Archiv der Kategorie: Software

Praxisorientiertes MINT-Lernen an weiterführenden Schulen – mit dem neuen Lernkonzept SPIKE™ Prime von LEGO® Education

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SPIKE™ Prime ergänzt das LEGO® Education Lernkontinuum und wurde gestern zusammen mit einer neuen Studie zum Thema „Selbstvertrauen der Schüler aufbauen“ vorgestellt

BILLUND, Dänemark, 3. April 2019 – LEGO® Education stellte gestern SPIKE™ Prime vor, das neueste Lernkonzept im LEGO Education Portfolio für praxisorientiertes Lernen im MINT-Unterricht (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften und Technik). SPIKE Prime beinhaltet zahlreiche LEGO Elemente, verschiedene Sensoren und Motoren und einen programmierbaren Hub. Mit der SPIKE App, die auf der beliebten Programmiersprache Scratch basiert, kann der Hub gesteuert und so die selbstgebauten Modelle zum Leben erweckt werden. Zudem enthält die SPIKE App lehrplanbezogene Unterrichtseinheiten, die auf 45-minütige Schulstunden zugeschnitten sind. Die fertigen Einheiten machen es Lehrkräften leicht, SPIKE Prime in ihren Unterricht zu integrieren.

SPIKE Prime wurde für Schülerinnen und Schüler der 5. bis 8. Klasse entwickelt, unabhängig von deren individuellem Lernstand. Durch einen intuitiven, physischen, digitalen und kreativen Ansatz sollen Schüler motiviert werden, technologisch-basiertes Lernen in MINT-Fächern mit Selbstvertrauen anzugehen. Laut der Ergebnisse des aktuellen Confidence Reports, in dem das Thema Selbstvertrauen beim Lernen thematisiert wird, fördert praxisorientiertes Lernen von MINT-Themen das Selbstvertrauen von Schülern. Die internationale Umfrage wurde von dem Marktforschungsinstitut Harris Insights & Analytics durchgeführt und zeitgleich zum Produktlaunch veröffentlicht. Gemäß der Umfrage sagen 87 Prozent der Schüler, dass sie Themen eher lernen und sich besser merken können, wenn das Lernen praxisnahe Projekte einschließt. Auch 93 Prozent der Eltern geben an, dass praxisorientiertes Lernen Kindern hilft, das erlernte Wissen besser zu speichern. Lehrkräften ist die Relevanz interaktiver Lernmethoden bewusst, aber nur 40 Prozent geben an, dass ihre Schüler während des Schultages häufig oder immer Zeit für praxisnahe Übungen haben.

Lehrkräfte und Eltern sind sich einig, dass praxisorientierte Projekte und Gruppenarbeiten insbesondere im MINT-Bereich der beste Weg sind, um das Selbstvertrauen der Schüler zu stärken. Die Umfrage hat gezeigt, dass Schüler, die im MINT-Unterricht Selbstvertrauen zeigen, auch beim Erlernen neuer Themen selbstsicherer sind. Alle Lernkonzepte von LEGO Education wurden mit dem Ziel entwickelt, Schülern praxisnahe Unterrichtseinheiten zu bieten und sie dabei zu kritischem und kreativem Denken, zum Problemlösen und zur Zusammenarbeit anzuregen.

Um das Selbstvertrauen der Schüler zu stärken und Lehrkräfte bei der Integration praxisnaher Lernmethoden in ihren Unterricht zu unterstützen, bietet LEGO Education ein Toolkit sowie weltweite Fortbildungen für seine Lernkonzepte, einschließlich SPIKE Prime, an.

„Weltweit stehen Schüler in der 5. bis 8. Klasse vor einer Herausforderung: In diesem Alter verlieren sie häufig das Selbstvertrauen beim Lernen. Laut Umfrageergebnissen zum Thema Selbstvertrauen geben die meisten Schüler an, dass sie keinen erneuten Versuch machen möchten, wenn sie einmal versagt haben. Mit SPIKE Prime und den Lerneinheiten in der SPIKE App werden Kinder motiviert, neue Dinge auszuprobieren und solange zu experimentieren, bis sie die beste Lösung gefunden haben. Dadurch gewinnen sie Selbstvertrauen in ihre eigenen Fähigkeiten. Für Lehrer hingegen ist der Zeitaspekt eine große Hürde. Einfache Erste-Schritte-Übungen und die fertigen Unterrichtseinheiten ermöglichen es Lehrkräften, SPIKE Prime ohne große Vorbereitungszeit in ihren Unterricht zu integrieren“, sagt Esben Stærk Jørgensen, Präsident von LEGO Education.

