्टॉर्म एजुकेशन EV3

छवि - roboconstructor.ru

एक प्रसिद्ध दृष्टांत कहता है कि जब एक युवा माँ अपनी गोद में एक बच्चे को लेकर ऋषि के पास गई और पूछा कि किस उम्र में उसे अपनी संतान का पालन-पोषण शुरू करना चाहिए, तो बूढ़े व्यक्ति ने उत्तर दिया कि उसे बच्चे की तुलना में कई साल देर हो चुकी है। . भावी व्यवसाय चुनने की स्थिति भी काफी समान है। एक बच्चे से उसके झुकाव और रुचियों के बारे में जागरूकता की मांग करना कठिन है, लेकिन हाई स्कूल में पहले से ही सभी प्रकार की विशेषज्ञता शुरू हो जाती है, और इस समय तक यह जानना अच्छा होगा कि बड़े बच्चे को किस दिशा में ले जाना है। लेकिन एक बात जो हम पहले से ही लगभग निश्चित रूप से जानते हैं, वह यह है कि अगले दशकों में, 30 से 80% तक पेशे पूरी तरह से स्वचालित हो जाएंगे।

रोबोटिक्स, साइबरनेटिक्स और एल्गोरिदम की समझ कौशल का एक सेट है जिसके साथ, सबसे अधिक संभावना है, किसी व्यक्ति को ऐसी अस्पष्ट संभावनाओं का सामना नहीं करना पड़ेगा। बेशक, सबसे अधिक संभावना है, रोबोट के साथ श्रम बल के प्रतिस्थापन के समानांतर, बिना शर्त बुनियादी आय की अवधारणा भी विकसित होगी, लेकिन यह संभावना नहीं है कि आप अपने बच्चे के लिए ऐसा भविष्य चाहते हैं।

अब युवा और इच्छुक दर्शकों को प्रोग्रामिंग और रोबोटिक्स की मूल बातें तुरंत दिखाने के कई तरीके हैं। ये सभी सस्ते हैं, सीखने में काफी आसान हैं, और कुछ ही घंटों में साइबरनेटिक उपकरणों के एल्गोरिदम और अवधारणाओं की मूल बातें की समझ प्रदान करते हैं। लेकिन कक्षाओं में इन प्लेटफार्मों के नुकसान का सामना करना आसान है - ब्रेडबोर्ड का सीमित पहनने का प्रतिरोध (और इसका सामना करना पड़ता है, "बेवकूफ प्रतिरोध"), सॉफ्टवेयर इंटरफेस जो 11-12 वर्ष की आयु के बच्चों के लिए बहुत अनुकूल नहीं हैं, और अपेक्षाकृत छोटा "खेल" तत्व.

शैक्षिक सेटों का सबसे प्रसिद्ध निर्माता, लेगो एजुकेशन, बीस वर्षों से अधिक समय से इन सभी कमियों से जूझ रहा है। बेशक, हम MINDSTORMS एजुकेशन EV3 प्लेटफॉर्म के बारे में बात कर रहे हैं। 90 के दशक की शुरुआत में निर्मित माइंडस्टॉर्म आरसीएक्स से लेकर सबसे आधुनिक माइंडस्टॉर्म एजुकेशन ईवी3 कॉम्प्लेक्स तक, प्लेटफॉर्म निर्माण का सिद्धांत एक समान है। यह एक "इंटेलिजेंट ब्रिक" पर आधारित है, एक स्क्रीन और I/O पोर्ट वाला एक माइक्रो कंप्यूटर जिससे अन्य सभी घटक जुड़े होते हैं। किसी भी रोबोटिक प्रणाली की तरह, परिधीय उपकरणों को सेंसर और इफ़ेक्टर में विभाजित किया जाता है। सेंसर की मदद से, रोबोट अपने आस-पास की दुनिया को समझता है, और प्रभावकों के लिए धन्यवाद, यह प्रोग्राम किए गए प्रोग्राम के अनुसार उस पर प्रतिक्रिया करता है। प्लेटफ़ॉर्म घटक बिना सोल्डरिंग के सरल केबलों के साथ एक साथ जुड़े हुए हैं, और यांत्रिक संरचनाएं केवल प्लास्टिक भागों की ताकत और डिजाइनरों की कल्पना से सीमित हैं।

