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这个只有5岁的小黄鸭,居然开发了这么多有趣的人工智能项目!

作者:steamedu · 2021-03-22 09:24 · 浏览:1113

很多家长和老师,对如今渐渐火热的“人工智能”还比较陌生,可偏偏,我们又不能不去重视它。就在最近的两会上,全国人大代表刘希娅就提出,要加强人工智能在基础教育阶段应用的专业研究。看来,对于人工智能的教育之后是刻不容缓了。

其实关于人工智能,此前我也提到过不少次,比如BBC的小板砖micro:bit、Scratch、Python这些编程工具,都可以被视作人工智能的基础。只是,究竟这些工具如何运用于人工智能,人工智能又能解决什么样的现实问题,我还很少展开去说。

今天,耐撕BaBa就给大家介绍一个比较有趣,也比较接地气的人工智能教育平台,Duckietown,看看人工智能到底在生活中是如何应用的。

Duckietown是一个自动驾驶的研究和教育平台,由日本的丰田汽车赞助。从2016年开始,Duckietown在麻省理工学院开课,之后逐渐演变成一项全球计划,旨在实现AI和机器人教育。2018年之后,该项目由非营利性组织Duckietown基金会负责协调。

Duckietown平台分为两部分,分别是Duckie Bots和Duckie Towns。前者是低成本的自动机器人,几乎完全由现成的零件制成;后者则是对城市环境的模拟,其中有用运动垫子和胶带制成的道路,以及机器人用作四处导航的标牌。通过添加交通信号灯和城楼,Duckietown可以转变为智慧城市。

因为Duckietown提供的所有教学材料都带有一个“小鸭子”的形象,所以我们也可以称呼它为“小鸭镇”。接下来我们来看看这个可爱的小鸭子都拥有哪些好玩的东西吧!

由于Duckietown的侧重点是以机器人为基础的自动驾驶,所以其中包含的教学资源大多都与城市交通、汽车行驶有关的。我们先从平台提供的硬件包说起。

城市拓展包

这套硬件包里,都是Duckietown的基本构建模块,用它们可以搭建出适合自动驾驶行为的城市交通道路。其中,包含9个黑色泡沫道路的互锁瓷砖,还有符合Duckietown标准的胶垫边框区域,用来放置交通标志。

此外,拓展包中还有可以DIY的磁铁,能让使用者自主设置汽车行驶的直线和曲线道路。通过这些硬件,我们可以将组装好的路段锁定为不同的配置,从而获取不同的城市地形。不仅如此,使用这套工具,还能够在数分钟之内组装和拆卸搭建好的城镇。

与之类似的还有“红绿灯城市包”,这套硬件也是用来扩展城市的基础设施的。除了提供现实交通信号的闪光灯,它还具有与Duckiebot相同的感测、内存和计算功能,因此我们完全可以用它来编程。

在组装红绿灯的过程中,我们不仅能感受到亲手设计的乐趣,还可以了解Duckiebots提供的许多硬件组件,它们可以相互之间交替使用。还有红绿灯的切换设计,更是需要运用基础的编程知识。

人工智能驾驶奥运工具包(AI-DO)

Duckietown基金会每年都会在ICRA(国际机器人与自动化会议)上举办两次AI-DO,即“AI驾驶奥运会”。

这套硬件包的工具就是配合这个竞赛的。它们基本都可以与Duckietown里的机器人相结合,解决车辆在交叉路口行驶时可能会遭遇的一些问题。

一般来说,DuckieBots的机器人都是带有编码器的。例如其中一款名为“DB19”的机器人,就带有嵌入式车轮编码器的电机,以及一个新的电机支架。此外还有许多必备的零件和备件,用于构建、校准、初始化和操作DuckieBot。

而这个“人工智能驾驶奥运工具包”,则可以根据机器人技术和AI的互动,来衡量智能车的具体性能。它包含几个解决实际问题的任务,分别是LF(车道跟踪)、LFV(车辆的行车跟踪)和交叉路口的行车跟踪(LFV-1)。在Duckietown模拟器中,我们可以思考相应的解决方案,将之实践于智能车的行驶。

这些任务需要使用到2个机器人(DuckieBots),和一个城市导航包。要注意的是,完成这些任务不是一蹴而就的,需要我们反复地测试和优化。

那么,Duckietown是如何使用这些智能套件,设计研究项目和课程案例的呢?对机器人技术感兴趣,甚至希望可以自主构建一个自动驾驶汽车的童鞋们,下面的内容千万不要错过哦!

