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LEGO MINDSTORMS Education EV3


Roboter für Fortgeschrittene mit Java, C und in MATLAB

Die leistungsstarke, leicht zu erlernende und benutzerfreundliche EV3-Software für die Programmierung der Roboter basiert auf LabView. Obwohl die Modelle und die dazugehörigen Ablaufstrukturen sehr einfach wirken, steckt ein hohes Maß an Komplexität dahinter. Daher eignet sich EV3 auch für fortgeschrittene Anwender, zumal mittlerweile auch Texas Instruments reagiert hat und eine kompatible LabView-Version veröffentlicht hat. Damit sind praktisch keine Grenzen mehr gesetzt. Wer nun einen Schritt weiter gehen möchte, der baut nicht nur seinen Roboter selbst, sondern greift auch auf eine Programmiersprache zurück. Denn bereits nach kürzester Zeit kann die Komplexität der Roboter zunehmen und die Leistung der grafischen Benutzeroberfläche nimmt ab. Daher sollten fortgeschrittene Anwender je nach Projektaufwand auf die grafische Programmierbedienoberfläche verzichten und die Entwicklung in der Programmiersprache Java mit IeJOS EV3 vorziehen. Eine detaillierte Installationsanleitung für Linux steht hier bereit. Als IDE (Entwicklungsumgebung) empfehlen wir Eclipse Kepler, da das passende leJOS-EV3-Plug-in bereits verfügbar ist. Unter Windows ist lediglich der RNDIS/Ethernet-Gadget-Treiber nötig.

Die LEGO MINDSTORMS Education EV3 Roboter lassen sich aber auch mit anderen Programmiersprachen steuern. Mit RobotC, einer kommerziellen Programmierumgebung, ist die flexible Programmierung in C möglich. Darüber hinaus wird es demnächst auch eine Unterstützung für die Software Matlab geben, die gerne an Hochschulen verwendet wird und den meisten Studenten kostenlos zur Verfügung steht. Damit lassen sich beispielsweise Robot Vision Systeme im Bereich der Informatik, Robotik und der Industriellen Bildverarbeitung realisieren. Dafür kann der Roboterarm verwendet werden, der beispielsweise fest an einem Stativ mit Grundplatte und einer Industrie-Kamera oder einer optional erhältlichen LEGO Kamera montiert werden kann. Die Verknüpfung von Robotersystem und digitaler Bildverarbeit kann anschließend zum Detektieren von Formen und Farben verwendet werden. Die Koordinaten der einzelnen Objekte können anschließend an das Robotersystem übermittelt werden. Somit lassen sich Objekte beispielsweise Greifen und aussortieren. Die von der Kamera detektierten Objekte besitzen alle einen Schwerpunkt, der in Matlab ermittelt werden kann und sich auf das Kamerakoordinatensystem bezieht. Dieses muss die gleiche Orientierung haben wie das Roboterkoordinatensysten. Die Umrechnung bzw. Multiplikation der Kamerakoordinaten mit sogenannten Rotationsmatrizen erfolgt ebenfalls in Matlab. Anschließend kann ein Berechnungsmodell entwickelt werden, welches dem Roboter die Winkelpositionen für die einzelnen Servos anhand der Raumkoordinaten zur Verfügung stellt. Denn der Roboter besitzt mehrere Achsen. Mit Matlab können sogar grafische Benutzeroberflächen erstellt werden, um die einzelnen Servos anzusteuern. An Hochschulen spricht man bei diesen Robotersystemen auch von Mehrkörpersystemen. 

Pros

  • Hoher Lernfaktor
  • Einsteigerfreundlich
  • Auch für Fortgeschrittene
  • Fordert Kreativität
  • Viele Erweiterungsmöglichkeiten
  • Unterstützt C, Java und Matlab

Cons

  • Schwache Servos
  • Stromverbrauch hoch

LEGO MINDSTORMS Education EV3

Fazit

Das LEGO MINDSTORMS Education EV3 enthält fünf Robotermodelle, die über eine grafische Programmieroberfläche angesteuert werden können und zahlreiche Erweiterungsmöglichkeiten bieten. Das Set bietet nicht nur die Möglichkeit, seine Kreativität zu entfalten, sondern begeistert auch durch ein einfaches Konzept mit hohem Lernfaktor. Damit eignet sich LEGO MINDSTORMS Education EV3 ideal für den Einsatz in Schulen und Universitäten. Aber auch fortgeschrittene Anwender werden zu Höchstleistungen motiviert, da der Umstieg auf eine Entwicklungsumgebung für die Programmiersprachen Java und C möglich ist. Insbesondere die Programmierung in Matlab eröffnet für Studenten ganz neue Wege. LEGO MINDSTORMS Education EV3 bekommt von uns eine ganz klare Kaufempfehlung.

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