पिछली पोस्ट में हमने सामान्य तौर पर ऐसे समाधानों की संभावनाओं पर विचार किया, लेकिन अब हम लेगो माइंडस्टॉर्म एजुकेशन EV3 पर अधिक विस्तार से ध्यान देना चाहते हैं।

EV3

लेगो माइंडस्टॉर्म एजुकेशन EV3 को लेगो टेक्निक भागों के साथ संगत बनाया गया है। इसका मतलब यह है कि इस प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग सरल "कारों" और "रोबोटिक हाथों" से लेकर जटिल कन्वेयर या यहां तक ​​कि "रूबिक क्यूब सॉल्वर" तक की एक विस्तृत विविधता और यहां तक ​​कि अविश्वसनीय डिज़ाइन बनाने के लिए किया जा सकता है। वस्तुतः किसी भी लेगो टेक्निक सेट का उपयोग परियोजनाओं के लिए भागों के स्रोत के रूप में किया जा सकता है, और क्षतिग्रस्त स्पेयर पार्ट्स को बदलने में कोई समस्या नहीं होगी। हां, वे पुराने सोवियत एल्यूमीनियम निर्माण किट के समान क्रूर नहीं दिखते हैं, लेकिन व्यवहार में वे धातु उत्पादों से भी अधिक मजबूत होते हैं। कम से कम मेरे संग्रह में, जो 1993 में शुरू हुआ था, अभी तक एक भी टूटा हुआ हिस्सा नहीं मिला है।

माइंडस्टॉर्म एजुकेशन EV3 बेसिक एजुकेशनल सेट 541 लेगो टेक्निक पीस के साथ आता है। जैसे विशेष संसाधन सेट के रूप में खरीदा जा सकता है 45560 (या पुराना 9648, एनएक्सटी के लिए निर्मित), या सिर्फ एक बड़े प्रकार का कंस्ट्रक्टर 42043 (2800 भाग) या 42055 (लगभग 4000 भाग), और, मुख्य मॉडल के साथ पर्याप्त रूप से खेलने के बाद, इसे साइबरनेटिक प्रयोगों के लिए "ईंटों" के रूप में उपयोग करें। एक टुकड़े के मामले में, लेगो यहां अन्य सेटों से बहुत आगे है - प्रति टुकड़ा केवल 3-5 रूबल।

ठीक है, अगर किसी के पास पुराना संग्रह है जिसमें हजारों हिस्से शामिल हैं, तो आपको संसाधनों के बारे में बिल्कुल भी चिंता करने की ज़रूरत नहीं होगी।

लेखक द्वारा ब्रिकसेट सेवा (लेगो निर्माण किट के मालिकों के लिए एक इंटरैक्टिव डेटाबेस जो आपको विभिन्न प्रकार के आंकड़े एकत्र करने की अनुमति देता है) से स्क्रीनशॉट

हालाँकि, यह केवल "निष्क्रिय" तत्वों जैसे बीम, पहिये या कनेक्टिंग पिन पर लागू होता है। सेंसर और इफ़ेक्टर्स, बेशक, बहुत अधिक महंगे हैं, लेकिन मूल किट में इनकी संख्या पर्याप्त से अधिक है। माइंडस्टॉर्म EV3 तीन मोटरों (दो बड़े और अधिक शक्तिशाली और एक कॉम्पैक्ट सर्वो), टच सेंसर की एक जोड़ी (एक प्रकार का "स्मार्ट" बटन), अल्ट्रासोनिक, जाइरोस्कोपिक और रंग सेंसर (यह प्रकाश सेंसर मोड में भी काम कर सकता है) के साथ आता है। . साथ ही, लेगो एजुकेशन रोबोट, माइंडस्टॉर्म एनएक्सटी की पिछली पीढ़ी के सेंसर के साथ अनुकूलता बनाए रखी गई है (उदाहरण के लिए, एक शोर स्तर सेंसर शामिल है)।

