Робототехніка не виникла на порожньому місці. Вона багато в чому базується на принципах, механізмах і рішеннях, які людина спостерігала в навколишньому світі, і насамперед — у природі.
Інженерія вже давно використовує природні конструкції як джерело ідей. Міцність трикутних структур, порожнисті стебла рослин, шестикутна форма бджолиних сот, принципи руху кінцівок тварин — усе це можна побачити і в сучасних інженерних конструкціях.
Навіть механічні передачі мають цікаві аналоги в природі. Наприклад, у німф комахи Issus coleoptratus на задніх ногах є структури, схожі на зубчасті колеса, які допомагають синхронізувати рух ніг під час стрибка.
Особливо очевидний зв’язок із природою ми бачимо в ходячій робототехніці. Роботи з двома, чотирма, шістьма або більшою кількістю кінцівок багато в чому повторюють принципи пересування живих організмів.
Тобто з точки зору механіки все достатньо зрозуміло: інженерія спостерігає природу, досліджує її рішення і намагається використати подібні принципи у техніці.
Але є інша, на мою думку, ще цікавіша частина.
Що відбувається, коли ми переходимо від механіки до програмування та сенсорів?
Від механічного пристрою до справжнього робота
Якщо наша модель має лише мотор і виконує заздалегідь записану послідовність команд, її поведінка повністю визначена програмою.
Наприклад: рухатися вперед 3 секунди → повернути → зупинитися.
Модель не знає, що відбувається навколо неї. Якщо перед нею раптом з’явиться перешкода, вона продовжить виконувати програму.
Ситуація принципово змінюється, коли ми додаємо сенсори.
Тепер робот отримує можливість збирати інформацію про навколишнє середовище і відповідно до цієї інформації змінювати свою поведінку.
І саме тут я дуже часто звертаюся до біології.
Рефлекс як модель для пояснення роботи сенсорів
Коли я починаю вивчати з дітьми сенсори, одним із перших понять, про яке ми говоримо, є рефлекс.
У спрощеному вигляді:
Рефлекс — це реакція організму у відповідь на подразнення.
Людський організм можна умовно уявити як величезну систему природних сенсорів.
Ми відчуваємо:
- дотик;
- температуру;
- світло;
- звук;
- запах;
- смак;
- положення нашого тіла;
- біль;
- рух.
Наші рецептори постійно отримують інформацію із зовнішнього середовища.
Після цього сигнал передається нервовій системі, обробляється, і організм виконує певну дію.
Наприклад:
яскраве світло → очі реагують;
гучний звук → ми повертаємо голову до джерела звуку;
дотик до дуже гарячої поверхні → відсмикуємо руку.
Звичайно, з біологічної точки зору рефлекторні реакції є складнішими, а деякі з них можуть оброблятися на рівні спинного мозку ще до усвідомленої реакції головного мозку. Але для пояснення дітям самої логіки “сигнал — обробка — дія” ця аналогія працює надзвичайно добре.
Людина і робот: одна логічна схема
Для людини ми можемо записати: Подразнення → Рецептор → Нервова система → Реакція
Для робота: Зміна середовища → Сенсор → Процесор / Програма → Дія
Або ще простіше:
Sense → Process → Act
Відчути → Обробити → Діяти
Саме ця схема лежить в основі величезної кількості алгоритмів робототехніки.
Найпростіший приклад — датчик дотику
Розглянемо VEX GO та LED Bumper, який, окрім функції світлового індикатора, може працювати як touch sensor.
Поставимо дітям просте завдання:
робот повинен їхати вперед, а коли LED Bumper торкнеться стіни — зупинитися.
З точки зору програми це досить проста задача.
Але як пояснити дитині, чому програма має виглядати саме так?
Я використовую такий приклад.
Уявімо, що людина йде абсолютно темним коридором. Підлога рівна, тому вона може рухатися вперед, але не бачить, де знаходиться стіна.
Що можна зробити?
Простягнути руку вперед.
Людина рухається і постійно очікує моменту дотику.
Поки: стіни немає → рухаємося далі.
Коли: рука торкнулася стіни → зупиняємося.
У робота відбувається майже те саме.
Поки: LED Bumper = not pressed → motors move forward.
Коли: LED Bumper = pressed → stop motors.
Далі можна додати наступні дії: від’їхати назад → повернути → продовжити рух.
І дитина вже бачить програму не просто як набір блоків, а як логічну модель поведінки.
