fischertechnik robo

- Spielzeug Roboter - Geeignet für Kinder ab 8 Jahren - Enthält Sensoren und Aktoren zum Bauen und Programmieren von 8 Modellen - Steuerung über BT Smart Controller mit USB- und Bluetooth-Schnittstelle - Software ROBO Pro Coding für einfache Programmierung

- Zusatzset für Sensorstation zur Messwerterfassung - 72 Bauteile inklusive Umweltsensor und Helligkeitssensor - 6 Experimente zur Messung von Luftwerten - Programmierung über ROBO Pro Coding Software - Datenübertragung an Cloud zur grafischen Darstellung

- Roboter-Bausatz für Kinder ab 10 Jahren - RX Controller und Software ROBO Pro Coding enthalten - Neun Modelle, darunter Fahrroboter und Tanzroboter - Omniwheels ermöglichen Bewegung in alle Richtungen - Betriebssystemunabhängige Software für mobiles Programmieren - Alterseignung ab 10 Jahr(e)

- Konstruktionsspielzeug - Modelle: Neun verschiedene Roboter, darunter Fahrroboter und Tanzroboter - Software: ROBO Pro Coding, plattformunabhängig und mobil nutzbar - Antrieb: Omniwheels mit vier Motoren für multidirektionale Bewegung - Sensoren: Spursensor, RGB-Gestensensor, Taster für Programmierung

- Robotics TXT 4.0 Base Set - Enthält über 240 Bauteile, darunter Sensoren und Motoren - 12 programmierbare Robotik-Modelle - Kostenfreies Lernmaterial mit 25 Experimenten - Programmierung mit ROBO Pro Coding App in Blockly oder Python - Alterseignung ab 10 Jahr(e)

- TXT 4.0 Controller für fischertechnik Robotics - Speicher: 512 MB RAM, 4 GB eMMC, erweiterbar mit Micro-SD-Karten - Anschlüsse: 3 Servo-Ausgänge, USB-A, WLAN und Bluetooth 5.0 - Programmierung: grafisch mit ROBO-Pro-Coding-App oder Python - Display: 2,4“-LCD-/TFT-Touch-Farb-Display mit Wischgesten-Unterstützung

- Robotics TXT 4.0 Base Set - Enthält 244 Teile: Kamera, Ultraschallsensor, Encodermotoren, Spursensor, Fototransistor, Taster, LEDs - Programmierung mit ROBO Pro Coding, Blockly oder Python - 12 Modelle: Fußgängerampel, Schranke, Barcodescanner, mobile Fahrroboter - Lehrmaterial mit 20 Experimenten und Unterrichtsplänen

Examensarbeit aus dem Jahr 2008 im Fachbereich Technik, Note: 1,5, , Sprache: Deutsch, Abstract: ¿Sprechende Lego-Roboter für Schulen¿ pries die Werbetafel auf der CeBit 2008, Halle 9, Stand B35, an. Wissenschaftler der Universität des Saarlandes stellten dieses Jahr auf der weltweit größten Informations- und Telekommunikationstechnologie-Messe in Deutschland eine Sprachsteuerungssoftware für Lego-Roboter vor. Wie demonstriert wurde, macht diese Software es möglich, mobilen Kleinrobotern mündliche Anweisungen zu geben, woraufhin die Roboter Gegenstände ansteuern, sie ergreifen und den Befehlenden bringen. Die Robotik wird vielfach als Schlüsseltechnologie des dritten Jahrtausends bezeichnet. Laut der Studie ¿World Robotics 2007¿ hatte die Wissenschaft der Roboter Ende 2007 weltweit eine beachtliche Anzahl eingesetzter Roboter vorzuweisen. Die Zahlen bewegten sich in der Industrie im Bereich von einer Million, im Servicebereich um die 40.000. Besonders die Anzahl der Service Roboter, so das ¿IFR Statistical Department¿, wird sich bis 2010 verdoppeln. Folglich erscheinen Roboter sehr verbreiten und für die gegenwärtige Lebenswelt von wesentlicher Bedeutung zu sein. Unbeantwortet bleibt nun die Frage, wie Roboter mit Schule in Verbindung zu bringen sind. Zunächst einmal, ob die Thematik Robotik überhaupt einen für das schulische Lernumfeld der Realschule relevanten Gegenstandsbereich darstellt und wenn, wie sich dieser realisieren lässt. Wie dem Titel zu entnehmen ist, befasst sich die vorliegende wissenschaftliche Hausarbeit mit der Einführung der Robotik in der Realschule. Der Stellenwert der Robotik, als Schlüsseltechnologie des dritten Jahrtausends, legitimiert von sich aus noch nicht eine Einführung im Rahmen des allgemein bildenden Technikunterrichts. Zunächst müssen die Inhalte der Thematik Robotik auf ihre Relevanz hinsichtlich einer allgemeinen technischen Bildung, überprüft werden. Erst danach können unterschiedliche Möglichkeiten der Umsetzung erdacht und im Sinne technischer Bildung, bezüglich ihrer Fruchtbarkeit erörtert werden.