लेकिन आइए सिस्टम के हृदय "स्मार्ट ब्रिक" पर वापस लौटें। यह वास्तव में एक वजनदार और भारी "ईंट" है, जो परिवर्तनशील बैकलाइट रंग के साथ 178x128 मोनोक्रोम एलसीडी स्क्रीन (इस पर न केवल मेनू प्रदर्शित होता है, बल्कि ऑपरेशन के दौरान सभी प्रकार की कस्टम तस्वीरें भी प्रदर्शित होती है) से सुसज्जित है। मानक आरजे-12 कनेक्टर के साथ तारों का उपयोग करके, सेंसर और इफ़ेक्टर इससे जुड़े होते हैं (प्रत्येक प्रकार के चार डिवाइस तक), माइक्रोएसडीएचसी और एक यूएसबी पोर्ट के लिए एक स्लॉट होता है।

बाद वाले का उपयोग स्वयं प्रोग्राम डाउनलोड करने और फ़र्मवेयर को अपडेट करने के लिए किया जा सकता है। हालाँकि, माइक्रोकंट्रोलर वायरलेस इंटरफेस से वंचित नहीं है; यदि वांछित है, तो आप वाई-फाई (बाहरी मॉड्यूल की आवश्यकता) या ब्लूटूथ (अंतर्निहित) के माध्यम से प्रोग्राम डाउनलोड कर सकते हैं। इसके अलावा, अगर हम रिमोट-नियंत्रित रोबोट को असेंबल कर रहे हैं, तो हम स्मार्टफोन या टैबलेट से वायरलेस संचार का उपयोग करके इसे "संचालित" कर सकते हैं।

"स्मार्ट ईंट" के अंदर एक 300 मेगाहर्ट्ज एआरएम प्रोसेसर, 16 मेगाबाइट की स्थायी मेमोरी (और यही कारण है कि कार्ड उपयोगी है) और 64 मेगाबाइट रैम रहता है। इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि ये संख्याएँ कितनी मामूली लग सकती हैं, यहाँ तक कि सबसे व्यापक एल्गोरिदम को निष्पादित करने के लिए पर्याप्त शक्ति है जिसे आप, या सीखने की प्रक्रिया में एक बच्चा भी लिख सकता है। और यदि आप इसकी तुलना पिछली पीढ़ी के NXT के 48 मेगाहर्ट्ज प्रोसेसर से करते हैं, जो हाल ही में दस साल पुराना हो गया है, तो प्रगति काफी ध्यान देने योग्य है। हालाँकि, यह नहीं कहा जा सकता है कि NXT विशिष्ट समस्याओं को हल करने की प्रक्रिया में किसी भी तरह से धीमा हो जाता है।

साथ ही, मोटरों के लिए एक चौथा पोर्ट सामने आया है, जो अपने आप में कार्यक्षमता का एक महत्वपूर्ण विस्तार है जो अपग्रेड को उचित ठहराता है।

यूएसबी पोर्ट अब होस्ट मोड का समर्थन करता है, यह आपको न केवल वाई-फाई एडाप्टर कनेक्ट करने की अनुमति देता है, बल्कि कई ईवी 3 ब्लॉक को एक जटिल रोबोट में कनेक्ट करने की भी अनुमति देता है। सच है, कार्यों का स्तर पूरी तरह से "बचकाना नहीं" हो जाता है।

अंततः, MINDSTORMS एजुकेशन EV3 में अब बैटरी सपोर्ट है। छह एए बैटरियों के बजाय, आप ढाई एम्पीयर घंटे के लिए शामिल लिथियम-आयन बैटरी स्थापित कर सकते हैं। बेशक, कोई भी एनेलोप-प्रकार एए बैटरियों के उपयोग पर प्रतिबंध नहीं लगाता है, लेकिन चार्जिंग के लिए उन्हें हटाने की आवश्यकता उपयोगिता को औसत से कम कर देती है। और चार्जर के साथ एनेलोप किट की एक जोड़ी की कीमत एक ब्रांडेड बैटरी के बराबर है।

अरे हाँ, एक बड़ा, लाउड स्पीकर है जो अब न केवल 8-बिट युग की रेट्रो धुनें बजा सकता है, बल्कि अधिक सुखद ध्वनियाँ भी बजा सकता है।

