En prototype av den selvkjørende bussen

Sammendrag: Denne aktiviteten gir en oversikt over bruken av avstandssensoren til LEGO Mindstorms EV3-roboten. Målet med aktiviteten er å bygge en prototype for en selvkjørende buss ved å bruke LEGO Mindstorms EV3-roboten, og å hjelpe til med å forstå de underliggende prinsippene (på et helt primitivt nivå) som styrer oppførselen til selvkjørende busser. Nøkkelord: Selvkjørende buss, LEGO Mindstorms EV3, prototype, robot. Ressursliste: En LEGO Mindstorms EV3-robot for hvert team (2-4 medlemmer) av elever; én kontrollerende enhet (iPad, Android-nettbrett, Windows 10-PC eller Macintosh-datamaskin) for hvert elevlag med LEGO EV3 Classroom-appen installert.

Selvkjørende busser er en spesialisert form for selvkjørende biler. De første eksperimentene med selvkjørende biler går tilbake til 1920-tallet, men den aller første halvautomatiske bilen ble utviklet i 1977, i Japan. Denne bilen kunne kjøre i opptil 30 km/t, brukte to kameraer, en analog datamaskin og en forhøyet skinne for å kjøre i spesielt merkede gater. Ved hjelp av avanserte digitale teknologier, inkludert kraftige prosessorer, kameraer, Big Data og AI er de moderne selvkjørende bilene i stand til å kjøre tusenvis av kilometer selvstendig. For øyeblikket, siden teknologien fortsatt ikke er moden nok er temaet selvkjørende busser lite studert selv om de byr på ulike positive aspekter. For eksempel har selvkjørende busser potensialet til å redusere driftskostnadene, redusere trafikkbelastningen og redusere transportutslipp (Mouratidis & Cobena Serrano, 2021). I tillegg kan selvkjørende busser redusere antallet bussrelaterte ulykker (Gibson, 2022). I prinsippet er en selvkjørende buss en robot. Den har en robotkropp, inkludert ulike avanserte sensorer for å vite sin posisjon på veien, oppdage mulige farer og følge omkringliggende trafikk, inkludert fotgjengere. Denne robotkroppen er drevet av en kombinasjon av avansert programvare, inkludert kunstig syn, maskinlæring, Big Data og kunstig intelligens. På en primitiv måte kan en selvkjørende buss imiteres i klasserommets miljø ved å bruke enkle pedagogiske roboter (avhengig av ferdigheter, kunnskaper og evner til elevene). Hensikten med en slik imitasjon ville være å introdusere konseptet med selvkjørende busser for elever og å oppmuntre dem til å lære noen av de relaterte prinsippene for programmering og robotbygging.

I denne aktiviteten bruker vi LEGO Mindstorms EV3-roboten til å imitere en selvkjørende siste-kilometer buss som kjører fra en destinasjon til en annen og tilbake (for eksempel fra skolen til jernbanestasjonen og tilbake). I tillegg oppdager vårt eksempelprogram om en fotgjenger går ut i veien, og stopper dermed bussen for å la fotgjengeren passere for å unngå kollisjon, og fortsetter deretter å kjøre videre. LEGO Mindstorms EV3 er et populært robotsett av god kvalitet som gjør det mulig å bygge flere typer roboter (gå, krype, kjøre, etc...). I vårt eksempel bruker vi "Driving base"-roboten (les instruksjonene her) som har to drivmotorer (som tillater den å vende) og flere sensorer (som tillater grunnleggende interaksjon med omgivelsene). Robotens oppførsel bestemmes av sin programmering – og i vårt eksempel bruker vi LEGO EV3 Classroom-appen til å programmere den. Programmeringen er enkel da appen er basert på Scratch, et populært språk for programmering, med en målgruppe i alderen 8 til 16 år.  Det gitte eksemplet kan realiseres med andre pedagogiske roboter, selv med BeeBot-roboten på barnehagenivå. I disse tilfellene bør programmene forenkles og tilpasses kravene til det relevante språket for programmering (eller, når det gjelder BeeBot-roboten må den programmeres med knappene). 

Programmet består av tre logiske blokker som startes samtidig når programmet kjøres. Når du bygger programmet, følg eksemplet og plasser alle tre blokkene til samme programside Når du kjører eksempelprogrammet driver roboten (1) 4 hjulrotasjoner (med standard hjul og en diameter på 56 mm er dette omtrent 70 cm); (2) snur seg; (3) kjører tilbake 70 cm; (4) snur seg; og (5) stopper utgangsposisjonen. Roboten sporer området foran seg mens den kjører. Når en fotgjenger oppdages stopper roboten og piper til veien er åpen igjen – og så vil den fortsette sitt originale oppdrag.

