🤖 Webots. Цифровой полигон архитекторов полета

Образовательная организация: [Наименование ОО]
Учитель: [ФИО учителя]
Дата проведения: [Дата]

Модуль: 💻 Программирование дронов
Тема урока: 🤖 Webots: Цифровой полигон архитекторов полета

Цель урока: Трансформировать обучающихся в архитекторов цифровых систем, способных проектировать и тестировать алгоритмы управления в безопасной виртуальной среде.

Личностные:

• Формирование инженерного мышления и системного подхода
• Развитие настойчивости при отладке сложных алгоритмов
• Понимание ответственности архитектора за надежность систем

Предметные:

• Владение средой Webots для моделирования систем
• Понимание принципов физического моделирования
• Навыки разработки алгоритмов управления
• Умение переносить решения из симуляции в реальность

Метапредметные (УУД):

• Познавательные: моделирование систем, алгоритмическое мышление
• Регулятивные: итеративная разработка, тестирование гипотез
• Коммуникативные: техническая документация решений

Задачи урока:

1. Освоить архитектуру и возможности симулятора Webots
2. Построить цифровые модели БПЛА и окружающей среды
3. Разработать базовые алгоритмы управления полетом
4. Сформировать понимание переноса решений в реальный мир

Тип урока: Инженерная лаборатория цифрового моделирования

Учебно-методическое и материально-техническое обеспечение:

• Программная среда: Webots Professional/Educational
• Модели дронов: готовые и настраиваемые квадрокоптеры
• Сценарии: городские среды, препятствия, погодные условия
• Инструменты: виртуальные датчики, анализаторы траекторий

Образовательные технологии:

• Цифровое моделирование и симуляция
• Итеративная разработка
• Инженерная методология проектирования

Межпредметные связи:

• Физика: механика полета, законы Ньютона, аэродинамика
• Математика: векторная алгебра, ПИД-регуляторы
• Информатика: объектно-ориентированное программирование, алгоритмы
• География: системы координат, навигация

Основные понятия:

• Среда симуляции, физический движок, симуляция реального времени
• Датчики: GPS, ИНС, камера, дальномеры
• Контроллеры: ПИД-регуляторы, автоматы состояний, навигация
• Тестирование: модульные тесты, интеграция, метрики производительности

| “Добро пожаловать в цифровую реальность” | Создает атмосферу серьезного инженерного проектирования:

🏗️ Презентация готового проекта: Демонстрирует квадрокоптер в Webots:

• Автономно облетает городской квартал
• Избегает препятствия, находит цели
• Адаптируется к погодным условиям
• Возвращается при критическом заряде

📐 Инженерные принципы цифровых архитекторов:

• Итеративность: от простого к сложному
• Тестируемость: каждый компонент проверяем
• Модульность: система из независимых блоков
• Безопасность: тестируем все без риска

🎯 Миссия архитектора: “За один урок построим то, на что в реальности нужны месяцы - без риска разбить дрон!”

🔬 Преимущества цифрового полигона:

• Неограниченные эксперименты
• Точное воспроизведение условий
• Мгновенная отладка алгоритмов
• Тестирование экстремальных сценариев | Погружаются в роль инженеров-архитекторов, анализируют сложную систему, понимают возможности симуляции | Понимание роли симуляции в инженерном проектировании | Познавательные: системный анализ сложных проектов
  Регулятивные: постановка инженерных задач |

| “Устройство цифрового мира” | Изучает Webots как инженерную систему:

🌍 Структура виртуального мира:

• Файлы мира (.wbt): чертежи реальности
• Физический движок: законы физики работают как в реальности
• Дерево сцены: иерархия всех объектов
• Симуляция реального времени: все происходит как в жизни

🤖 Цифровые сущности (узлы роботов):

• Тело дрона: геометрия + физические свойства
• Пропеллеры: движители с реалистичной тягой
• Датчики: цифровые органы чувств
• Контроллер: мозг, который мы будем программировать

⚙️ Физические законы:

• Масса и инерция: как в реальном дроне
• Аэродинамика: сопротивление воздуха
• Гравитация: земное притяжение
• Столкновения: реалистичные взаимодействия

📊 Системы координат:

• Мировые координаты: глобальная система
• Локальные координаты: система дрона
• Преобразования: переходы между системами | Изучают архитектуру симулятора, понимают принципы организации виртуальных миров | Понимание архитектуры симуляционных систем | Познавательные: анализ сложных систем
  Регулятивные: системная организация |

| “Языки общения с цифровыми системами” | Осваивает программные интерфейсы:

🐍 Контроллер Python - мозг дрона:

1robot = Robot()  # Создаем робота
2gps = robot.getDevice("gps")  # Подключаем GPS
3моторы = [robot.getDevice(f"мотор_{i}") for i in range(4)]
4
5while robot.step(шаг_времени) != -1:  # Основной цикл
6    положение = gps.getValues()  # Где мы?
7    # Логика управления здесь

📡 Цифровые органы чувств:

• GPS: текущие координаты [x, y, z]
• ИНС: ориентация дрона в пространстве
• Камера: “зрение” дрона
• Дальномеры: расстояние до препятствий

⚡ Цифровые мышцы (моторы):

• setVelocity(): скорость вращения винтов
• Управление тягой: управление подъемной силой
• Дифференциальное управление: разные обороты = маневры

🔄 Сердцебиение симуляции:

• robot.step() - один шаг времени
• Синхронизация с физикой
• Обновление всех систем
• Выполнение нашего кода | Осваивают программные интерфейсы, понимают принципы взаимодействия с симулятором | Навыки программирования контроллеров | Познавательные: освоение интерфейсов программирования
  Регулятивные: структурированное программирование |

| “От чертежа к цифровому прототипу” | Создает модель квадрокоптера:

🔧 Геометрическое построение:

• Центральный корпус: основа конструкции
• Четыре луча: к моторам под углом 90°
• Пропеллеры: правильная ориентация для управления
• Посадочные опоры: для безопасной посадки

⚖️ Физические характеристики:

• Масса: 1.5 кг (как настоящий)
• Размеры: 250мм между моторами
• Центр масс: геометрический центр
• Моменты инерции: реалистичные значения

🚁 Принципы управления:

• Подъем: все винты быстрее = вверх
• Крен: левые винты быстрее = наклон вправо
• Тангаж: передние винты = наклон назад
• Рысканье: диагональные пары = поворот

📊 Технические параметры:

• Максимальная тяга: 8 кг (запас 5:1)
• Время полета: зависит от задач
• Скорость: до 50 км/ч
• Точность позиционирования: сантиметровый уровень | Конструируют трехмерную модель квадрокоптера, настраивают физические параметры | Навыки трехмерного моделирования и физических расчетов | Познавательные: пространственное моделирование
  Регулятивные: точная настройка параметров |

| “Цифровые органы чувств” | Оснащает модель датчиками:

🧭 Навигационный пакет:

• GPS: знает где находится (точность до 10см)
• ИНС: чувствует наклоны и повороты
• Компас: определяет направление на север
• Высотомер: точная высота над землей

👁️ Система технического зрения:

• Камера: видит мир как человек
• Дальномеры: 6 штук для избежания столкновений
• Лидар: сканирует окружение на 360°

⚡ Системы мониторинга:

• Датчик батареи: контроль заряда
• Датчики моторов: обратная связь от винтов
• Температурные датчики: предупреждение перегрева

🎯 Настройка и калибровка:

• Частота обновления: GPS 10 Гц, ИНС 100 Гц
• Уровни шума: реалистичные помехи
• Позиционирование: правильное размещение
• Синхронизация: все датчики работают согласованно | Устанавливают и настраивают датчики, понимают их работу | Понимание сенсорных систем | Познавательные: принципы измерительных систем
  Регулятивные: настройка и калибровка |

| “Цифровой мозг пилота” | Создает интеллектуальную систему управления:

🧠 Структура полетного контроллера:

1КонтроллерПолета:
2  - Инициализация датчиков и моторов
3  - Настройка ПИД-регуляторов
4  - Основной цикл управления
5  - Аварийные процедуры