आइए अब मूल सेट से प्रभावकों को देखें। उनमें से दो NXT में पहले से उपयोग किए गए समान शक्तिशाली मोटर हैं, आयताकार उपकरण जो आंतरिक कमी गियर के कारण गंभीर टॉर्क विकसित करते हैं।

यदि मोटर अवरुद्ध हो जाती है, तो एक यांत्रिक क्लच प्रदान किया जाता है, जो घर्षण गणना से अधिक होने पर फिसलने लगता है, इसलिए मोटर को जलाना काफी मुश्किल होता है।
इसमें एक डिग्री के रिज़ॉल्यूशन वाला एक रोटेशन कोण सेंसर होता है (मोटर नियंत्रक को बताता है कि उसकी धुरी वर्तमान में किस कोण पर घूम रही है) और सभी जुड़े मोटरों के रोटेशन को सटीक रूप से सिंक्रनाइज़ करने की क्षमता है।

तीसरा, तथाकथित एम-सर्वो ड्राइव (मध्यम आकार की मोटर) तीन गुना कम टॉर्क पैदा करता है, लेकिन इसकी रोटेशन गति लगभग दोगुनी है।

जहां तक ​​सेंसर की बात है, आपको वास्तव में खुद को लेगो एजुकेशन द्वारा पेश किए गए सेंसर तक ही सीमित नहीं रखना है (हालांकि वे किसी भी शैक्षणिक परियोजना के लिए उपलब्ध हैं), कई तृतीय-पक्ष कंपनियां संगत और कभी-कभी काफी विदेशी सेंसर का उत्पादन करती हैं। फ़र्मवेयर स्रोत कोड और हार्डवेयर विशिष्टताएँ पूर्ण खुला हुआ.

सॉफ़्टवेयर

हमने हार्डवेयर के बारे में बहुत सारी बातें की हैं, लेकिन वास्तव में, यह एकमात्र चीज़ नहीं है जो रोबोटिक्स कक्षाओं की प्रभावशीलता को निर्धारित करती है। यह कई प्लेटफार्मों (मैक, पीसी, मोबाइल डिवाइस) पर वास्तव में सहज ज्ञान युक्त सॉफ्टवेयर की उपस्थिति है तैयार पाठ्यक्रम लेगो माइंडस्टॉर्म्स एजुकेशन EV3 को सीखने के लिए पसंदीदा मंच बनाता है, विशेष रूप से प्राथमिक और माध्यमिक विद्यालय के बीच, दस वर्ष की आयु के बच्चों के लिए।

आईपैड पर ऐप स्वागत स्क्रीन

देशी लेगो माइंडस्टॉर्म एजुकेशन EV3 सॉफ़्टवेयर में एल्गोरिदम का विज़ुअलाइज़ेशन उच्चतम स्तर पर है - कुछ ही मिनटों में यह तार्किक ब्लॉकों (संक्रमण की स्थिति, लूप, आदि) के मुख्य प्रकार के इंटरैक्शन में महारत हासिल करने के लिए पर्याप्त है और फिर धीरे-धीरे बढ़ाएं। कार्यक्रमों की जटिलता. बेशक, रोबोट के दर्जनों विभिन्न मॉडलों के लिए तैयार शैक्षिक परियोजनाएं हैं, और यदि आप चाहें, तो आप ऑनलाइन समुदायों में हजारों दिलचस्प कार्यक्रम पा सकते हैं।

आईपैड एप्लिकेशन में उदाहरण प्रोग्राम

उन्नत उपयोगकर्ता लैबव्यू या रोबोटसी स्थापित कर सकते हैं - लेगो माइंडस्टॉर्म एजुकेशन ईवी3 का "दिमाग" इन पैकेजों के साथ पूरी तरह से संगत है। दुर्भाग्य से, अतिरिक्त रूपांतरण के बिना NXT के लिए पुरानी परियोजनाओं को निर्यात करना संभव नहीं होगा।

शैक्षिक दृष्टि से यह बहुत अधिक रुचिकर है डेस्कटॉप सॉफ़्टवेयर संस्करण. यह आपको छात्रों के लिए इलेक्ट्रॉनिक नोटबुक रखने की अनुमति देता है, जिसकी बदौलत शिक्षक एप्लिकेशन के अपने संस्करण से किसी विशेष छात्र की सफलता का मूल्यांकन कर सकता है और उसकी प्रगति की निगरानी कर सकता है। साथ ही, आप न केवल सॉफ़्टवेयर पर उपलब्ध शैक्षिक सामग्री (जिनमें से कई हैं) का उपयोग कर सकते हैं, बल्कि अंतर्निहित सामग्री संपादक का उपयोग करके अपना स्वयं का सामग्री भी बना सकते हैं।

