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[私下問公開答]如何提升LattePanda拿鐵熊貓的能力,從更新BIOS下手

感謝汐止的陳先生,他在使用LattePanda時,覺得裝置跑不出USB3.0應該有的速度,問我們有沒有解,這次解法我們從更新BIOS方面解決問題。

感謝鄭鴻旗先生的[私下問公開答]的梗,鄭老師表示不會付版稅給你XD

作者/攝影  豐智
時間  30分鐘
成本需要上網下載的費用
難度  * *
材料表

LattePanda是一個信用卡大小的Win10小電腦,內建一個Arduino晶片,各位可以看到LattePanda左邊偏中間的地方有一個USB3.0的接頭,如何提升它的速度呢?

LattePanda相關的Arduino、驅動程式、BIOS更新都在GitHub上-連結

這次實驗成果,是透過更新BIOS,提升USB3.0的功能。

首先點選[Star]→[ LattePandaTeam / LattePanda-Win10-Software]-連結

點選進[Bios]的資料夾之後有好幾個版本的Bios:

  • [LattePanda V1.2 for CR200 Z8350 only]
  • [LattePanda v1.0 for Z8300 only]
  • [LattePanda v1.1 for CR110 Z8350 only]

 

應該要裝哪一個呢?初學者會有一個迷思,裝越高版本的越好,首先請各位確認手上的LattePanda的出廠型號,型號裡有幾個關鍵字可供參考。

  • 首先是型號的最後方有Z8300、Z8350、兩個版本。
  • Z8350在型號的前面有R100、R110兩種不同型號。
  • Z8350在型號的前面有R110、R200兩種不同型號。

 

型號對應的Bios版本如下:

S70CR110/S70CR100 Z8300 -> V1.0

S70CR110 Z8350 -> V1.1

S70CR200 Z8350 -> V1.2

 

我使用的LattePanda是R110xxxxxx/Z8350的型號,直接對應資料夾[LattePanda v1.1 for CR110 Z8350 only]

 

接著請各位確認手上LattePanda的硬體/記憶體的規格是哪一個版本?目前有32GB/2GB、64GB/4GB兩個版本。

我使用的是64GB/4GB的版本,將/default BIOS/4G version/路徑下的資料夾內容下載下來。

 

請各位準備一個FAT32格式的隨身碟,將剛剛下載的資料複製到隨身碟的跟目錄並解壓縮LattePanda v1.1 4G default bios-J.zip

 

LattePanda更新Bios的的方法,是趁LattePanda重開機時,優先讀取隨身碟的資料,更新Bios,請把隨身碟接至LattePanda的USB接頭。

  • LattePanda剛開機時尚未開始讀取Win10系統之前,按著鍵盤上的[Esc]或[Del]即可進入
  • 還沒更新Bios之前螢幕上方的版本應該是2016年的版本[Aptio Setup Utility – copyright (c) 2016 American Megatrend, Inc]
  • 更新之後是2017年[Aptio Setup Utility – copyright (c) 2017 American Megatrend, Inc]

 

更新Bios之前需要調整兩個選項,以R110xxxxxx/Z8350的型號為例:

  • 首先到Boot選項,將Machine Status AC/Battery In從[Power off]-→[Power on]
  • 接著將Boot Option #1的選項[Windows Boot Manager]→[你的隨身碟]

 

 

最後儲存設定並重開機即可。到Save & Exit選擇[Save changes and Reset]

 

重新開機後,LattePanda首先讀取隨身碟資料,出現下圖的畫面就成功了,成功之後在鍵盤按下Ctrl+Alt+Del進行重開機,並且把隨身碟拔出來,進入到Bios看到更新年限為2017年即為成功。

 

感謝Scanace的工程師提供建議的USB測試軟體[USB Device Tree Viewer],大家可以下載來試試看,你的隨身碟是否在電腦上被認知為真的USB3.0的傳輸介面。

 

將LattePanda的USB3.0接頭,接上USB3.0的隨身碟

 

將LattePanda的USB3.0接頭,接上USB2.0的隨身碟

 

希望能帶給大家幫助,小智到此一遊。

 

相關文章:

[ 課程紀錄文 ] 2017.08.07 LattePanda勉強會@東京21Cafe

8/5、8/6參觀完MakerFaire Tokyo,吸收完滿滿的能量CAVEDU東京遠征隊移動到涉谷,應DFrobot與日本在地工程師Hirokazu桑邀約下,我們在日本舉辦兩小時研習營,雖然研習當天還有颱風登陸,還是有不少人參加,真的很感謝。

作者/攝影 徐豐智/郭皇甫
課程時間 2017 年 8 月 7日 (月) 19:00 (開場 18:30) ~ 21:30
課程講師 徐豐智
課程場地 東京都渋谷区-21Cafe

 

這次是在東京澀谷的21Cafe舉辦研習營,主題是製作天氣預報的機器人,截取livedoor提供的日本各區天氣預報資料JSON資料,判斷明日的天氣氣溫是否讓人熱得滿頭大汗。

 

這次分享主題(1)認識LattePanda。(2)使用Python擷取JSON資料。(3)在LattePanda上使用Python控制Arduino。

 

日本の温度取得のチュートリアル (JSON)

http://weather.livedoor.com/weather_hacks/webservice

 