Але як пояснити складніші сенсори?
LED Bumper дуже зручний для першого пояснення, тому що фактично має два основних стани:
pressed / not pressed.
Але більшість сенсорів працюють складніше.
Наприклад, Eye Sensor може вимірювати освітленість, визначати колір або аналізувати інші характеристики світла.
І тут знову можна використати аналогію з людиною.
Поріг спрацювання
Уявімо, що ми торкаємося предмета.
Один предмет теплий — ми можемо спокійно тримати на ньому руку.
Інший дуже гарячий — ми різко відсмикуємо руку.
Тобто сама наявність температури ще не означає, що організм повинен негайно реагувати.
Важливим стає значення параметра.
Умовно:
температура нижче певної межі → нічого не робимо;
температура перевищила межу → реагуємо.
У програмуванні роботів ми постійно робимо те саме.
Наприклад, сенсор вимірює освітленість.
Ми можемо сказати: Brightness < 20% → робот рухається.
Або: Brightness > 70% → робот зупиняється.
Таким чином ми задаємо threshold — поріг спрацювання.
Сенсор постійно передає значення процесору, але дія виконується лише тоді, коли це значення відповідає заданій нами умові.
Світловий “рефлекс” робота
Уявімо іншу ситуацію.
Робот знаходиться у темному приміщенні та рухається вперед.
Eye Sensor постійно вимірює освітленість.
Поки: Brightness < заданого значення → робот рухається.
Але раптом з’являється яскраве світло.
Значення датчика змінюється: Brightness > threshold.
Програма це визначає і подає команду мотору: Stop.
У людини є схожа реакція: коли після темряви перед очима раптово з’являється дуже яскраве світло, ми примружуємося або заплющуємо очі.
Знову бачимо одну й ту саму логіку: зміна середовища → сенсор → порівняння зі значенням → реакція.
Саме тут починається справжнє програмування роботів
Дуже важливо, щоб діти зрозуміли: сенсор не просто “бачить стіну”, “бачить світло” або “бачить колір”.
Сенсор отримує дані.
Програма повинна:
- отримати ці дані;
- проаналізувати їх;
- порівняти із заданими умовами;
- прийняти рішення;
- виконати певну дію.
Саме тому після знайомства із сенсорами у програмуванні природно з’являються: умовні оператори, цикли, логічні вирази, порогові значення та змінні.
Наприклад:
IF sensor is pressed → stop
або
IF brightness > 70 → move backward
або
IF distance < 100 mm → turn
Тобто сенсорна робототехніка поступово переходить від простого виконання команд до прийняття рішень на основі інформації із зовнішнього середовища.
Біологія як інструмент для пояснення робототехніки
Саме тому я дуже часто використовую знання з біології на заняттях робототехніки.
Не тому, що робот є живим організмом.
І не тому, що сенсор робота повністю повторює роботу органів чуття людини.
Це модель і аналогія, яка допомагає дитині зрозуміти складний технічний принцип через уже знайомі явища.
Людина: рецептори → нервова система → реакція.
Робот: сенсори → процесор і програма → механізм / мотор → дія.
І чим складнішим стає робот, тим цікавішою стає ця паралель.
Колірний сенсор можна порівнювати із зором.
Мікрофон — зі слухом.
Touch Sensor — із дотиком.
Датчик відстані — з одним із способів просторового сприйняття.
А алгоритм, який аналізує інформацію від цих сенсорів і приймає рішення, певною мірою виконує ту роль, яку у живому організмі виконує нервова система.
Саме такі міжпредметні зв’язки, на мою думку, і роблять робототехніку особливо цікавою навчальною дисципліною.
Тому що робототехніка — це не лише механіка.
Не лише програмування.
Не лише електроніка.
Це місце, де зустрічаються інженерія, фізика, математика, інформатика, біологія та знання про навколишній світ.
І дуже часто, щоб краще зрозуміти робота, достатньо спочатку уважніше подивитися на те, як працює природа.
Якщо вам потрібно більше інформації з Освітньої робототехніки – звертайтесь до мене.
Якщо Вам необхідна допомога, тренінги чи консультації – пишіть мені (vasyliuk.anatolii@gmail.com).
Автор: Анатолій Василюк.
Копіювання та використання матеріалів без особистої письмової згоди автора – заборонено!
!!!Зображення, що використовуються у статті, згенеровано ШІ.