EV3 सामग्री संपादक ट्यूटोरियल वीडियो

डेस्कटॉप संस्करण में थ्रेशोल्ड मानों के आधार पर ग्राफ़ क्षेत्रों को प्रोग्राम करने की क्षमता के साथ डेटा रिकॉर्डिंग उपयोगिता भी है। यानी, अब एक शिक्षक, उदाहरण के लिए, स्मार्ट होम के भीतर आधुनिक तकनीकों के संचालन को आसानी से प्रदर्शित कर सकता है।

EV3 माइक्रो कंप्यूटर वास्तविक समय में सेंसर से डेटा एकत्र करेगा और, तापमान पृष्ठभूमि के आधार पर, एक या दूसरा मॉडल प्रोग्राम लॉन्च करेगा। जब तापमान अधिक होता है तो पंखा चालू हो जाता है और जब तापमान कम होता है तो हीटर चालू हो जाता है। और छात्र मॉडल को अंतिम रूप देकर डेटा रिकॉर्ड और विश्लेषण करने में सक्षम होंगे।

डेटा प्रविष्ट कराना

"स्मार्ट ब्रिक" फर्मवेयर के खुलेपन ने पहले ही अपनी भूमिका निभाई है: ऐसे वैकल्पिक विकल्प हैं जो अधिकांश लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं (उनमें से दर्जनों) का समर्थन करते हैं। कुल मिलाकर, EV3 का उपयोग प्रोग्रामिंग से संबंधित किसी भी शैक्षिक परियोजना से "संलग्न" किया जा सकता है, क्योंकि कुछ चीजें "हार्डवेयर में" अपने स्वयं के एल्गोरिदम के काम को देखने के अवसर जितनी सुखद होती हैं।

कई लोगों को उम्मीद है कि इस कहानी में सबसे बड़ी बाधा कीमत हो सकती है। दरअसल, बेसिक सेट के लिए आपको 29 रूबल का भुगतान करना होगा, साथ ही चार्जिंग के लिए 900 और देने होंगे। हालाँकि, इस राशि में दो छात्रों के आरामदायक काम के लिए पुर्जे और इलेक्ट्रॉनिक्स, साथ ही 2 तैयार पाठों के साथ पूर्ण बुनियादी सॉफ्टवेयर शामिल हैं (जो जनवरी 500 से व्यक्तियों और संगठनों दोनों के लिए पूरी तरह से मुफ्त है)। बेशक, अतिरिक्त उपकरण और मिशन किट लागत में वृद्धि कर सकते हैं, लेकिन उचित कारण के भीतर। तो 48 छात्रों के लिए एक किट, जिसमें बुनियादी और संसाधन सेट एलएमई ईवी2016, चार्जर, सॉफ्टवेयर आदि शामिल हैं कार्यों का अतिरिक्त सेट "इंजीनियरिंग परियोजनाएं", लागत 174 होगी। उपकरण के लिए काफी स्वीकार्य, उदाहरण के लिए, स्कूल में एक सर्कल।

हाँ, यह साधारण Arduino-जैसे प्लेटफ़ॉर्म की तुलना में काफ़ी अधिक महंगा है। लेकिन अवसर, साथ ही भागीदारी का स्तर, बहुत अधिक है। EV3-आधारित पाठ्यक्रम को पूरे हाई स्कूल और उसके बाद सुरक्षित रूप से नियोजित किया जा सकता है। इसके अलावा, लेगो माइंडस्टॉर्म एजुकेशन EV3 के पर्याप्त उपयोग के साथ यह यांत्रिक गुणों, आसान प्रतिस्थापन और भागों की उपलब्धता के कारण कई सरल किटों को "जीवित" कर देगा (मेरे अभ्यास में, 12 साल में केवल एक आरजे -10 केबल को प्रतिस्थापन की आवश्यकता होती है- पुराना NXT)।