自动行驶线上课

这个课程是瑞士联邦理工学院(ETHZ)与蒙特利尔大学、芝加哥的丰田技术学院合作的成果,使用了大量Duckietown提供的智能硬件。

教学的基本内容是,探索数据驱动的理论和实践方法,使得汽车模型可以在城市环境中自动行驶,同时检测和避开行人。达成这个目标,需要掌握从基础数学到机器学习技能等各领域的专业知识。其中包括:计算机视觉,机器人操作,建模与控制,目标检测与避障等。

具体来说,该课程包含了机器人学习理论、相关算法,以及将它们用于实践的方式,这些方法完全可以用于现实生活。学员们使用ROS、Python、Docker这些编程软件,创建相应的编程模型。

同时,在课堂之外,老师将和学员一同探究各种机器人学习的方法,并分析它们在实践中的优缺点。

强化STEM学习方法

在STEM的工程教育领域,一直存在一个严重的缺陷,那就是不同的主题之间缺乏良好的沟通和联系。这个课程,就是运用Duckietown的教学资源,强化STEM学习。

课程分为两大部分。第一部分,是在基础主题领域基础上开展的课程,帮助学生们看到不同事物之间的联系,包含数学、编程、电学等内容。在学习基础理论的同时,Duckietown会为学生提供动手学习的机会,比如编写程序、提出解决方案等。

由于Duckietown小巧且灵活的特点,对编程和机器人一无所知的孩子也可以在很短的时间内上手。在“编程”主题中,学生们要学会独立启动ROS的基本单元,熟悉Duckietown的基本项目,并动手解决具体的机器人编程项目;在“计算机体系结构”主题中,学生们要练习在模拟器中独立设计算术逻辑电路。

课程的第二部分,是实践项目的介绍和训练,这其中要用到Duckietown的硬件和教具。学生们在设计自动驾驶的同时,理解其背后的理论数学和物理学,完成穿越城市的复杂挑战。

例如“小鸭出租车”项目的想法是,Duckiebots可以在某个物体附近停下来,然后按照一定路线继续前进。所以,该任务需要分为两部分:检测和沿图形移动。学生需要思考,如何让小车在未检测到Duckie的情况下驱动,以及如何根据地图和目的地建立路线。

还有学生自己发明的“巡逻车”,想法是教一个Duckiebot(即巡逻队),让它发现,跟踪并制止“入侵”的Duckiebots。具体方法是,使用标记器识别道路上的入侵者,根据标记器的方向和距离更改Patrol Duckiebots的状态机,使得机器人在接近停车线时继续行驶不停车,最终使用SSH连接并关闭它。

机器人技术的教育和推广

当然,Duckietown平台自身也有着很多极具价值的课程。这些课程里蕴含的教育资源,包含自动驾驶汽车、机器人系统等基础内容,也涉及到计算机视觉、自主材料介绍、人机交互与安全。

这些课程里最具代表性的,就是麻省理工学院在2016年开展的第一版Duckietown课程,它的目的是为了开展机器人技术的教育和推广。

在这个课程里,我们能看到用Duckietown设计的交通路牌,用机器人设计的小车越过道路上的各种障碍,老师们组织学生针对不同的项目设计活动。

这些都是Duckietown课程的重点内容,也体现了该平台的核心要义,即理论和实践并重。学生们在这样的课程中,收获的不仅是创造新事物的乐趣,还有与团队交流的过程中获得的源源不断的学习动力。


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