Denne STEAM-workshopen for læring gjennom aktivitet er ment for å gjøre fremtidige og aktive ungdomsskolelærere kjent med Educational Robots (ER) som didaktiske verktøy. Spesielt så introduserer denne aktiviteten maskinvare- og programvarekonsepter som er ER-relaterte til lærere uten noen tidligere robotikk-erfaring, og gir dem noen eksempler og diskusjoner om faktiske klasseromsaktiviteter.   Deltakerne vil konstruere og programmere en LEGO Mindstorms EV3 robotbasert prototype av en selvkjørende buss i denne workshopen. Følgelig er oppgaven for deltakerne å få roboten til å reise fra en destinasjon til en annen mens den oppdager fotgjengere på veien. Som nevnt ovenfor forventer vi ikke at deltakerne har noen forkunnskaper om programmering eller arbeid med roboter. Men i løpet av workshopen vil deltakerne bli kjent med konseptene roboter og robotprogrammering ved å bruke enkle matematiske målinger og beregninger for å lage kode for de forskjellige robotene. Samarbeidende lagarbeid, problemløsningsevner, digitale ferdigheter, læring i eget tempo og veiledning fra jevnaldrene brukes. Roboten som skal brukes i denne workshopen er LEGO Mindstorms EV3-roboten. Workshop I begynnelsen av workshopen gir vi deltakerne vokabularet, vilkårene og konseptene som trengs for å bruke ER. Etterpå forklarer vi rollen til ER som et engasjerende verktøy for læring og hvordan bruken av dem kan kobles til ulike fag. Deretter dekker vi temaet om roboter og alderstilpasning. Vi beskriver også prinsippene for blokkbasert programmering ved å lage analogier med språklæring og forming av setninger. Etterpå diskuterer vi konseptene for innganger og utganger til robotene som brukes i workshopen i noen minutter, og beskriver i detalj hvordan man kan sette alle disse robotene i bevegelse, samt hva loop- (repetisjons-) blokken står for. Sist men ikke minst, for den teoretiske delen, deler vi vår forskningsbaserte forståelse av hvorfor roboter og andre STEAM-sett fortsatt ikke er mye brukt av lærere. Deretter danner vi tre robotsentrerte lag (ett lag per type robot), og vi fortsetter med å løse utfordringen. Lagene må forhandle om banen roboten deres skal bevege seg på og sensorer roboten skal bruke for å oppdage omgivelsene. Deretter må de gjøre seg kjent med roboten laget deres valgte og programmere roboten slik at den fungerer som en selvkjørende buss. Når det er gjort vil matematiske beregninger sammen med logikk og tankegang fra forskning hjelpe deltakerne med å oppnå best mulig løsning. Lagene presenterer sine løsninger for andre lag. Til slutt vil en gruppediskusjon finne sted, hvor medlemmene på laget først vil diskutere seg imellom og deretter dele sine tanker om aktiviteten på workshopen og dens pedagogiske fordeler innen tverrfaglig undervisning, matematikkfokus, kunst, robotikk og koding.

Læringsutbyttet for deltakerne er listet opp nedenfor. Hver deltaker kan:

• se mulighetene for å bruke ER som motiverende verktøy i matematikk- og kunsttimer;
• programmere enkle bevegelser på LEGO Mindstorms EV3-roboten ved hjelp av trinnvise instruksjoner;
• bruke digitale interaktive læringsressurser laget i GeoGebra.
• kritisk vurdere kvaliteten og anvendeligheten til den digitale ressursen for læring.

Elever som er følsomme for lyder kan bruke hodetelefoner for å dempe lyden fra roboten. Elever som er følsomme for farger kan bruke LEGO-klosser i favorittfargen og/eller LED-lys. Elever som er følsomme for blinkende lys (epilepsi) bør kunne bruke konstant lys. For å støtte elever med synsproblemer bør det sørges for at rommet er tilstrekkelig opplyst. For elever med ASD er det ofte vanskelig å ta valg og/eller løse kreative oppgaver - de bør bli forsiktig ledet til å løse en spesifikk oppgave. Elever med lærevansker og/eller lave kognitive evner bør bli kjent med roboten individuelt før de utfører aktiviteter med en gruppe – dette vil hjelpe dem å forstå oppgaven bedre og lykkes i fellesaktiviteter.

Hvis du ikke har tilgang til ekte roboter finnes det mange virtuelle miljøer for programmering av roboter på Internett. I denne videoen https://youtu.be/xrcPw_Mspu0 vil vi introdusere GearsBot-miljøet hvor du kan designe, programmere og teste robotene dine: https://gears.aposteriori.com.sg/ . Filene er tilgjengelige på denne lenken:

• link_to_gearsbot_website.url er en lenke til gearsbot-nettstedet.
• gearsbot-robot.json er beskrivelsen av den virtuelle roboten. Åpne den med kommandoen "Load world".
• program.xml er programmet for den virtuelle roboten. Åpne programmet med kommandoen "Load world".
• self-driving-bus-program.PNG er skjermbildet av programmet. Slik skal programmet ditt se ut.

• Gibson, J. (2022). Autonomous Buses Will Revolutionize Public Transportation, but at What Cost? GoGoCharters, gogocharters.com/blog/autonomous-buses-will-revolutionize-public- transportation-cost/

• LEGO EV3 Classroom app. https://education.lego.com/en-us/downloads/mindstorms-ev3/ software#downloads
• Line Detection with LEGO Mindstorms EV3. https://education.lego.com/en-us/lessons/mindstorms-ev3/line-detection#continue 
• LEGO Mindstorms EV3 Driving Base Building Instructions. https://education.lego.com/v3/assets/blt293eea581807678a/blt9f94cc95ebe17900/5f8801dd69efd81ab4debf02/ev3-medium-motor-driving-base.pdf 
• Mouratidis, K., Cobena Serrano, V. (2021). Autonomous buses: Intentions to use, passenger experiences, and suggestions for improvement. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 76, 321-335. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1369847820305921