परिणामस्वरूप, हम ऐसी स्थिति में आवश्यक सभी बोनस के साथ एक विशाल कंपनी द्वारा समर्थित लगभग ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट देखते हैं - एक लंबा जीवन चक्र, स्पेयर पार्ट्स और एक्सटेंशन की उपलब्धता, आधिकारिक और शौकिया गाइड, एक विकसित समुदाय। बच्चों के लिए पश्चिमी शैक्षिक रोबोटिक्स कक्षाओं में माइंडस्टॉर्म लगभग एक मानक बन गया है, और इसे रूस में व्यापक रूप से अपनाया जाना वास्तव में अच्छा होगा।

पथ विकल्प

और अब मुख्य बात पर. WeDo 2.0 सेट के विपरीत, EV3 का लक्ष्य हाई स्कूल और इसलिए बड़े बच्चे हैं, जिनके लिए भविष्य का पेशा चुनने का मुद्दा अधिक गंभीर है।

EV3 का उपयोग करके, प्रत्येक छात्र उन क्षमताओं को अधिक सक्रिय रूप से प्रकट करने में सक्षम होगा जो स्वभाव, पालन-पोषण और शैक्षिक प्रक्रिया द्वारा उसमें निहित थीं।

एक जन्मजात गणितज्ञ सेंसर की टेलीमेट्री की बारीकी से निगरानी करेगा, रोबोट द्वारा तय की गई दूरी को कैसे रिकॉर्ड किया जाता है, जिस कोण से यह विचलन करता है उसे कैसे रिकॉर्ड किया जाता है, इत्यादि।

भविष्य का आईटी विशेषज्ञ, निश्चित रूप से, रोबोट की प्रोग्रामिंग में खुद को डुबो देगा, उन एल्गोरिदम का विश्लेषण करेगा जिनके द्वारा वह चलता है। और वह निश्चित रूप से अपना खुद का निर्माण करेगा, मानक निर्देशों द्वारा प्रदान नहीं किया जाएगा।

एक बच्चा जो भौतिकी में रुचि रखता है वह रोबोट की मदद से दृश्य प्रयोग करने में सक्षम होगा; सौभाग्य से, सेट में सेंसर के साथ कोई समस्या नहीं है, जैसे बच्चे को कल्पना के साथ कोई समस्या नहीं है।

कुल मिलाकर, इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि स्कूल में आपके बच्चे की रुचि और पसंदीदा विषय क्या हैं, MINDSTORMS EV3 सेट के साथ सीखने से उन्हें भविष्य में उनके विकास पर अधिक स्पष्ट रूप से प्रकाश डाला जा सकेगा और ध्यान केंद्रित किया जा सकेगा।

ज़िन्दगी में

फिलहाल, कंपनी के समाधानों का उपयोग पहले से ही छात्रों द्वारा विभिन्न प्रतियोगिताओं और सामान्य विकास दोनों के लिए दिलचस्प परियोजनाएं बनाने के लिए किया जा रहा है। मीडिया ने इस वर्ष उनमें से कई के बारे में लिखा।

क्षेत्रीय प्रौद्योगिकी पार्क में स्थित एस्ट्राखान के स्कूली बच्चों रुस्लान काज़िमोव और मिखाइल ग्लैडीशेव ने हाथ के जोड़ों के पुनर्वास के लिए एक रोबोटिक सिम्युलेटर विकसित किया।

फोटो - rg.ru

आठवीं कक्षा के छात्रों ने सिम्युलेटर विकसित करने में दो महीने से थोड़ा कम समय बिताया। उन्होंने दक्षिणी संघीय जिले में वैज्ञानिक और अभिनव परियोजनाओं की IX अखिल रूसी प्रतियोगिता के क्षेत्रीय चरण में अपनी परियोजना प्रस्तुत की, जहां उन्होंने दूसरा स्थान हासिल किया। भविष्य में, वे एक औद्योगिक प्रोटोटाइप बनाने की योजना बना रहे हैं - अभी के लिए, डेवलपर्स केवल लेगो माइंडस्टॉर्म एजुकेशन EV3 शैक्षिक रोबोटिक सेट से बना एक प्रोटोटाइप पेश कर रहे हैं।