„Unsere Mission bei LEGO Education ist es, die Entwickler, Ingenieure und Techniker von Morgen zu motivieren und auszubilden. SPIKE Prime unterstützt Schüler dabei, Erfolge zu erzielen“, ergänzt Jørgensen.

SPIKE Prime und die zugehörigen Lerneinheiten wurden in Zusammenarbeit mit Bildungsexperten und Pädagogen entwickelt – wie auch alle anderen Lernkonzepte in der fast 40-jährigen Erfolgsgeschichte von LEGO Education. So lässt sich praxisnahes Lernen in den Unterricht integrieren und hilft, Schüler stärker zu motivieren und sie für MINT-Themen zu begeistern.

LEGO Education und die LEGO Group haben zudem elf neue Elemente für das „LEGO System in Play“ kreiert, die zum ersten Mal mit SPIKE Prime vorgestellt werden. Zu diesen neuen Elementen gehört ein innovativer Baustein, der das Kombinieren der bekannten LEGO Bausteine mit den LEGO Technic Elementen noch einfacher macht und so grenzenlose Möglichkeiten für kreatives Bauen bietet.

SPIKE Prime wird im August 2019 in allen Märkten erhältlich sein.

Über LEGO Education

LEGO® Education bietet eine fortlaufende Reihe an praxisorientierten MINT-Lernkonzepten an – vom Kindergarten über die Grundschule bis hin zu den weiterführenden Schulen. Alle Lernkonzepte sind auf die jeweiligen Bildungs- bzw. Lehrpläne abgestimmt und individuell anpassbar, damit sie von Kindern jeden Alters unabhängig vom Lernfortschritt genutzt werden können. Die Lernkonzepte von LEGO Education fördern nicht nur die Kreativität, die Zusammenarbeit und das kritische Denken. Sie stärken das Selbstvertrauen und bereiten Kinder spielerisch auf ihre berufliche Zukunft vor.

LEGO, das LEGO-Logo, das Minifiguren- und SPIKE-Logo sind Marken und/oder Copyrights der LEGO Group. ©2019 The LEGO Group. Alle Rechte vorbehalten.

Maker Faire Eindhoven 2018

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Free VEX Coding Studio Youtube Webinars

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Ready to transition your coding skills to VEX Coding Studio? Carnegie Mellon University is hosting a free, four week webinar series detailing everything you’ll need to know to transition from RobotC!

Be sure to tune in to Carnegie Mellon’s YouTube stream (almost) every Thursday, from September 13th to October 11th for your introduction to VEX Coding Studio. We’ll cover topics such as updating firmware, configuring motors and sensors, and programming with VEX C++ and Modkit. If you have any additional topics that you want covered on-air, be sure to ask beforehand on Twitter @CMUCMRA !

To set your YouTube reminders or to see a detailed weekly outine of these webinars, visit the Carnegie Mellon University Website.

VEX Robotics Unveils its International Modern Education Solution at CES 2018

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A faster, smarter, and more powerful control system perfect for any learning environment

For over ten years, millions of schools around the world have chosen VEX Robotics as the premiere STEM education solution. This year at CES 2018 (Booth 43761, Sands Hall D) the world’s leading education STEM solution is unveiling a faster, smarter, and more powerful control system designed to scale from the classroom to the competition field. The V5 control system is engineered to provide the most advanced robotics learning experience, which is complimented with customizable STEM Labs and a programming environment that grows and evolves with the student.

From the touch interface of the Robot Brain to the VEX Coding Studio programming software, V5 was designed with the key focus of “Intelligent Simplicity.” This system of products embraces the model of explorative STEM learning through each unique component.