東京の温度のデータ取得のAPI

http://weather.livedoor.com/forecast/webservice/json/v1?city=130010

 

這次的講義,日本限定,感謝Hirokazu桑大力幫忙

 

首先由21Cafe的管理人-寶島春菜小姐致詞,21Cafe是一個工程師與設計師的免費活動空間,可以容納約30人,大家可以使用這個空間進行主題討論、學習課程。

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DFrobot本部的工程師-李暘也到現場,向大家介紹DFrobot團隊製作LattePanda的理想,希望在不久的將來,每個家庭都能擁有一個屬於自己的機器人,提供給”不是Linux”開發者”一塊開發板。

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隨後附上課程中的照片,目標是做出

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相關文章:

[LattePanda] OpenCV視覺辨識人臉追蹤

本文說明如何使用 LattePanda搭配OpenCV視覺辨識函式庫來打造人臉辨識機器人。

作者/攝影 袁佑緣
時間  1小時
成本
  • LattePanda
  • 螢幕
  • 鍵盤
  • 滑鼠
  • 喇叭
  • webcam
難度 * *
材料表
  • LattePanda
  • 螢幕
  • 鍵盤
  • 滑鼠
  • Webcam

 

本文說明如何使用 LattePanda搭配 python語言去使用OpenCV機器視覺函式庫來打造一個人臉辨識機器人,本範例的操作環境將以LattePanda的Windows10為主。

 

1. 軟體準備

安裝Python與相關套件

首先請到Python的網站下載最新版的安裝檔,在這邊要提醒一下Python目前有兩種版本,一個是2.7x版,另一個3.x版。Python 2.7x版是比較舊的版本,同時官方也有發出聲明將不會在繼續更新了,而本篇的範例使用的是新版3.x的Python,所以請注意一下不要選錯囉,以本文為例,最新的版本是3.6.1,如下圖。接著請按照以下步驟進行。

 

請在安裝Python時,將下方Add Python 3.6 to PATH勾選起來,意思是要把Python加入windows作業系統的環境變數內。

 

安裝完成後,為了測試我們的電腦是否能正常呼叫Python,請呼叫您電腦的終端機,windows的使用者請按下快捷鍵win+R便會在左下角顯示執行視窗,接著輸入cmd,這樣一來就會叫出windows的命令提示字元。

 

 

接下來請在上面輸入Python,呼叫Python的互動界面,如果能成功看到>>>的符號,那就代表已經成功叫起Python的界面了,而使用者可以直接在上面輸入Python的相關指令,如果沒有正確顯示這個界面的話,可能是您前面的安裝過程有問題,請重新回到前面的安裝步驟,有可能是您沒有勾選系統變數那個選項,所以windows無從呼叫Python。

接下來請輸入exit()跳出這個Python互動界面,回到windows的命令提示字元。

接下來請輸入pip install numpy,使用Python的套件管理員pip來安裝numpy這個套件。

裝完numpy之後,一樣使用pip來安裝OpenCV套件,請輸入pip install opencv-python

最後請輸入pip install pyserial,安裝在python中用來做Serial溝通的pyserial套件。

準備Python IDE

撰寫Python的程式除了要打code之外,還需要執行的環境,所以筆者在這邊推薦一款非常容易上手的Python IDE,請到以下的網站(http://thonny.org/)下載並安裝Thonny。

 

裝完必要的Python套件之後,我們就要來把Thonny的程式路徑設定成我們電腦系統中預設的Python執行程式。請點選Tools然後再點選Options,進入Thonny的偏好設定。如下圖。

接下來選擇interpreter,也就是Python的直譯器為系統預設的路徑,如下圖。

2.硬體架設

 本範例使用羅技C170的webcam作為辨識人臉的攝影鏡頭,另外為了要能夠追蹤人臉的位置,我們還需要架設一個旋轉平台,如下圖,由底下的小型伺服馬達(MG90)來控制鏡頭對到的方位。且注意到下方的小馬達控制訊號線是接到LattePanda左邊的3Pin接頭,記得靠外側是要接深色的地線喔!

 

 

3.軟體實作

Arduino 程式碼

為了要控制旋轉平台的伺服馬達,我們需要使用LattePanda上的Arduino Leonardo晶片,請打開Arduino IDE並打上以下的程式碼,並上傳到LattePanda上的Arduino端(請記得選對COM port)。

Arduino端的控制動作其實很簡單,它會聽取Serial傳來的字元命令,如果是小寫的字母a或b就會分別左右旋轉一度,進而達到轉動鏡頭的效果,而伺服馬達的控制訊號腳位在本範例中用的是9號腳位,接法如上圖,如果想接其他腳位請記得要改一下Arduino程式碼裡的腳位定義(s.attach(9))。

#include <Servo.h>

Servo s;
int degree = 90;

void setup()
{
    Serial.begin(115200);
    s.attach(9);
}

void loop()
{
    if(Serial.available())
    {
        int cmd = Serial.read();
        if(cmd == 'a')
        {
            degree++;
            if(degree >= 180)
                degree = 180;
            s.write(degree);
        }
        else if(cmd == 'b')
        {
            degree--;
            if(degree <= 0)
                degree = 0;
            s.write(degree);
        }
        else
            Serial.println("Press a/b to turn the camrea!");
    }
}

 

Python 程式碼

前面已經準備好Python會需要用到的函式庫跟IDE了,接下來我們就要來實作最後關鍵的人臉辨識以及追蹤,因為需要用到辨識人臉的模型,請去OpenCV的github網站(https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades)下載 haarcascade_frontalface_default.xml與 haarcascade_eye.xml這兩個.xml檔,分別是用來辨識人的臉部與以及眼睛。

程式碼的實做可以拆解成幾個重要的部份,以下就讓我們一步一步的來了解吧!

