赛灵思SpartanFPGA为强大的教学工具奠定基础。这种教学工具能够根据学生的需要自我改造。
顺丰分拣机器人视频可能没有比机器人更能吸引初中生及高中生对科学技术感兴趣的教学设备了。对初中生和高中生来说，摆弄机器人是一种掌握新概念，亲眼见识技术使用情况的实践方式。构建机器人能够激发学生们克服智力难题，取得优异的科学、技术成绩。
视觉分拣机器人属性为此，我藉此文介绍一种可供教师用于技校的机器人教学活动的教学平台。该平台理念是我任教的高中（意大利米兰附近的ITCSErasmodaRotterdam）提出来的。当时只是为了入围RoboCup青少年机器人世界杯(RoboCupJunior)。我们队参加的是“救援机器人”组别的比赛，即让机器在重现的灾害场景中发现受害者。这些机器人必须完成复杂程度不同的多重任务，比如在平坦路面上沿直线行走，判断通过崎岖地形上各障碍物的路径，以及拯救部分指定的受害者等。
与其它采用不同类型的微型计算机的普通传播平台相比，我们采用FPGA的设计具有开放、灵活、可不断发展演进，以及可重复使用等基本特性。
我们使用DigilentNexys2教学开发板，在赛灵思Spartan®-3E器件的基础上制作了该机器人的2011版。在撰写本文时，我们正在把这个版本移植到Spartan-6FPGA上，以便参加将在2012年4月举行的下一届意大利青少年机器人世界杯比赛。按计划，下一版本将运行于Zynq™-7000可扩展处理平台器件上。
物流分拣机器人结构特点用这种方法，我们设计出的一种救援机器人能够年复一年不断发展演进，从第一种原型发展到了现有的Nessie2011版本（Nessie由Nexys和尼斯湖水怪（LochNessMonster）而得名，尼斯湖水怪的长脖子与我们的机器人相似）。FPGA具有高度的灵活性，可以在不改变其基本物理结构以及保持相同的设计基础架构同时，让机器人的架构随学生知识的增长而重构。
全自动无人分拣机器人挑战ITCSErasmodaRotterdam是一所位于意大利北部米兰近郊的技校，学生参差不齐，难以教导他们深入学习科技知识。
从四年前开始，我决定创办一个开放空间，后来我取名为“机器人教学永久实验室”，在那里学生们可以采用与标准课堂授课完全不同的方法开展实验。在此，他们可以在互动环境中接触技术学科，探讨一些异乎寻常的主题内容，选修一些自己感兴趣的课程，安排好自己工作并从实践中直接得到反馈。换句话说，他们根据由来已久且为人熟知的“情景认知”模型[1]在“积极学习空间”中开展实验。在这里，同学们不仅可以相互协作或同辅导员合作，同时还可在达成共识的基础上追求共同的目标。
在这个学习空间中，学生扮演掌握多种解决方案的“认知学徒”。而教师则充当“专家”角色，负责提出实际任务和策略的具体流程，让学生们独立尝试，需要时才予以辅导。
为不同学科的汇聚和知识的交流提供肥沃的温床，机器人是自然之选。我们认为参加青少年机器人世界杯比赛的乐趣强烈地刺激了学生对科技实验的积极参与。
解决方案我认识到，要让这种方法有效，我必须提议数字电子学和信息学等普通课程涵盖的课题，但主要针对哪些比学生们能够独立解决的应用更复杂的应用。这样他们就需要分工合作，或者需要得到能够提出正确模型的资深教师的协助。
我知道需要制作什么，但我不知道怎么制作。一切都必须在实验室中提出和开发出来，由学生共同探讨设计，寻找解决方案。
在经过一番深思熟虑之后，我得出一个结论：最可行的就是采用一种基于某种灵活的平台，而不是标准微型计算机上的解决方案。这是因为FPGA是唯一能够满足特性要求且能够跟上实验活动的动态和演变范围的器件。
我最初选择的是基于Spartan-3E的教学板卡，因为它能够提供我们一直寻求的必要特性，即开放性、灵活性、演进能力、硬件的重复利用性以及性能的丰富性。
开放性。由于学生必须积极参与整个设计流程，从传感器接口到CPU，再从CPU到激励器。灵活性。因为系统的整个架构以及器件的性质和类型不应事先确定，必须从创造性学习环境所激发的研究过程中产生。演进能力。因为在每次青少年机器人世界杯结束后，学生都必须认识到他们作品的缺陷，了解如何进行适当修改，试图找出更先进的解决方案。该系统必须与学生的专业知识保持同步发展。可重用性。以避免硬件和学校经费不必要的浪费。低成本、高性能。我们必须控制没有得到完全定义但需要高度并行运行的大量器件和外设。该CPU的功能应非常强大，但架构相对简单，易于接口。
货物分拣机器人发展无人快递分拣机器人智能快递分拣机器人简介
相关文章
排行榜
最新看点
编辑推荐