“We want kids to learn how much fun it is to solve challenging problems,” commented Paul Copioli, President of VEX Robotics, Inc. “With the launch of V5, we’ve revolutionized the way VEX EDR robots communicate so that teachers and students can focus on solving other truly complex STEM principles that will get them both excited and prepared for their future.

Our STEM Labs were designed by a team of classroom teachers, cognitive scientists, and pedagogy experts who work closely with the world-renowned Carnegie Mellon Robotics Academy to conduct collaborative research on educational robotics and computer science. Our STEM Labs are mapped to educational standards, and designed to transform the learning experience for students and teachers with fun and engaging activities that incorporate hands-on educational robotics. STEM Labs spark creativity and innovation in the classroom by moving students through projects that allow them to test and apply their knowledge in multiple situations, while understanding the real-world relevance of the topics and concepts they are learning.

STEM Labs Overview

VEX, in partnership with Robomatter and Modkit, is developing a completely new programming environment named VEX Coding Studio. VEX Coding Studio is a simple, intuitive programming environment to teach students of all skill levels how to program and keep them programming as their skills advance.VEX Coding Studio has multiple programming languages, device updates, and diagnostic tools are built into one package. Users can start with graphical programming using Modkit Blocks, move into the transitional (blocks & text) language called Modkit Text, and then advance into text-only programming with ROBOT C++ (the next evolution of ROBOTC). VEX Coding Studio includes many features that VEX users have been requesting for years, such as auto-complete, syntax assistance, color-coding, and UI themes and will also work on multiple platforms, including Windows, Mac, Chromebook, iPad and Android tablets.

VEX is also used in the world’s largest and fastest-growing educational robotics competition, providing the perfect opportunity for educators and students to apply learning in an exhilarating environment both in the classroom and beyond.

 

VEX IQ Frog

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Maybe you have seen my VEX IQ frog at VEX Worlds or on VEX Robotics Facebook and Twitter channel.

 

My fellow VEX IQ SuperUser Andreas Dreier created building instructions for my robots, I want to share with you here.

The Complete Package for the green and gray version, including the RobotC program, can be downloaded here:

-files-frog

-files-frog.green

-files-frog.gray

-files-frog.complete

If you have any questions or problems regarding the VEX IQ Frog, you can find me in the VEX IQ Robotics Facebook Group

Bring Coding To All Your FLLⓇ Team Members with CoderZ for free!

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CoderZ Brickbot Parking

Season is over. You took part in amazing competitions and worked hard for your success.

Now it’s time to lay back and relax.

Or is it?

Offseason provides a great opportunity to enhance your team’s robotics skills for when the next season begins.

CoderZ has just the thing for you.
An exclusive offseason offer, just for FLL teams!

We understand that during season, not every team member has the chance to program and work on those computational thinking skills. That is why, we at CoderZ, are excited to bring to you CoderZ™ with Coding Robots™ course bundle, for FREE!

Here’s the link about it: http://bit.ly/2pq0LnA

CoderZ: Bringing robotics to every student in the world

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CoderZ is an online learning environment where kids learn how to program virtual and real robots within the STEM pathways. Problem-solving, critical thinking, computational thinking, teamwork, self-paced learning, formative assessment, robotics, classroom engagement: CoderZ includes all of these concepts and more.

Discovering different new ways to engage the new generations with robotics and with STEM related fields becomes a bigger challenge everyday. That is why, tools like CoderZ are being developed to give teachers, educators, and robotics experts the possibility to take a deep breath.

CoderZ’s new version, now compatible with the LEGO Mindstorms EV3 (through Lejos), enables students to program their own virtual robot and acquire 21st-century skills. Delivered with the “Coding Robots” curriculum, co-developed by Intelitek and Gary Garber, CoderZ becomes an scalable and effective way for students with different levels to experience the robotics world in class.

Having several gamified missions, motivates kids to accomplish them in order to move to a harder level. Also, CoderZ has a class management tool for teachers to track each student progress and activity.

Starting with a friendly drag-and-drop blockly visual editor, kids progress to code their virtual robot using Java.

