ในการสำรวจครั้งนี้ นักเรียนจะกำหนดขอบเขตการมองเห็นของเซ็นเซอร์ AI Vision โดยการทดสอบว่า AI Vision สามารถตรวจจับถังและ AprilTags ได้ไกลแค่ไหนและกว้างแค่ 

ให้แน่ใจว่านักเรียนมีวัสดุที่จำเป็นเพื่อทำเครื่องหมายขอบเขตการมองเห็น แจกจ่ายบัตรงาน Field of View – Barrels  (Google / .docx / .pdf) ก่อน คุณสามารถใช้กระดาษและปากกา เทปสนามและกระดาษปิดบังหรือปากกาเมจิก กระดาษแผนภูมิและปากกาเมจิกตามที่แสดงในวิดีโอ หรือการผสมผสานใดๆ ก็ได้ที่เหมาะกับคุณและนักเรียนของคุณที่สุด เมื่อพวกเขาเสร็จสิ้นการสำรวจนี้ พวกเขาจะต้องวัดมุมของมุมมองของพวกเขาและจะต้องใช้ไม้โปรแทรกเตอร์ 

ในขณะที่นักเรียนแบ่งปันการวัดเชิงมุม คาดว่าจะได้ตัวเลข 73° โดยมีช่วง 2 องศาในทั้งสองทิศทาง ค่านี้ได้รับการบันทึกในสภาพแวดล้อมที่มีการควบคุมโดยมีพื้นผิวสีขาวและแสงสว่างเพียงพอ ห้องเรียนของคุณอาจให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกันเล็กน้อย หากกลุ่มต่างๆ อยู่นอกช่วงที่คาดไว้ ให้แนะนำให้พวกเขากลับมาตรวจสอบกระบวนการทดสอบอีกครั้งเพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขาปฏิบัติตามขั้นตอนอย่างถูกต้อง

เมื่อนักเรียนทำการสำรวจระยะการมองเห็นด้วยถังเสร็จแล้ว ให้แจกบัตรงาน Field of View – AprilTags (Google / .docx / .pdf) กลุ่มต่างๆ ควรแยกแยะระหว่างสองมุมมองอย่างชัดเจน หากต้องการไอเดียเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีนำกิจกรรมนี้ไปใช้กับสื่อที่คุณมี โปรดติดต่อชุมชน PD+

เดินไปรอบๆ ห้องในขณะที่นักเรียนกำลังทำกิจกรรมนี้. ถามคำถามนักเรียน เช่น:

• คุณสังเกตอะไรเกี่ยวกับการตรวจจับวัตถุขณะที่คุณเคลื่อนวัตถุออกห่างจากหุ่นยนต์?
• ข้อมูลของคุณตรงกับสมมติฐานของคุณหรือไม่? คุณกำลังค้นพบอะไรเกี่ยวกับมุมมองของ AI Vision บ้าง?
• มีข้อแตกต่างระหว่างระยะการมองเห็นเมื่อตรวจจับถังกับ AprilTag หรือไม่ ทำไมคุณถึงคิดอย่างนั้นล่ะ?

ในการสำรวจนี้ นักเรียนจะพิจารณาว่าสภาพแสงที่แตกต่างกันส่งผลต่อ AI Vision 

ให้แน่ใจว่านักเรียนมีวัสดุที่จำเป็นในการปรับเปลี่ยนแสงรอบหุ่นยนต์ แจกบัตรงาน  (Google / .docx / .pdf) ก่อนครับ. สามารถปรับแสงได้โดยการเปลี่ยนแหล่งกำเนิดแสง (ไฟห้องเรียน, หน้าต่าง, ไฟฉาย), สีของแสง (โทนอุ่น, สว่าง, มีสี), ความสว่าง (ปิดคลุมหุ่นยนต์ให้มืดลง, เพิ่มแสง) หรือไอเดียอื่นๆ หากนักเรียนต้องการความช่วยเหลือในการตัดสินใจว่าจะต้องทดสอบปัจจัยใด ให้จัดทำรายการปัจจัยที่อาจเกิดขึ้นโดยย่อให้นักเรียนทราบ

ขณะที่นักเรียนทดสอบตัวแปรแต่ละตัว พวกเขาควรบันทึก: ปัจจัยแสงที่เปลี่ยนไป ตำแหน่งของถัง ตรวจจับได้หรือไม่ และ AI Vision ระบุสีได้ถูกต้องหรือไม่

เดินไปรอบๆ ห้องในขณะที่นักเรียนกำลังทำการสำรวจนี้ ถามคำถามนักเรียนเช่น:

• แสงสว่างส่งผลต่อการตรวจจับถังเมื่อเข้าใกล้หุ่นยนต์อย่างไร? เมื่อไกลออกไปอีก?
• ตัวแปรแสงใดที่ส่งผลต่อการตรวจจับมากที่สุด ทำไมคุณถึงคิดว่ามันมีผลกระทบใหญ่ขนาดนั้น? 
• แสงส่งผลต่อการมองเห็นอย่างไร? ปัจจัยที่มีผลกระทบต่อ AI Vision ตรงกันหรือแตกต่างจากวิสัยทัศน์ของเราในฐานะมนุษย์หรือไม่