Examensarbeit aus dem Jahr 2008 im Fachbereich Technik, Note: 1,5, , Sprache: Deutsch, Abstract: ¿Sprechende Lego-Roboter für Schulen¿ pries die Werbetafel auf der CeBit 2008, Halle 9, Stand B35, an. Wissenschaftler der Universität des Saarlandes stellten dieses Jahr auf der weltweit größten Informations- und Telekommunikationstechnologie-Messe in Deutschland eine Sprachsteuerungssoftware für Lego-Roboter vor. Wie demonstriert wurde, macht diese Software es möglich, mobilen Kleinrobotern mündliche Anweisungen zu geben, woraufhin die Roboter Gegenstände ansteuern, sie ergreifen und den Befehlenden bringen. Die Robotik wird vielfach als Schlüsseltechnologie des dritten Jahrtausends bezeichnet. Laut der Studie ¿World Robotics 2007¿ hatte die Wissenschaft der Roboter Ende 2007 weltweit eine beachtliche Anzahl eingesetzter Roboter vorzuweisen. Die Zahlen bewegten sich in der Industrie im Bereich von einer Million, im Servicebereich um die 40.000. Besonders die Anzahl der Service Roboter, so das ¿IFR Statistical Department¿, wird sich bis 2010 verdoppeln. Folglich erscheinen Roboter sehr verbreiten und für die gegenwärtige Lebenswelt von wesentlicher Bedeutung zu sein. Unbeantwortet bleibt nun die Frage, wie Roboter mit Schule in Verbindung zu bringen sind. Zunächst einmal, ob die Thematik Robotik überhaupt einen für das schulische Lernumfeld der Realschule relevanten Gegenstandsbereich darstellt und wenn, wie sich dieser realisieren lässt. Wie dem Titel zu entnehmen ist, befasst sich die vorliegende wissenschaftliche Hausarbeit mit der Einführung der Robotik in der Realschule. Der Stellenwert der Robotik, als Schlüsseltechnologie des dritten Jahrtausends, legitimiert von sich aus noch nicht eine Einführung im Rahmen des allgemein bildenden Technikunterrichts. Zunächst müssen die Inhalte der Thematik Robotik auf ihre Relevanz hinsichtlich einer allgemeinen technischen Bildung, überprüft werden. Erst danach können unterschiedliche Möglichkeiten der Umsetzung erdacht und im Sinne technischer Bildung, bezüglich ihrer Fruchtbarkeit erörtert werden.

Künstliche Intelligenz in Forschung, Bildung und Industrie Der Einsatz von künstlicher Intelligenz in Industrie, Bildung und Forschung wird immer wichtiger. Um dieses komplexe Thema hands-on zu visualisieren, eignet sich das Modell Qualitätssicherung mit KI-System von fischertechnik hervorragend. Es wird dank Verknüpfung von Theorie und Praxis ein nachhaltiges Lernerlebnis geschaffen. Visualisierung von Qualitätssicherung durch KI mit fischertechnik Der Einsatz von künstlicher Intelligenz bei der Qualitätskontrolle bringt viele Vorteile mit sich, welche beispielsweise in der Automobilindustrie bereits genutzt werden. Es können Prozesse verkürzt, Fehlerquoten und Kosten minimiert sowie die Fehlerbewertung standardisiert werden. Die fischertechnik Sortieranlage wird mit Werkstücken in drei verschiedenen Farben geliefert. Diese Werkstücke sind mit drei Bearbeitungsmerkmalen sowie verschiedenen Fehlerbildern versehen. Die Werkstücke werden von der Kamera gescannt und mit Hilfe der eintrainierten KI klassifiziert. Je nach Farbe, Merkmal und Fehlerbild werden die Werkstücke anschließend anhand ihrer Qualitätsmerkmale von der künstlichen Intelligenz sortiert. Die verwendete KI ist mit maschinellem Lernen in Tensorflow realisiert, bei dem ein künstliches neuronales Netz mit Bilddaten eintrainiert wurde. Die eingelernte KI wird auf dem fischertechnik TXT 4.0 Controller ausgeführt. Die Ablaufsteuerung des Modells ist in der Programmierumgebung ROBO Pro Coding und in Python implementiert. Eigene KI-Anwendungen generieren Wer einen Schritt weiter gehen möchte, dem steht die Möglichkeit zur Generierung eigener KI-Anwendungen zur Verfügung. Das Eintrainieren erfolgt hierbei in Python, wofür zur Erklärung ein entsprechendes Beispielprojekt bereitgestellt wird. Modellaufbau der Sortierstrecke mit KI Sortieranlage für Werkstücke in 3 verschiedenen Farben (weiß, rot, blau), mit 3 verschiedenen Bearbeitungsmerkmalen (Bohrung, Ausfräsungen, Bohrung+Ausfräsungen) sowie verschiedenen Fehlerbildern (Bohrung unrund, Bohrung fehlt, Ausfräsungen fehlen ganz oder teilweise, Risse im Werkstück. Diese Bearbeitungs- und Fehlermerkmale werden mit entsprechenden Klebeetiketten auf den Werkstücken simuliert. Die Werkstücke werden von der Kamera gescannt und mit Hilfe der eintrainierten KI klassifiziert. Je nach Farbe, Merkmal und Fehlerbild werden die Werkstücke anschließend in 4 verschiedene Schächte sortiert. Die KI ist mit Tensorflow realisiert und wird auf dem TXT 4.0 Controller ausgeführt. Es können auch eigene KI-Modelle generiert werden. Das Eintrainieren erfolgt auf einem Rechner in Python. Ein entsprechendes Beispielprojekt wird zur Verfügung gestellt. Die Ablaufsteuerung für die Sortieranlage ist in der Programmierumgebung ROBO Pro Coding und in Python implementiert. Bestandteile . TXT 4.0 Controller . USB-Kamera . Encodermotor . Kompressor . 4x 3/2-Wege-Magnetventile . 4x Pneumatikzylinder . 5x Lichtschranken (5x Fototransistor + 5x Lichtschranken-LED) . 4x LED für Beleuchtung des Kamerafeldes . 24x Werkstücke Lieferumfang . Qualitätssicherung mit KI 9V . Fertig aufgebautes Modell . Robuste Verpackung . Dokumentation . Beispielprogramme. Hinweis . zum Betrieb zwingend erforderlich ist ein Netzgerät 9V/2,5A, siehe Zubehör . für Windows 10, MAC OS, Linux, Android, iOS