Recently, the CoderZ team added to their previous FTC, First Tech Challenge, version, the new version mentioned before, which is compatible with the EV3 brick. Right now, the CoderZ team is offering a 14-day free trial which you can sign up for here.

CoderZ even gives you the option of driving and programming your virtual robot on the moon, taking into consideration friction and gravity. And of course, increasing the kids’ engagement with the robotics world. Although, for now, kids’ won’t be able to try their robot on the moon after they download the program, but who knows what Elon Musk will create in the next few years.

Pay some atención! CoderZ’s STEM learning environment is available both in English and in Español… Si señor!

Learn more about CoderZ at http://GoCoderZ.com.

Request your free trial here.

Meccanoid XL 2.0 Review

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This article has been automatically translated from German to English

Some weeks ago, I received the Meccanoid XL 2.0 as a review copy. Unfortunately, it was only a few weeks later that I found time to commit myself more closely with this new humanoid robot from Meccano. Even though I got the Meccanoid free of charge, this is a neutral report. Here are my first impressions after the assembly and the first hours of the „programming“.

The Meccanoid XL 2.0 is the successor of Meccanoid G15KS and its smaller G15 version. Even the G15 has received a successor with the Meccanoid 2.0 (excluding XL). The number of parts has been reduced slightly compared to its predecessor, and the previously existing building instructions for a dinosaur are missing on the robot now. There’s a new „Meccasaur“ Dino robot now as a separate product. Also accounted for, is the ability to control the robot through a Smartphone by controlling the movements in front of the camera. This option was apparently completely removed from the app and is also no longer available for the G15 or G15KS. Newly added are over 3000 new gestures and language editions, as well as possibilities of speech recognition. The understood vocabulary of the robot was so significantly expanded compared to the previous version. The Meccanoid XL 2.0 has a size of 1,20 m, what makes him to be really impressive, and an absolute eye-catcher.

The Assembly was largely problem-free; however I must confess at this point that I am a newbie in Meccano. The instructions could have been given in better quality, so it was difficult to identify building steps and the corresponding correct holes for the screws in some places. You should take special consideration on the cable guide, because this is neglected in the building instructions’ manual. Here planning and thinking is required, whereby the degree of difficulty is rather aimed at advanced hobbyists. Even the assembly time of 5-6 hours proves to me that this is not a robot Kit for beginners. The specified minimum age of 10 years here, in my opinion, is somewhat young. Certainly, children need assistance by an adult when reassembling.

The parts are different from what Meccano usually offers, not made of metal but of plastic. Meccano has already received criticism online for the plastic parts, but they did not disturb me. The motors of the robot parts made of iron would be more overworked than with new plastic model.

Unfortunately many of the components are very specialized, creating one’s customized building is complicated. The hope here is that a few days ago on the Meccano Facebook page, there was posted a video, belonging to a new „Meccano mega builds“ series. This series presented alternate building possibilities in combination with other Meccano sets. Also present is a video for a new „Mecca spider“, a robot spider based on the Meccanoid and the 25 in 1 4 x 4 off-roader set. Unfortunately, I have promised instructions in the video not yet on the Meccano site, but I have already informed the support team. Please more of such alternative models are for the meccanoid set!

The Meccanoid can be adjusted to different types of „Programming“. Movement can be recorded by the movement of the limb and play back by the push of a button. This is not of course the correct programming, but it can very quickly store movements, which can then be retrieved. This „programming mode“ is suitable for everyone who shuns the correct programming. Another mode is the recording of motion sequences with the Meccanoid app (for Android and iOS). In the app is a virtual robot available whose movements can be transferred to the real Meccanoid. This method also provides no proper programming, it also only records movements. Correct programming, however, is possible with the „drag and drop – programming“ in the app. Here simple programs can be put together, which is similar to how a flow chart is built. It can be used on events (inputs) such as time, engine movement, button pressure, etc be it responsive and affiliated movements, speech, LED color change and other operations will be launched. Here we can also easily learn how to program operations and programming constructions (loops, conditions). Since the Meccanoid contains no additional sensors, the possibilities here unfortunately are somewhat limited. The app offers an interactive tutorial with an English language edition and German subtitles. Appealing to children here is the ‚Coach Meccanoid‘ virtual robot that gradually step by step guides them on using the app.