ในการสำรวจนี้ นักเรียนจะตรวจสอบว่าวัตถุต่างๆ สามารถนำมาใช้หลอกเซ็นเซอร์ AI Vision ได้อย่างไร พวกเขาจะตั้งสมมติฐานเกี่ยวกับสิ่งที่ AI Vision จะรายงานว่าเป็นสินค้า AprilTags หรือหุ่นยนต์ตัวอื่น จากนั้นจึงทดสอบสมมติฐานเหล่านั้นและบันทึกข้อมูลของพวกเขา

ให้แน่ใจว่านักเรียนมีวัสดุที่จำเป็นเพื่อหลอกล่อ AI Vision แจกบัตรงาน (Google / .docx / .pdf) ก่อนครับ. การสำรวจนี้สามารถใช้สื่อต่างๆ มากมาย เช่น One Stick Controller กระดาษก่อสร้างที่สร้างขึ้นใหม่ของวัตถุ การพิมพ์องค์ประกอบต่างๆ เช่น ถัง หรือวัตถุอื่นๆ จากรอบๆ ห้องเรียน กระตุ้นให้ผู้เรียนลองค้นหาวัตถุต่างๆ รอบห้องเรียนที่มีโอกาสถูกตรวจพบมากที่สุดก่อนที่จะสร้างวัตถุใหม่

ส่งเสริมให้ผู้เรียนใช้ AI Vision Utility สำหรับการสำรวจนี้ ขณะที่นักเรียนทำการทดสอบ พวกเขาจะสามารถเห็นวัตถุที่หลอกลวง ขณะเดียวกันก็เห็นสิ่งที่ AI Vision Sensor รายงานมาด้วย

เดินไปรอบๆ ห้องขณะที่นักเรียนกำลังทำการสำรวจนี้ ถามคำถามนักเรียน เช่น:

• คุณมองเห็นรูปแบบใดบ้างเกี่ยวกับวัตถุที่ถูกตรวจจับว่าเป็นลูกบอลกีฬาและถัง? ทำไมคุณถึงคิดอย่างนั้นล่ะ?
• มีวัตถุหนึ่งที่ถูกตรวจพบบ่อยกว่าวัตถุอื่นหรือไม่? (เช่น ลูกบอลกีฬา ถังสีส้ม ถังสีน้ำเงิน)
• ข้อมูลของคุณมีความแตกต่างกันระหว่างวัตถุหลอกลวงเมื่ออยู่ใกล้หรือไกลจากหุ่นยนต์หรือไม่? ทำไมคุณถึงคิดอย่างนั้นล่ะ?

ในการสำรวจนี้ นักเรียนจะตรวจสอบว่าพื้นผิวที่หุ่นยนต์อยู่ส่งผลต่อข้อมูลจาก AI Vision อย่างไร พวกเขาจะตั้งสมมติฐานเกี่ยวกับผลกระทบ (หรือการขาดผลกระทบ) ของพื้นผิวต่อการตรวจจับวัตถุ จากนั้นทดสอบแนวคิดของพวกเขาและบันทึกผลลัพธ์

ให้แน่ใจว่านักเรียนมีวัสดุที่จำเป็นสำหรับการทดสอบพื้นผิวที่แตกต่างกัน. แจกบัตรงาน (Google / .docx / .pdf) ก่อนครับ. การสำรวจนี้สามารถใช้ตัวเลือกที่หลากหลาย เช่น พรม (หลากสีและหลายความหนา) กระเบื้องลิโนเลียม พื้นหิน พื้นไม้ ท็อปโต๊ะ กระจก ฯลฯ ให้แน่ใจว่านักเรียนทราบว่าพวกเขาสามารถไปค้นหาและทดสอบพื้นผิวเหล่านั้นได้ที่ไหนในห้องเรียน

ส่งเสริมให้ผู้เรียนใช้ AI Vision Utility ในระหว่างการสำรวจนี้ ขณะที่นักเรียนทำการทดสอบ พวกเขาจะสามารถเห็นพื้นผิวที่แตกต่าง ได้ ขณะเดียวกันก็เห็นสิ่งที่รายงานโดย AI Vision ของหุ่นยนต์อีกด้วย

เดินไปรอบๆ ห้องขณะที่นักเรียนกำลังทำการสำรวจนี้ ถามคำถามนักเรียน เช่น:

• พื้นผิวที่คุณกำลังทดสอบแตกต่างกันอย่างไร? (สี, ขนาด, การสะท้อนแสง ฯลฯ)
• คุณเห็นรูปแบบใดบ้างในข้อมูลของคุณขณะที่คุณทดสอบพื้นผิวที่แตกต่างกัน? ทำไมคุณถึงคิดอย่างนั้นล่ะ?