Künstliche Intelligenz in Forschung, Bildung und Industrie Der Einsatz von künstlicher Intelligenz in Industrie, Bildung und Forschung wird immer wichtiger. Um dieses komplexe Thema hands-on zu visualisieren, eignet sich das Modell Qualitätssicherung mit KI-System von fischertechnik hervorragend. Es wird dank Verknüpfung von Theorie und Praxis ein nachhaltiges Lernerlebnis geschaffen. Visualisierung von Qualitätssicherung durch KI mit fischertechnik Der Einsatz von künstlicher Intelligenz bei der Qualitätskontrolle bringt viele Vorteile mit sich, die beispielsweise in der Automobilindustrie bereits genutzt werden. Es können Prozesse verkürzt, Fehlerquoten und Kosten minimiert sowie die Fehlerbewertung standardisiert werden. Die fischertechnik Sortieranlage wird mit Werkstücken in drei verschiedenen Farben geliefert. Diese Werkstücke sind mit drei Bearbeitungsmerkmalen sowie verschiedenen Fehlerbildern versehen. Die Werkstücke werden von der Kamera gescannt und mit Hilfe der eintrainierten KI klassifiziert. Je nach Farbe, Merkmal und Fehlerbild werden die Werkstücke anschliessend anhand ihrer Qualitätsmerkmale von der künstlichen Intelligenz sortiert. Die verwendete KI ist mit maschinellem Lernen in Tensorflow realisiert, bei dem ein künstliches neuronales Netz mit Bilddaten eintrainiert wurde. Die eingelernte KI wird auf dem fischertechnik TXT 4.0 Controller ausgeführt. Die Ablaufsteuerung des Modells ist in der Programmierumgebung ROBO Pro Coding und in Python implementiert. Eigene KI-Anwendungen generieren Wer einen Schritt weiter gehen möchte, dem steht die Möglichkeit zur Generierung eigener KI-Anwendungen zur Verfügung. Das Eintrainieren erfolgt hierbei in Python, wofür zur Erklärung ein entsprechendes Beispielprojekt bereitgestellt wird.

Programmieren von eigenen Robotern mit dem fischertechnik Robotics Add On: Omniwheels. Zusammen mit dem Robotics Base Set lassen sich vier spannende Omniwheel-Modelle konstruieren, die darauf warten, zum Leben erweckt zu werden. Baubar sind Fahrroboter mit verschiedenen Aufgabenstellungen, wie beispielsweise ein Fussballroboter, ein Schiessroboter, der Zielscheiben erkennt und abschiesst, und ein Malroboter mit Stift, der abgesenkt und angehoben werden kann. Ein Highlight in diesem Baukasten sind die Omniwheels, die von vier Encodermotoren angetrieben werden, von denen zwei im Base Set enthalten sind, und so eine Bewegung in jede Richtung ermöglichen. Die im Base Set enthaltene Kamera ermöglicht eine Bildverarbeitung, durch die beispielsweise der Fussballroboter einen Ball erkennen kann - und schon wird er mit voller Kraft davongeschossen. Der neue fischertechnik TXT 4.0 Controller bietet mit der neuen Programmiersoftware ROBO Pro Coding viele neue Features. Neben der grafischen Programmierung in einer Blockly-Umgebung ist nun auch eine Programmierung über Python möglich. Die Software ist Betriebssystem unabhängig und auch auf mobilen Endgeräten einsetzbar. Des Weiteren ist ein Servomotor im Set enthalten. Abgerundet wird das Konzept durch sieben Experimente mit dazugehörigen Lösungen.