Lego Mindstorms
W pierwotnym zamiarze klocki Lego MindStorms miały służyć głównie starszym dzieciom i uczniom szkół gimnazjalnych. Wkrótce okazało się jednak, że po opracowaniu bardziej zaawansowanych narzędzi programistycznych oraz wykorzystywaniu kilku programowalnych klocków jednocześnie, zestawy Lego MindStorms stały się idealnym narzędziem dydaktyki eksperymentalnej na uczelniach wyższych.
Zestawy MindStorms składają się z kompletu standardowych klocków Lego (np. elementy nośne konstrukcji, łączniki, ośki, koła), klocków Lego Technic (np. silniki prądu stałego, koła zębate, przekładnie pasowe, ślimakowe, różnicowe, czujniki) oraz klocka - mikrokomputera w plastikowej obudowie umożliwiającej bezpośrednie łączenie z pozostałymi klockami. Taki zestaw umożliwia szybkie budowanie różnorodnych konstrukcji mechanicznych umożliwiających swobodne eksperymentowanie i prototypowanie, bez wymagania zaawansowanej wiedzy studenta we wszystkich dziedzinach z zakresu elektroniki, elektrotechniki, mechaniki, inżynierii komputerowej, sztucznej inteligencji, bioinżynierii itp. Uzupełnieniem zestawu MindStorms są zestawy rozszerzające, które zawierają dodatkowe silniki i sensory. Uniwersalna konstrukcja wejść i wyjść klocka RCX umożliwia również dołączanie innych niestandardowych układów wykonawczych i sensorycznych zaprojektowanych samodzielnie przez studentów.
Korzyści z Wykorzystania Pythona w LEGO Mindstorms
- łatwość nauki i użycia: Python jest znany ze swojej prostoty, co pozwala na szybkie rozpoczęcie programowania robotów. Nawet osoby bez wcześniejszego doświadczenia w kodowaniu mogą szybko nauczyć się podstaw.
- elastyczność i moc: Python oferuje szeroki wachlarz możliwości, od prostych skryptów po skomplikowane algorytmy. Dzięki temu użytkownicy LEGO Mindstorms mogą tworzyć bardziej zaawansowane projekty, które wykraczają poza standardowe możliwości zestawów.
- bogactwo bibliotek: Python posiada ogromną liczbę bibliotek i modułów, które mogą być wykorzystane do rozszerzenia funkcjonalności robotów LEGO Mindstorms. Na przykład, biblioteki takie jak OpenCV mogą być używane do zaawansowanego przetwarzania obrazu, a TensorFlow do implementacji sztucznej inteligencji.
- integracja z infrastrukturą IT: Python łatwo integruje się z innymi systemami i platformami, co pozwala na tworzenie kompleksowych rozwiązań. Można na przykład zaprogramować robota do współpracy z serwerami, bazami danych czy chmurą obliczeniową.
- społeczność i wsparcie: Python posiada dużą i aktywną społeczność, co oznacza, że w razie problemów łatwo znaleźć pomoc i zasoby edukacyjne. Wiele gotowych skryptów i projektów jest dostępnych online, co ułatwia naukę i rozwijanie własnych umiejętności.