डिवाइस डॉक्टर द्वारा किए गए आंदोलनों को दोहराता है - जोड़ काम करना शुरू कर देते हैं, जिससे न केवल उनकी, बल्कि मांसपेशी समूहों की भी गतिशीलता बहाल हो जाती है। जबकि डिवाइस ब्लूटूथ के माध्यम से जुड़े हुए हैं, भविष्य में वे इंटरनेट या वाई-फाई का उपयोग करके संचार करेंगे।

बाजार में ऐसे उपकरण के एनालॉग हैं, लेकिन एस्ट्राखान उपकरण कंधे, कलाई और कोहनी के जोड़ों के साथ एक साथ काम कर सकता है। इसके अलावा, यह पोर्टेबल और बैटरी से चलने वाला है। इसमें रिमोट कंट्रोल की भी संभावना है, यानी मरीज घर छोड़े बिना ट्रेनिंग कर सकता है।

वर्ल्ड रोबोटिक्स ओलंपियाड 2015 (डब्ल्यूआरओ 2015) में, सेंट पीटर्सबर्ग की रूसी टीम डीआरएल को लेगो एजुकेशन (लेगो एजुकेशन क्रिएटिविटी अवार्ड) की ओर से रचनात्मकता के लिए विशेष पुरस्कार से सम्मानित किया गया।

रूसी डीआरएल टीम ने केवबॉट परियोजना प्रस्तुत की। सेंट पीटर्सबर्ग के लोगों ने, कोच सर्गेई फ़िलिपोव के मार्गदर्शन में, गुफाओं में अज्ञात क्षेत्रों की खोज के लिए एक अद्वितीय रोबोटिक खोजकर्ता बनाया। विकास में विभिन्न वैज्ञानिक क्षेत्रों को शामिल किया गया है, क्योंकि अद्वितीय रोबोट अलग-अलग जटिलता के कार्यों को करना संभव बनाता है।

टीम ने बाद के अन्वेषण के लिए वस्तुओं का पता लगाने के लिए विभिन्न सेंसर से लैस एक चढ़ाई करने वाला रोबोट बनाया। परिणामी डेटा को कंप्यूटर पर 3D मॉडल में बदला जा सकता है।

और बनाया 13 साल के शुभम बनर्जी ने मुद्रक स्कूल विज्ञान परियोजना के लिए लेगो के टुकड़ों से बनाई गई ब्रेल लिपि। बाद में, उनके परिवार की भागीदारी से, आविष्कार को लॉन्च करने के लिए एक स्टार्टअप बनाया गया, जिसे प्रौद्योगिकी निगम इंटेल से वित्तीय सहायता प्राप्त हुई।

(फोटो: मार्सियो जोस सांचेज़, एपी)

इंटरनेट पर ब्रेल लिपि पर शोध करने के बाद शुभम को प्रिंटर बनाने का विचार आया। यह महसूस करते हुए कि टच टाइपिंग प्रिंटर की कीमत $2,000 और उससे अधिक है, छात्र ने एक सस्ता संस्करण बनाने का फैसला किया।

आविष्कार के तुरंत बाद, नेत्रहीन बच्चों और उनके माता-पिता ने एक ही अनुरोध के साथ शुभम से संपर्क करना शुरू कर दिया - एक सस्ता ब्रेल प्रिंटर बनाने के लिए, "इसे तुरंत शेल्फ से खरीदने" का वादा किया।

जैसा कि आप देख सकते हैं, सीखने की प्रक्रिया में माइंडस्टॉर्म एजुकेशन EV3 का उपयोग छात्रों को अपनी कल्पना का अधिकतम उपयोग करने की अनुमति देता है, जिससे अधिक से अधिक नए तंत्र बनते हैं जो न केवल विचारों को साकार करने या किसी भी प्रयोग को देखने में मदद करते हैं, बल्कि निर्णय लेना भी शुरू करते हैं। उनका भविष्य का पेशा।

यदि शैक्षिक प्रक्रिया में इन समाधानों के उपयोग (या स्वयं उत्पादों के बारे में) के बारे में आपके कोई प्रश्न हैं, तो उन्हें टिप्पणियों में लिखें।

स्रोत: www.habr.com