Is the Meccanoid good for use in the classroom? No. With a construction period of 5-6 hours, the building period will take too long for teaching. The learning processes through movement of the robot offers no learning effect. The use of the built-in voice control and dialog function (which did not want to work with me in German), is based on volume which is not suitable for a class room. Drag- and -drop programming is certainly suitable for the classroom, unfortunately there is the lack of tasks set or instructions for the teaching of Meccano. The introduction to simple programming sequences can be taught with some adequate preparation. Additional advanced features give hope that the  Meccano can provide a download portal for „open source programming“. Here you will find sample projects and libraries to control the meccanoid by third-party hardware.

As far as my impression of the Meccano Meccanoid XL 2.0, should you have questions or suggestions, you would like to use the comment function. Pictures and videos of the set up will be available here soon.

Updates für Automatisiertes Fahren und Maschinelles Lernen

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MathWorks stellt Release 2017a der MATLAB- und Simulink-Produktfamilien vor

Aachen/München, 9. März 2017 – MathWorks stellt heute Release 2017a (R2017a) mit einer Reihe neuer Funktionen in MATLAB und Simulink vor. R2017a enthält ein neues Produkt, die Automated Driving System Toolbox, für den Entwurf, die Simulation und das Testen von fortgeschrittenen Fahrerassistenzsystemen (ADAS) und automatisierten Fahrsystemen. R2017a enthält zudem Neuerungen im Bereich Big Data Analytics und Machine Learning ebenso wie Aktualisierungen für 86 vorhandene Produkte.

Neue Funktionen für Automatisiertes Fahren

Das Release 2017a umfasst die neue Automated Driving System Toolbox für das Design und Testen von ADAS und autonomen Fahrsystemen. Sie stellt neue Funktionen zur Entwicklung von Sensor-Fusion- und Tracking-Algorithmen bereit, die den Anwendern helfen, durch das Zusammenführen von Sensordaten aus komplementären Quellen neue und präzisere Kenntnisse über einzelne Verkehrssituationen zu erlangen. Anhand von generierten Verkehrsszenarien und synthetischen Sensordaten lassen sich Algorithmen testen und validieren. Mit weiteren Funktionen können komplette Kamera-, Radar- und Lidar-basierte Sensoren entwickelt werden. Durch die automatische Generierung von Code für den Sensorfusions- und Verfolgungs-Workflow lässt sich wertvolle Entwicklungszeit einsparen.

Von Data Analytics zu Maschinellem Lernen

Ein weiterer Fokus des R2017a liegt auf neuen Funktionen für Data Analytics, Machine Learning und Deep Learning. Neue Tools erleichtern die Skalierung und schnellere Ausführung von Algorithmen in MATLAB und Simulink. Dieser Vorteil kommt beispielsweise zum Tragen, wenn Anwender große Mengen an Bilddaten analysieren möchten, um Algorithmen zur Objekterkennung zu entwickeln.

Mit dem neuen Update ist es möglich, neuronale Netze vollständig selbst zu trainieren oder Transfer Learning mit vortrainierten Modellen zu verwenden, die bereits Tausende von Objekten erkennen. Anwender können das Training mit GPUs auf ihrem Multi-Core Computer oder durch Skalierung in der Cloud beschleunigen.

Das Update umfasst zudem Frameworks zur Objekterkennung, die helfen, Objekte mit Deep Learning noch präziser lokalisieren und klassifizieren zu können. Funktionen für Maschinelles Lernen sind bereits in die Classification Learner App integriert und helfen bei der Klassifizierung von Objekten. Ergänzt wird sie durch die neue Regression Learner App zum Trainieren von Regressionsmodellen mit überwachtem maschinellem Lernen.

Big Data leichter verarbeiten

Bei der Bearbeitung großer Datenmengen stehen Anwender oft vor technischen Problemen, etwa wenn sie Algorithmen entworfen haben und diese skalieren möchten, die Daten aber nicht in den Arbeitsspeicher passen. Zur leichteren Bearbeitung von Big Data wurden im Release 2016b Tall Arrays eingeführt, die bei großen Datenmengen dennoch eine vertraute Syntax bieten. Mit dem Release 2017a werden Tall Arrays auch in vielen Machine-Learning-Funktionen unterstützt.