首先我們會由cv2.VideoCapture(0)來讀取Webcam的影像資訊,並且設定初始的解析度是640×480,接下來在連接埠COM5建立一個Serial通道,用來下指令給Arduino端,以控制鏡頭的方向。

而while迴圈裡面則包含了主要的辨識程式,辨識的方法其實很簡單,就是先把鏡頭每一幀的照片先灰階化,再透過前面下載的臉部及眼部辨識模組套進去(face_cascde和eye_cascade)去做最可能的人臉偵測(這裡使用的方法是取最大/近的臉部面積)。

最後為了要追蹤人臉,我們需要計算出人臉的中心位置(position = x + w/2.0),x是標示人臉方框的 角落x座標,w則是寬度,所以取一半的寬度就會得到人中的x座標位置,接下來我們只要跟我們取的影像中線做比較,然後左右旋轉鏡頭去做追蹤即可,而這調中線的位置則可以從前面設定的解析度640×480來算出,取寬的一半就能得到範例程式中的320了,如果說讀者想要嘗試其他的解析度,請記得也要修改鏡頭追蹤的中線喔!

import cv2
import numpy as np
import serial

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_eye.xml')

cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(3, 640)
cap.set(4, 480)
ser = serial.Serial('COM5', 115200)

while True:
    _, img = cap.read()
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 2, 5)
    if len(faces):
        (x, y, w, h) = max(faces, key=lambda face: face[2]*face[3])
        cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
        roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
        roi_color = img[y:y+h, x:x+w]
        eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
        for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
            cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)
        position = x + w/2.0
        print(position)
        if position < 320:
            ser.write(b'a')
        else:
            ser.write(b'b')
        
    cv2.imshow('face', img)
    k = cv2.waitKey(5) & 0xFF
    if k == 27:
        break
cv2.destroyAllWindows()

 

示範影片

 

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[LattePanda] 使用Weather API、Google 雲服務打造氣象預報機器人

本文說明如何使用 LattePanda搭配 python語言去使用雲服務來打造一個簡單的氣象預報機器人。

作者/攝影 袁佑緣
時間  1小時
成本
  • LattePanda = 5,950
  • 螢幕
  • 鍵盤
  • 滑鼠
  • 喇叭
  • 麥克風
難度  * *
材料表
  • LattePanda = 5,950
  • 螢幕
  • 鍵盤
  • 滑鼠
  • 喇叭
  • 麥克風

 

本文說明如何使用 LattePanda搭配 python語言去使用雲服務來打造一個簡單的氣象預報機器人本範例的操作環境是以LattePanda的Windows10為主如果想要一般的PC上操作也可以另外對於linux與mac os的使用者建議用您的系統的軟件管理員來安裝以下的程式套件。

 

  1. 安裝python3 https://www.python.org/downloads/windows/記得在安裝時要選擇將python加入系統變數喔

  1. 執行Windows命令列

按下”win+R”的快捷鍵並輸入cmd便會叫出windows的命令提示字元 如果是windows10的使用者建議改輸入powershell。

 

  1. 安裝python套件

請在命令列中輸入以下的指令

pip install SpeechRecognition pyaudio python-forecastio gtts

  1. 從github上下載本專案 https://github.com/YuanYouYuan/weather-bot

  1. 從下列網址中下載mpv播放器如果您想要用windows media player也是可以但是要記得在第6步中程式碼修改播放器的檔案位置。

mpv 下載網址 https://mpv.srsfckn.biz/

如果您無法解壓縮7z檔案可以從以下的網址中下載7z的解壓縮安裝檔。

7z安裝檔下載網址 http://www.developershome.com/7-zip/

最後請記得將解壓縮後的mpv.exe移動到剛剛從github下載並解壓縮的專案資料夾中。

  1. 執行程式碼

請點開本專案資料夾並用python IDLE編輯器打開weather-test.py

請將裡面的api_key改成你在darkskyhttps://darksky.net/dev/上取得的api key。

請註冊一個新的帳號並取得一個weather api key。

本專案程式碼 weather-test.py

# This version is for windows, and there must be a mpv application in this work directory

import forecastio 引入python氣象互動函式庫from gtts import gTTS 引入google文字轉語音函式庫import subprocessapi_key = 'Enter your api key' 請輸入您的api key

# the following coordinate is Taipei/Taiwan
lat = 25.0391667 #在此您可以設定所要查詢的地點的經緯度
lng =  121.525
lang = 'zh-TW' 設定語言為繁體中文
file_name = 'weather.mp3'
player = './mpv' #設定播放器為mpv

forecast = forecastio.load_forecast(api_key, lat, lng)

by_hour = forecast.hourly()

for data in by_hour.data:
    text = '在' + str(data.time) + '氣溫是' +  str(data.temperature) + '度西' 取出預報時間與氣溫
    print(text)
    tts = gTTS(text, lang) 
    tts.save(file_name)
    subprocess.call([player, file_name]) 啟動一個子程序來播報氣象預報音檔

