비전 데이터 챌린지 - 파이썬

교사 도구 상자 - 비전 데이터 챌린지의 목적

비전 데이터 챌린지의 목적은 학생들이 비전 센서의 스냅샷에서 수집된 데이터와 중앙 X 및 Y 값이 계산되는 방식을 이해하도록 하는 것입니다. 학생들은 또한 해당 데이터가 어떻게 해석될 수 있는지(예: 중앙 X 값을 사용하여 로봇의 중심점에 대한 개체의 상대적 위치를 결정할 수 있음)와 구성할 때 개체에 이름을 지정하는 모범 사례를 이해한 상태로 이 실습을 마쳐야 합니다.

노란색 기어를 들고 있는 손을 보여주는 구성의 비전 센서 스냅샷. 위에 나열된 데이터로 사각형 오버레이가 기어 위에 있습니다: Yellow Box, X 90, Y 62, W 102, H 98.

질문에 답하고 엔지니어링 노트에 누락된 데이터를 작성하여 비전 데이터 챌린지를 완료하십시오.

다음 중 위의 스냅샷을 찍는 데 사용된 지침은 무엇인가요?
1. ```
vision_5.take_snapshot (REDBOX)
```
2. ```
vision_5.take_snapshot (YELLOWBOX)
```
다음 값을 입력하십시오.
YELLOWBOX는 로봇의 중심점 왼쪽 또는 오른쪽에 있습니까?
YELLOWBOX가 로봇의 중심점 위 또는 아래에 있습니까?
YELLOWBOX는아닌
입니다. 각 색상 특징을 쉽게 인식하고 싶다면 이 객체에 줄 수 있는 가장 좋은 이름입니다. 다음 중 어떤 이름이 더 좋을까요? 그 이유는 무엇인가요?
1. 옐로우기어
2. YELLOWCUBE

교사 도구 상자 - 답변

학생들의 답변은 학급 전체에서 논의할 수 있으며, 공학 노트를 검토하여 활동을 성공적으로 완료했는지 확인할 수도 있습니다.

vision_5.스냅샷 찍기(노란색 상자)

VEX코드 명령에 맞춰 완료된 데이터가 정렬되었습니다. 답변을 순서대로 읽으면, vision 5 objects is not true = True; len vision 5 objects = 1; largest object center x = 141; largest object center y = 111; largest object width = 102; largest object height = 98입니다.

YELLOWBOX는 로봇 중심점보다 약간 왼쪽에 있지만 16.5픽셀(중심 157.5 - 141)만큼만 차이가 납니다.

YELLOWBOX는 로봇의 중심점보다 약간 낮지만 5.5픽셀(111 - 중심 105.5)만큼만 차이가 납니다.

에이. 옐로우기어

이 이름이 더 나은데, 이는 물체의 색상뿐만 아니라 물체의 유형도 설명하기 때문입니다. 그것은바퀴이지 상자나 정육면체아닙니다.

학습 확장 프로젝트 내 감지 지침

이제 비전 센서에서 보고된 데이터 중 일부를 더 잘 이해했으므로 학생들은 프로젝트 내에서 이러한 감지 지침을 사용하고 싶어할 수도 있습니다. 그렇게 함으로써 그들이 스스로 탐험하도록 허용하세요.

def check_red_callback():
    brain.screen.set_font(FontType.MONO40)
    brain.screen.clear_row(3)
    brain.screen.set_cursor(3, 1)
    vision_5_objects = vision_5.take_snapshot(REDBOX)

    if (vision_5_objects):
        brain.screen.print("빨간색 물체 발견")
        brain.screen.next_row()
        brain.screen.print("감지된 물체 수:", len(vision_5_objects))
        brain.screen.next_row()
        brain.screen.print("중앙 X:", vision_5.largest_object().centerX)
        brain.screen.next_row()
        brain.screen.print("중앙 Y:", vision_5.largest_object().centerY)
        brain.screen.next_row()
        brain.screen.print("너비:", vision_5.largest_object().width)
        brain.screen.next_row()
        brain.screen.print("높이:", vision_5.largest_object().height)
        brain.screen.next_row()
    
    else:
        brain.screen.print("빨간색 개체 없음")

더 높은 단계의 학생은 프로젝트 내에서 이러한 지침을 사용하여 결정을 내릴 수 있습니다.

while True:
    drivetrain.drive(FORWARD)
    vision_5_objects = vision_5.take_snapshot(REDBOX)
    if (vision_5_objects) and (vision_5.largest_object().centerX < 157.5):
        drivetrain.turn_for(LEFT, 90, DEGREES)
    else:
        drivetrain.turn_for(RIGHT, 90, DEGREES)
        wait(5, MSEC)

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