Leichteres Arbeiten mit Simulink in der Cloud

Auch in Simulink erleichtern Neuerungen des umfassenden Updates die Arbeit mit großen Datenmengen. Zum Beispiel ist es nun möglich, Eingangssignale aus MAT-Dateien zu streamen anstatt sie in den Arbeitsspeicher laden zu müssen. Zudem können Nutzer nun mithilfe des parsim-Befehls mehrere Simulationen parallel ausführen – entweder auf dem eigenen PC oder in der Cloud.

Auf der embedded world 2017 in Nürnberg, 14.-16. März, können Sie sich auf dem MathWorks-Stand (Halle 4, Stand 110) persönlich mit einem Ansprechpartner austauschen

Updates der MATLAB-Produktfamilie:

  • MATLAB
    • Interaktive Aktualisierungen von Abbildungen im Live Editor (einschließlich des Titels, der Beschriftungen, der Legende und weiterer Anmerkungen) sowie die Möglichkeit, Live-Script-Ausgaben in andere Anwendungen zu kopieren
    • Heatmap-Diagrammfunktionen für die Datenvisualisierung
    • Mehr Funktionen für die Arbeit mit Tall Arrays, darunter ismember, sort, conv und Funktionen für sich bewegende Statistiken
  • Econometrics Toolbox
    • Bayes‘sches lineares Regressionsmodell zum Analysieren der Beziehung zwischen einem Ausgang und einer Reihe von Prädiktorvariablen
    • Vektorautoregressives Modell zum Analysieren von Daten multivariater Zeitserien, einschließlich exogener Prädiktoren
  • MATLAB Production Server
    • Webbasiertes Servermanagement-Dashboard für die IT-Konfiguration und -Steuerung
  • Neural Network Toolbox
    • Deep-Learning-Algorithmen zum Trainieren von neuronalen Faltungsnetzwerken (CNNs) für Regressionsaufgaben mit mehreren GPUs auf PCs, auf Clustern und in der Cloud
    • Deep-Learning-Visualisierung für die von einem CNN-Modell erlernten Funktionen mithilfe von Bildoptimierung
    • Funktionen zur Übertragung von Gewichtungen von vortrainierten CNN-Modellen (AlexNet, VGG-16 und VGG-19) und Modellen von Caffe Model Zoo
  • Statistics and Machine Learning Toolbox
    • Regression-Learner-App zum Trainieren von Regressionsmodellen mit überwachtem maschinellem Lernen
    • Tall-Array-Algorithmen für Support Vector Machine (SVM) und naive Bayes-Klassifikation, Entscheidungsbäume mit Bagging sowie Lasso-Regression
  • Computer Vision System Toolbox
    • Deep Learning zur Erkennung von Objekten mit Fast R-CNN und Faster R-CNN
  • Automated Driving System Toolbox
    • Neues Produkt für den Entwurf, die Simulation und das Testen von fortgeschrittenen Fahrerassistenzsystemen (ADAS) und automatisierten Fahrsystemen

Updates der Simulink-Produktfamilie:

  • Simulink
    • Simulink-Projektupgrade für die leichte Aktualisierung aller Dateien in einem Projekt auf das aktuelle Release
    • parsim-Befehl für die direkte Ausführung mehrerer paralleler Simulationen
    • Streaming für umfangreiche Eingangssignale von MAT-Dateien, ohne dass die Daten in den Arbeitsspeicher geladen werden
    • Reduzierte Busverdrahtung zur schnellen Gruppierung von Signalen in Busse und zur automatischen Erstellung von Buselement-Ports, um weniger Signalleitungen zwischen und innerhalb von Subsystemen zu benötigen
    • Automatische Port-Erstellung zum Hinzufügen eingehender und ausgehender Ports zu Blöcken beim Routing von Signalen
  • Simscape Multibody
    • Laufzeitparameter für die Beschleunigung von Simulationsaufgaben und für das Verändern von Komponenten-Parameterwerten ohne erneute Generierung des C-Codes
    • Onshape-CAD-Import zur Verwendung cloudbasierter CAD-Baugruppen in der Mehrkörpersimulation