7.youtube影片範例

  1. 延伸應用

如果您想要再玩玩更多進階的功能可以參考python-forecastio的github網站裡面有詳細的說明跟應用比如說想要知道當下的氣溫、或者是知道今天的氣象概況甚至還能做到降雨率的預報有興趣的朋友不妨去試一試吧

 

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[LattePanda] 從零開始教學,在LattePanda上使用Python與Arduino來控制meArm機械手臂

本文章將帶領讀者從基礎開始,到學會用在LattePanda上面使用Python跟內建的Arduino Leonardo來控制機械手臂,想學習Python圖控界面,與Arduino的Serial溝通,或者是機械手臂的介紹的朋友不妨來看看本篇教學文喔!

作者/攝影 袁佑緣
時間  3小時
成本  約1,850(不含LattePanda)
難度  * * * * *
材料表

1.Python的環境安裝

首先請到python的官網(https://www.python.org/downloads/windows/)下載最新版的安裝檔,在這邊要提醒一下python目前有兩種版本,一個是2.7x版,另一個3.x版,2.7x版python是比較舊的版本,同時官方也有發出聲明將不會在繼續更新了,而本篇的範例使用的是新版3.x的python,所以請讀者注意一下不要選錯囉。

以筆者為例,最新的Python版本是3.6.1,以及LattePanda是64bit版本的,所以點選Windowsx86-64-excutable installer,如下圖。

接下來請記得在安裝python的時候將下方”Add Python 3.6 to PATH”勾選起來,意思是要把python加入windows的環境變數內。

安裝完後,為了測試我們的電腦是否能正常呼叫python,請呼叫您電腦的終端機,windows的使用者請按下快捷鍵”win+R”便會在左下角顯示執行視窗,接著輸入”cmd”,這樣一來就會叫出windows的命令提示字元,如下圖。

命令提示字元(command prompt)

接下來請輸入”pip install matplotlib”,使用python的套件管理員pip來安裝matplotlib這個套件。

接下來請輸入”pip install pyserial”,使用python的套件管理員pip來安裝pyserial這個套件。

接下來為了要讓讀者方便開發python的程式,請到以下的網站(http://thonny.org/)下載並安裝Thonny這個python IDE。

2.Arduino 環境準備

請到官網下載最新板的Arduino IDE,下載網址請點這裡。以筆者為例,最新版本的Arduino IDE為8.2板,因為LattePanda上面運行的Windows10,所以請記得點選windows版的IDE來下載,另外為了不覆蓋到LattePanda系統原本舊版的Arduino,請點選”Windows ZIP file for non admin install”。

想直接下載的話請點選JUST DOWNLOAD,當然如果行有餘力的話也可以給予Arduino一些贊助喔!

最後解壓縮完成之後,點開Ardunio的資料夾執行IDE的程式即可。

另外,為了要控制LattePanda內建的Arduino Leonardo,必須將控制板選為Arduino Leonardo。

Arduino IDE在上傳程式碼的時候,需要選擇對應的port(連接埠)才能上傳到控制板上,如下圖,請選擇有Arduino Leonardo的COM port。

 

3.執行本專案的程式碼

請在Arduino IDE 上面完成以下的程式碼。

#include <Servo.h> // 引入Arduino控制伺服馬達的函式庫

Servo s[4]; // 建立一個長度為4的servo物件

// 宣告收到Serial的訊息與長度
int  data;
size_t data_size = sizeof(data_size);

void setup()
{
    Serial.begin(115200); // 將Serial的鮑率設定為115200
    
    // 將4個servo對應到以下4個Arduino腳位
    s[0].attach(7); 
    s[1].attach(8);
    s[2].attach(9);
    s[3].attach(10);
}


void loop()
{
    // 如果從Python圖控界面收到的資訊是s開頭,則檢視下一個字元
    // 是指定哪一個伺服馬達(0~3號)
    // 最後再接收一4個bytes的整數,作為馬達要轉到的角度(0~180度)
    if(Serial.available())
        if(Serial.read() == 's')
        {
            int servo_number = Serial.read() - '0';
            if(servo_number < 4 && servo_number >= 0)
            {
                Serial.print("Servo number: ");
                Serial.println(servo_number);

                while(Serial.available() < data_size);
                Serial.readBytes((char*)&data, data_size);
                Serial.println(data);
                s[servo_number].write(data);
            }
        }
}

上傳Arduino程式碼

請先確認您的Arduino IDE是否有按照2. Arduino環境設定,將Arduino Leonardo的板子與連接埠都選擇正確,並按下快捷鍵<Ctrl+U>或者是如下圖點選上傳的箭頭來上傳程式碼。

打開Thonny,完成以下的Python程式碼。

# matplotlib是用來顯示GUI的函式庫
# serial則是用來跟Arduino溝通的函式庫
# struct跟pack則是在Serial傳輸資料時,打包資訊會用到的工具
from matplotlib.widgets import Slider 
import matplotlib.pyplot as plt
import serial
from struct import pack

# 在連接埠COM8建立一個鮑率為115200的Serial
# 這裡要提醒讀者,記得要把COM8改成您LattePanda上的COM port
ser = serial.Serial('COM8', 115200, timeout=0)

# 定義一個函式,將會根據i(馬達/拉桿編號),回傳指定的函式
def send_ith(i):
    def send(val): # 定義一個函式,用來送出控制馬達角度的訊號
        data_header = bytes('s' + str(i), 'UTF8')
        data = int(val)
        ser.write(pack('<2si', data_header, data))
    return send


# 初始化伺服馬達控制拉桿的圖形化界面以及其對應的函式
a = []
s = []
for i in range(4):
    a.append(plt.axes([0.2, 0.2*(4 - i), 0.6, 0.07]))
    s.append(Slider(a[i], 'Servo' + str(i+1) + ' ', 0, 180, valfmt = '%d', valinit = 90))
    s[i].on_changed(send_ith(i))

plt.show()

執行Python程式

請在Thonny IDE上,按下快捷鍵<F5>或者是點選下圖中的播放鍵來執行Python

如果在執行Python時遇到如下的錯誤,那有可能是您的COM port沒有設定正確,請回去看一下2. Arduino 環境設定那一步中的COM port,並把正確的port輸入上面Python程式碼中。

成功執行後,就可以看到一個簡單的Python互動界面,讀者可以透過上面的拉桿來操控四個伺服馬達各別的角度。

4.接上機械手臂,來動手玩玩看吧

完成上述的步驟後,我們就可以來執行最後的實做部份了,本次範例所使用的機械手臂是有名的開源機械手臂meArm,上面有4個伺服馬達,一共有四個自由度,然後因為特殊的平行連桿機構,最尾端的夾爪會一直保持水平,方便機器夾取物件,加上使用壓克力平板與螺絲螺帽就能輕易組裝,是一個相當好入門的教育套件,接下來我們就來看一下要如何完成電路的連接吧。

LattePanda與機械手臂的接線如下圖,由於本範例所使用的Arduino腳位是7, 8, 9, 10,所以請按照官方給的腳位圖接上去(紅圈的部份)。

特別注意,為了保護馬達與電路系統,電源的部份請最後再接上去。

電路接線圖

LattePanda腳位圖

 

完成圖

上視圖

 

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[回顧] 2017小小自造者冬令營(下)<再生藝術、無動力小車、金粉春聯、寶可夢2、設計桌遊>篇

上篇文章介紹了小小自造者冬令營前兩天的課程,這篇文章將繼續為大家詳細介紹這群小小自造者在最後兩天的營隊中還進行了什麼好玩的課程。

作者/攝影  陳亭妏/ 吳怡婷、陳亭妏
課程時間  2017/01/23-01/26
課程講師  吳怡婷、陳亭妏、郭皇甫
課程場地  機器人王國

課程介紹來到了第三天,今天早上也是戶外課程,我們來到了再生藝術工坊,在這裡,透過創意手作,所有看似廢棄的材料都能夠重獲新生。我們要在這裡進行CIY(Create It Yourself)的課程,讓小小自造者們認識再生材料。

謝謝之軒老師為大家導覽再生藝術工坊,透過詳細的介紹,大家不但認識了再生藝術工坊以及再生材料,也從中明白了環保的重要性。

接下來,大家要用再生材料做什麼呢?

進入了工坊,首先映入眼簾的就是這個讓大家都雀躍不已的十公尺超長軌道,之軒老師跟大家介紹,這是Nerdy Derby無動力軌道車的比賽軌道,大家要運用工坊提供的再生材料,製作出獨一無二的小車,而這台小車不僅要顧及外觀,還要考慮速度與脫軌等等問題~

有許多孩子是第一次使用鐵鎚,在老師的協助下,大家害怕受傷的心情也逐漸煙消雲散,也越來越能得心應手的使用工具了!

在大家專注於製作小車時,一眨眼就中午了!午餐過後,大家終於要開始挑戰十公尺的超長軌道囉!

挑戰過程中,大家都屏氣凝神地盯著自己的小車,用力祈禱不要掉出軌道。

Nerdy Derby的活動就在孩子們挑戰成功的歡呼中落幕了,我們搭著公車搖搖晃晃地回到教室,準備迎接第三天的最後一堂課程。

再過兩天就是農曆新年了,老師們提供了紅包紙,我們要來寫春聯囉!大家一開始先腦力激盪一番,想出跟雞年有關的成語,以及拜年常說的吉祥話。拿起毛筆,大家下筆時都比往常更加小心翼翼,就怕破壞了畫面。

讓我們來看看大家如何圖文並茂的呈現出各式各樣的創意春聯吧~

年年有餘,菜菜今年有好多魚啊~

大家畫了好多吉祥的小圖在成語旁邊,除了小魚以外,還有元寶、公雞等等,畫面非常豐富。

對寫書法很講究的沂學,一筆一畫都非常的仔細。

最後大家的作品擺在一塊晾乾,作品完成越多,越能感受到濃厚的過節氣息,孩子們還紛紛嚷著老師這個紙好香喔~想必是已經開始期待除夕夜的壓歲錢啦!

小小自造者營終於來到了最後一天,第一堂課是皇甫老師的Scratch課程,跟以往的Scratch課不同的是,這次使用的是單板電腦Latte Panda~透過皇甫老師的介紹,大家在上課之前,先認識了這塊厲害的小小熊貓。

開機囉~~~~~

皇甫老師開始介紹Scratch的介面與功能,今天大家的目標是完成由老師設計的遊戲半成品,完成過後,不僅能抓到遊戲中預設的水箭龜,還能抓到兩天前大家自己創造的寶可夢喔!