Zu den Signalverarbeitungs- und Kommunikations-Updates gehören:

  • Antenna Toolbox
    • Antenna Designer-App für die interaktive Auswahl und Analyse von Antennen mit den gewünschten Eigenschaften
  • Communications System Toolbox
    • Modellierung und Simulation für räumlich definierte MIMO-Kanäle in Mehrweg- und Streuungs-Übertragungsszenarien
  • LTE System Toolbox
    • MATLAB-Funktionen zum Simulieren von neuen 3GPP 5G-Mobilfunk-Technologien
    • Sidelink-Empfangsfunktionalität für die Simulation direkter Kommunikation über LTE-A ProSe auf Link-Ebene für Anwendungen in der öffentlichen Sicherheit und der Fahrzeugkommunikation
  • WLAN System Toolbox
    • Unterstützung der Generierung von Wellenformen gemäß IEEE 802.11ad

Zu den Codegenerierungs-Updates gehören:

  • Embedded Coder
    • Release-unabhängige Code-Integration zur Wiederverwendung von generiertem Modell-Referenzcode aus früheren Releases
  • Simulink Coder
    • Unterstützung von dynamisch zugewiesenem Arbeitsspeicher für die Simulation von MATLAB-Funktionsblöcken und die Codegenerierung
  • HDL Coder
    • Generierung von HDL-Code aus Gleitkommaoperationen mit einfacher Genauigkeit nach IEEE-Standard
  • HDL Verifier
    • Unterstützung der Abtastung und Erfassung interner FPGA-Signale zur Analyse in MATLAB oder Simulink

Zu den Verifikations- und Validierungs-Updates gehören:

  • Polyspace Bug Finder
    • Codeüberprüfung für MISRA C:2012 Amendment 1 und neue Kryptografie-Routinen
  • Simulink Verification and Validation
    • Verbesserungen bei der Klon-Erkennung für die Refaktorierung wiederholter Bibliotheksmuster und Subsystem-Klone
    • Unterstützung von DOORS Next Generation für die Verknüpfung von Modellelementen mit Anforderungen und die entsprechende Nachverfolgung in DOORS Next Generation
  • Simulink Design Verifier
    • Virtualisierung der Auswirkungen des Timings von Zustandsaktivitäten auf die Slicer-Hervorhebung für Simulationen
  • Simulink Code Inspector
    • Unterstützung von Schleifen- und Zyklus-Operationen in MATLAB, Simulink und Stateflow

R2017a ist ab sofort weltweit erhältlich. Weitere Informationen siehe R2017a Highlights.

Folgen Sie @MATLAB auf Twitter, um mitzuverfolgen, was bei R2017a neu ist, oder klicken Sie auf der MATLAB Facebook-Seite auf „Gefällt mir”.

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uArm Swift: Multi-use Desktop Robotic Arm for Everyone

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In 2014 UFACTORY built the first open source desktop robotic arm, ushering in a new era of affordable desktop robotic arms for consumers. uArm is an Arduino-powered desktop 4-axis parallel-mechanism robot, easy to use, has multiple accessories and open sourced. In Jan 2014, uArm went on Kickstarter and became famous overnight, leading to an exclusive interview with WIRED. A standout quote from the piece: “Thirty years ago Bill Gates promised to put a computer on every desk in America, an ambitious sentiment echoed by Wang and company … The most innovative aspect of the entire project is probably the concept of putting a robot arm on your desk”.

As the robot arm is moving to various industries, its users have expanded from relatively minority geeks to robot lovers. The demand for better and easier user experience is increasing.

January 23, 2017, UFACTORY returns again, announcing two robotic arms in uArm Swift Series. Swift is intended to highlight the elegant texture of the fuselage, lightweight and portable form and flexible movement, just like a swift. This series has uArm Swift and uArm Swift Pro.