在開始寫寶可夢程式之前,老師先讓大家先來個基礎練習,讓Scratch小貓動起來。

大家熟悉Scratch之後,就能開始挑戰寶可夢程式啦~

程式欄越來越豐富了,大家的目標是丟出寶貝球後能夠順利收服隨機出現的寶可夢!

看到自己畫的寶可夢出現在螢幕上,更激發了大家想要順利完成程式的慾望~

 

在大家同心協力的努力之下,每個人都順利地抓到自己的寶可夢啦!一陣腦力激盪過後,孩子們都餓昏了,不過今天的午餐要自己動手做喔!這天剛好是小年夜,怡婷老師先跟大家聊聊過年要吃水餃的習俗,不僅因為水餃象徵元寶,裡面包的餡也藏著新年的祈望。大家圍著桌子,一起看老師們示範包水餃,再自己挑戰。

大家包的水餃都非常漂亮啊!而且每個都有黏得緊緊的,沒有在鍋子裡分離喔~最後配著可口的玉米濃湯,大家開心地飽餐一頓,補充滿滿的體力準備迎接最後半天的課囉!

過年系列的第二堂課要來畫紅包,但是今天要使用的媒材是金粉!大家聽到吹金粉時都似懂非懂,阿圓老師拿出了範例讓大家摸摸看,原來金粉加熱過後,就能呈現出燙金一樣的質感~

首先要先用膠水在紅包上創作,但是速度要快,以免金粉黏不上去。

畫好後就能來灑金粉囉~阿圓老師幫忙把金粉撒勻,再交給怡婷老師協助,利用熱風槍加熱金粉。

最後再用墨水點綴就完成囉!閃閃發亮的金字與紅包的搭配看起來喜氣洋洋,大家可以帶回去給爸媽包壓歲錢啦~

最後一堂課要讓大家自己創作桌遊,孩子們要用樂高設計關卡與關卡的外觀,最後集合作品圍成一圈大富翁!

每個人的作品都只是大富翁的一小部分,但是當大家的成果一起呈現時,畫面變得非常的壯觀!大家都迫不及待想開始遊戲了~

一起擬定規則、一起設計關卡、一起處罰也一起過關,一起努力創造的遊戲玩起來也特別好玩,歡樂的小小自造者營就在此起彼落的笑聲中來到了尾聲。透過這個營隊,不僅帶給孩子們學校沒教的有趣知識,體會動手做的美好,結交到好朋友,最重要的還是讓大家在笑聲中學習,更能獲得動手嘗試不怕失敗的勇氣。

 

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[LattePanda拿鐵熊貓 ] 簡單使用LettePanda遠端遙控3D列印機不求人

現今有很多人喜歡新玩意,我也一樣,3D印表機玩過的人應該不少,可是總是被綁死在機器旁有點討厭,列印時間不像普通印表機,只是印張紙,速度快,3D列印動不動就算小時的,實在會讓人發瘋,不過配合我剛搞到的小寶貝,我想應該可以實現脫離苦海的願望,小寶貝是LattePanda拿鐵熊貓,本文之後就叫它熊貓吧!

跑WIN10作業系統,那我想應該安裝印表機操控軟體不是啥問題吧!

作者/攝影  陳煜倫
時間  8小時至12小時
成本
難度  * *
材料表
  • LattePanda 4G/64GB(主板)
  • LattePanda 7-inch 1024 x 600 IPS Display(7吋顯示器)
  • LattePanda 7-inch Capacitive Touch Panel Overlay for Display(7吋覆蓋電容觸控板)
  • 自製壓克力支撐板數片

 

LattePanda 3D印表機遠控操作測試

現在幾乎所有外接裝置都採用USB接頭,剛好熊貓身上有3個,2個2.0接頭,1個3.0接頭,為了操控所有我想操作的印表機,我加了個USB HUB,還有開關的喔!雖然我一點都不知道如何使用開關,不管,至少看起來很漂亮。

 Step.1

首先要做出來就要有想法,個人這次的作法是希望用chrome中的遠控功能,為何選這個呢?取得容易,連線問題少,這是我的選擇,無論如何,看看先要怎麼做吧!

開啟瀏覽器後右上角先將帳號登錄,再來有兩個方式,一是擴充,二是Google play這兩個安裝後的東西不太相同。(本次犯利用的是擴充功能)

這就是Google Play下載的地方

這個是擴充功能下載的地方。

下載之後直接就能安裝,安裝完成後。

在Chrome的工作管理員中就能看到了。

接下來有兩種連線方式,上面是臨時的,也就是兩台電腦都有人,算是種求助,下面的算是永久的,但是只能是自己的,也就是要登入同一個帳號。

 

連線後就能在視窗上操控遠端電腦了。

連線之後就會是這樣的情況,再來就是實際操縱印表機了,這段因為需要觀察互動,實在不得已只好拍了個影片,希望不會影響各位看文章學習的進度。

遠控連線成功!

V1

再來遠端切層也沒問題。

不過切的時候進度條看起來有點奇怪。

我想幾張照片可能看不太出來,所以我們就將操作影片放上來,基本上都是利用遠控的功能按下列印鍵。

閃鑄是使用MakeBot的軟體來操作,ATOM是使用Cura的軟體,原本這兩個機器我們都是使用SD Card方式列印,不過在遠端列印的時候不太可能使用SD Card畢竟換卡這件事有點難度,所以我們回到最原本的列印方式USB連線列印。

各位可以看到影片中將已經切層好的圖檔以遠端操控的方式啟動列印。

遠控印表機成功!

ATOM

印匠

閃鑄

Ideawork

 

完成了,所以我們是不是就可以脫離守候在印表機旁的窘境了呢?當然啦!若有預算也能在熊貓身上裝個眼睛(攝影機),那除了延遲的情況外應該就很完美了。這樣就能靠寶貝熊貓幫忙守護印表機了^_^。

不過附帶一提,這款遠端控制是針對滑鼠的控制動作,想要打字的話可能要叫出螢幕鍵盤,不過無論如何依然是能夠遠端解決一切問題的。

其實市面上有很多種遠端控制軟體,個人的標準是只要免費又好用就行了,眼尖的人可能有發現其實我用了不只一種方法實驗,但是狀況都很OK才推薦的喔。

 

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[LattePanda評測] 哪一些常用軟體可以跑在小電腦LattePanda上

也許你曾經聽說過有人用樹梅派製造個人電腦,可是那一般人不習慣用,有人說它可以取代很多電腦的作用,可是它用的軟體你都沒聽過。所以那是工程師在玩的,我想大部分的人應該是這樣想的吧!

可是一樣的體積,差不多的價格,如果能跑WIN10呢?而且它與樹梅派一樣都具備了開發板的作用,但是它保證更親切,因為它使用的軟體就是我們平常在WINDOWS系統下用的那些,我個人更看重的是跑個3D繪圖也沒問題喔。

這樣親切的東西,當然也有個親切的名子LattePanda(拿鐵熊貓) ,真的有這麼神嗎?我們來試試看吧!

作者/攝影  陳煜倫
時間  8小時至12小時
成本
難度  * *
材料表
  • LattePanda 4G/64GB(主板)
  • LattePanda 7-inch 1024 x 600 IPS Display(7吋顯示器)
  • LattePanda 7-inch Capacitive Touch Panel Overlay for Display(7吋覆蓋電容觸控板)
  • 自製壓克力支撐板數片

 

LattePanda軟體安裝測試

 

上圖是LattePanda的版面配置示意圖,為了方便,我們在本篇文章就叫它熊貓吧!

它看起來就是個開發板的樣子,該有的通通都有,這個圖是官網的,基本上看圖應該就能知道裝了什麼,真的是熊貓雖小五臟俱全阿(真熊貓似乎不小!?)。

我想各位一定想知道能跑WIN10那會順嗎?卡死的話跑啥就沒意義了!所以我們今天準備些軟體來惡整熊貓,相信經過這裡的殘酷擂台後出來的結果比較能說服大家。

當然我們會以用開發板的角度去選軟體,至於選啥?就原諒我的任性吧!

 

今天我們想要測試的軟體如下:

編號軟體名稱順暢度
1Google Chrome(瀏覽器)*****
2123circuit(電路設計)*****
3Appinventor(安卓app開發)*****
4Scratch網路版(程式開發軟體)*****
5FACEBOOK(非死不可,應該沒人不懂)*****
6LINE(社交軟體)*****
7Arduino(常見開發板軟體)*****
8Fritzing(電路設計)***
9Designspark pcb(電路設計)***\
10Designspark mechanical(3D繪圖)*****
11AutoDesk 123D Design (3D繪圖)*****
12LEGO Ev3 程式軟體(樂高機器人控制程式)*****
13Scratch離線版(程式開發軟體)*****
14Word(微軟的)*****
15Excel(微軟的)*****
16PowerPoint(微軟的)*****
17visual studio(程式開發軟體)***

▴(❊ 代表1星、\代表0.5星)▴

答案先告訴各位了,這是為了趕時間的客官,但還是希望大家能繼續看下去。

上述的順暢是指與2萬元以下文書型筆電的比較,差不多那就是3❊,若有超越酌量加分,但總分也只有5❊,5❊已經代表跟桌機沒啥分別了。

這些軟體雖然並不能代表所有電腦的能力,但是這些應該有些許代表性,就讓我們開始燒熊貓吧!

Step1.

第一個上場的十分簡單,只是個瀏覽器,相信基本上能跑WIN10的東西對這不會有問題。

很簡單完成,順暢度我給5❊,簡單又沒負擔。

 

Step2

既然裝了瀏覽器,就來試驗一下各個線上版的軟體吧!

123circuit、Appinventor、Scratch網路版

畫個簡單電路

我以前寫的簡單BMI計算程式

讓小貓往前走幾步

 執行轉檔也沒問題喔!