  • Hardware Upgrades

 

Performance improvements

1.Precision improvement

uArm Swift enhanced the control algorithm and increased the accuracy by 50%, from 1cm to 5mm.

uArm Swift Pro adapted self-designed reducer. Working with a high-precision stepping motor, uArm Swift Pro minimizes gear gap, improves joint accuracy, and is more compact. The built-in 12-bit magnetic encoder and motor forms instant position feedback, achieving closed-loop control, and improves the accuracy to unprecedented 0.2mm, perfectly performs 3D printing and laser engraving.

  1. Working scope improvement:

uArm Swift Series improves mechanical arm structure and increases working range by 20%, covering the working area of an entire A4 paper.

  1. CPU upgrade

uArm Swift Series upgrades the main board. We choose Arduino MEGA 2560, which is nearly 10 times larger in the storage space compared to the previous UNO edition.

  1. Accessories enhancements

uArm Swift Series has 4-axis, whether equipped with fixtures or suction head, the end of uArm can freely steer, and the replacement of accessories requires less than 30 seconds.

uArm Swift/uArm Swift Pro have a built-in socket for selected Seeed Grove modules.

uArm Swift Series can be equipped with a smart car, the uCar. uCar is a mobile open-source car, with infrared avoidance, trajectory planning functions.

uArm Swift Series adapts CNC integral forming process, and the whole body is matte black. uArm Swift looks has a more minimalistic design. The aluminum body is light and stable, enhancing the overall rigidity.

Compared with the previous version, uArm Swift series redesigned the base, inserted the mainboard and added power button, function switching button, play button and menu button. The new indicator light shows the current operation mode and status of uArm Swift.

 

 

  • Software upgrade

uArm Swift Series support PC + mobile control.

Software upgrade -uArm Studio

uArm Studio is a brand new cross-platform robotic arm control software. It has integrated offline learning, graphical programming and instant control functions, manipulate the robotic arm to finish complex tasks.

  1. Teach & Play Offline Learning Mode

Teach uArm Swift by your own hand to learn move, gripping, dropping, and save them with just a click to replay on Blockly mode. uArm Swift can also sync offline learning data once connected.

  1. Blockly-based graphical programming

Blockly is a web-based visual programming tool, allowing users to program without needing to code The software is designed to be so simple that even even preschool children could create a program easily. Detailed tutorial will be provided for your quick guide and interesting secondary development.

  1. Instant Control

uArm Studio has combined control of keyboard and mouse. Developers may use keyboard hotkeys and mouse simultaneously to control move, gripping, and dropping of the robotic arm, and it supports customize hot keys.

After connect with LeapMotion, users of uArm Swift may use their own hand to control gesture such as move, gripping and dropping etc.

 

Software upgrade –

APP-uArm Play

Robotic Arm has built-in Bluetooth module, simply connect your smartphone with uArm Play to remote control your uArm Swift or uArm Swift Pro.

Your smartphone can also work as an external actuator, download and run a program from Blockly.

 

UCS

UCS, also known as uArm Creator Studio, which is a open sourced developer tool developed by UFACTORY. UCS has integrated graphical programming and coding, to achieve features such as rapid development, visualize and easy sharing.

 

  1. Rapid Development

With numerous commands of UCS, developers don’t need to construct programming environment.

For programming developers, UCS is a rapid development tool, developers doesn’t need to construct programming environment, any interface of the whole system supports Python script, all variables can be sharing between visual programming and coding which means you don’t need to copy setting each time.

 

  1. Built-in Robotic Vision

UCS has integrated complex robotic vision function, just need to connect with the camera, so the uArm can “see” and adapt to different environment.

The camera can instantly locate, memorize, recognize and track 3D space position of objects.

3.Easy Sharing

Every creator will be able to save their own work as .task file format through the UCS programming, and it supports one click sharing to the official website of UFACTORY or Reddit Community, copying scenario in just one click on other robotic arms.

The uArm Swift Pro is a “Open Sourced” design concept with more freedom, simplicity, and functions. This is a whole new open platform came from developers, back to developers, and still that Open Source Robotic Arm. We just can’t wait to become  your comprehensive desktop assistant!