雖然說跑起來沒啥問題,可是畢竟是觸控螢幕,用觸控手指太大,裝了滑鼠鍵盤後好用點。

這三個大概跟頻寬限制比較有關,我給的頻寬算足夠,所以也沒出啥問題,跟桌機沒區別,所以順暢度也給5❊。

 

Step3

相信這時代大多數的人都有使用社交軟體的經驗,所以就拿個人有在使用的來試試。

基本上開啟連線後都沒啥問題,各位可能也有發現我下面開啟一大堆程式,而且測試過程中我也一直在操作3D印表機,無論如何CPU跟記憶體的起伏都不大。既然跟桌機比較沒有差距,所以順暢度依然5❊

 

熊貓身上本來就有Arduino,我呢就偷個小懶,用阿吉老師的範例玩玩。

LattePanda 拿鐵熊貓教學#1:LED 閃爍,使用Visual Studio

不過我沒啟動Visual Studio控制,畢竟我只是要測試Arduino軟體嘛!

熊貓身上跟所有開發板一樣都有LED13不過太小看不太出來,所以用了外接比較明顯。

這就是阿吉常強調的,按圖施工保證成功。

不過呢,這本來就是熊貓的本業,當然超順的啦!順暢度沒有超過滿分的,所以也給5*。

 

Step5

我想列表中有兩個離線電路設計軟體,就一起來試試吧!


開啟時間似乎只能跟文書筆電相比。

移動時有點小不順,當然或許跟我同時執行項目較多有關係。

看到了嗎?還控制了兩台印匠。

這款好點,不過依然只能用來跟文書筆電比較,所以Fritzing順暢度我只能給3*,算是堪用啦! Designspark pcb表現好一點,但是好不到哪去,所以我給3.5*。

 

Step6

接下來搞個我認為比較吃重的吧!繪圖軟體,Designspark mechanical、AutoDesk 123D Design,問我為啥挑這兩個嗎?成本考量,它們是免費的阿。

雞年快到了,畫隻小雞吧!

畫個之前教的齒輪也沒啥問題。

搞個陣列也沒問題喔!

這部分有點出乎意料,跟筆電比起來沒有差距,甚至更好。當然比不上桌機啦!關於這點,我有專門去光華問過原因,一般來說電玩繪圖卡跟專業繪圖卡是不同的,若是安裝一般電玩繪圖卡,因為計算方式的問題可能算錯,或甚至速度比不上主機板上的晶片。我想這或許就是3D繪圖軟體不是很吃重的原因吧!

這兩個軟體以順暢度來說非常接近筆電,甚至可以說比我現在用的筆電還強XD,但是畢竟不是專業級的,不能用桌機的品質來要求它。另外一提mechanical在小雞轉檔成STL時有當機情形,但把小雞傳回筆電一樣當機,結果把精細度降低一些就可以順利轉檔,但不知是不是桌機也會這樣。所以以繪圖順暢度來說真的沒得挑了,所以我依然給5*。

Step7.

再來搞點看得到[動]的軟體,那就是EV3啦!

EV3可能不一定所有人都知道,但LEGO應該就是眾所皆知吧,EV3就是LEGO機器人的控制程式。

照片可能比較難看出運轉情形,但有看到左下方的輪胎有點模糊吧!

當然這只是個小動作,沒理由達不成的,既然完全順利,那順暢度當然是5❊了。

 

Step8

再來剩下的軟體不多了,來個簡單的,Scratch離線版吧!

連線版基本上是可以的,那離線版應該也不會有問題吧!所以完全通過,順暢度當然是5❊。

 

Step9

剩下的基本上都是微軟的東西,那我們就把三個文書的一起做作吧!

用WORD寫寫小文章OK的,很合理的動作。

我想這個動作正常的電腦都能完成(熊貓好像不算正常的電腦…..)

Excel既然是用來計算的,總不能沒計算功能吧! 來個萬年曆吧!

(這個簡單的表格是我自己改版多次後的結果,或許有人有學過,也或許有人有更精簡的寫法,也歡迎指教,改一個日期就能全部跟著動喔。)

看到上面函式視窗中的內容吧!這是個人喜歡的簡單寫法,看得懂的就送給各位吧!

PowerPoint剛好之前有用到,就直接拿來試試看,無論是編輯還是撥放都難不倒。

所以文書三人組也完全過關,順暢度5❊。

 

Step10

還剩下些什麼?只剩下兩顆冰凍的眼淚。不對…..那是歌詞,剩下的這個應該也算是熊貓的本業,可是說真的把它放在最後其實是有點擔心它。為啥呢!因為雖然它算本業,可它非常龐大阿,就算跑得動好了,可是我也怕空間被塞爆阿。

花了好多時間總算是安裝完成。

當然跑起來沒啥問題,畢竟阿吉之前就測過了嘛!不過說起順暢度嘛,我還是不能給滿分,為何呢?因為在轉換各個頁面的時候都會出現延遲狀態,或許是我已經安裝很多東西了,不過我想應該影響不大。所以順暢度只能給3❊。

好不容易測完了,可以說這些軟體都難不倒熊貓,這跟牠外觀可一點都不成比例。

雖然整理出來了,可是我還是要再強調一次,這是以文書電腦比較的結果,跟桌機還是比不了的。

或許有人對筆電的結構比較了解,有天可以製作出熊貓版筆電,還能控制周圍跟背板發光,我想會是個有趣的提案。

好了,熊貓燒完了,希望這篇文章能讓各位看官更了解熊貓的能力。

 

 

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PC端(還是Lattepanda)設定

  1. Lattepanda 開機後,請由此下載Visual Studio 2015
    image2
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    image4image6

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