⚖️ ПИД-регуляторы - автопилот:

• Высота: удерживает заданную высоту
• Ориентация: стабилизирует углы наклона
• Позиция: летит в нужную точку
• Скорость: контролирует темп движения

🎛️ Распределение команд по моторам:

1Команда "вперед" →
2  передние моторы медленнее
3  задние моторы быстрее
4  = дрон наклоняется и летит вперед

🔄 Состояния дрона:

• ИНИТ: проверка всех систем
• ГОТОВ: готов к полету
• ВЗЛЕТ: взлет
• ПОЛЕТ: основной полет
• ПОСАДКА: посадка
• АВАРИЯ: аварийная ситуация | Проектируют архитектуру управления, понимают ПИД-регулирование | Понимание систем автоматического управления | Познавательные: системное проектирование
  Регулятивные: структурированная разработка |

| “Цифровая хореография полета” | Программирует основные маневры:

🚁 Автоматический взлет:

1взлет(целевая_высота):
2  пока высота < целевой:
3    увеличиваем тягу
4    контролируем стабильность
5  когда достигли - переходим к зависанию

⚖️ Стабильное зависание:

1зависание():
2  читаем текущее положение
3  сравниваем с целевым
4  корректируем моторы
5  повторяем каждую миллисекунду

🎯 Полет по точкам:

1лететь_к(x, y, z):
2  рассчитываем направление и расстояние
3  наклоняемся в нужную сторону
4  летим с контролем скорости
5  тормозим при приближении к цели

🛬 Безопасная посадка:

1посадка():
2  медленно снижаемся
3  контролируем вертикальную скорость
4  обнаруживаем касание земли
5  отключаем моторы

🚨 Аварийные процедуры:

• Потеря GPS → переход на навигацию ИНС
• Низкий заряд → немедленная посадка
• Сильный ветер → адаптация алгоритмов | Программируют базовые маневры, реализуют алгоритмы управления | Навыки программирования систем управления | Познавательные: алгоритмическая реализация
  Регулятивные: отладка и тестирование |

| “Цифровые летные испытания” | Организует систематическое тестирование:

🧪 Этапы тестирования:

• Модульные тесты: проверка отдельных функций
• Интеграционные: взаимодействие компонентов
• Системные: полная система в действии
• Стресс-тесты: экстремальные условия

📊 Метрики качества полета:

• Точность: насколько близко к цели
• Стабильность: размер колебаний при зависании
• Время реакции: скорость выполнения команд
• Плавность: отсутствие рывков и скачков

🎯 Испытательные миссии:

• Тест зависания: 60 секунд стабильного висения
• Полет по квадрату: точность навигации
• Полоса препятствий: избегание столкновений
• Аварийные сценарии: реакция на проблемы

🔧 Инструменты отладки:

• Графики в реальном времени: видим все параметры
• Запись полетных данных: анализ после полета
• Замедленное воспроизведение: детальный анализ
• Настройка параметров “на лету”

🏆 Соревнование команд: Кто создаст самый стабильный и точный автопилот:

• Точность позиционирования
• Стабильность полета
• Скорость выполнения маневров
• Надежность в сложных условиях | Проводят систематическое тестирование, анализируют качество, оптимизируют параметры | Навыки инженерного тестирования | Регулятивные: систематическое тестирование
  Познавательные: анализ и оптимизация |

| “Архитекторы воздушных миссий” | Создает комплексные испытательные сценарии:

🗺️ Типы испытательных миссий:

• Патрульная миссия: обход территории по периметру
• Поисковая миссия: систематическое сканирование области
• Препятствия: навигация через сложную среду
• Спасательная: поиск и доставка груза

🌍 Испытательные среды:

• Городская среда: высотные здания, узкие проходы
• Лесная местность: деревья, неровный рельеф
• Погодные условия: ветер, дождь, ограниченная видимость
• Динамические препятствия: движущиеся объекты

🎯 Критерии успешности:

• Выполнение маршрута: отклонение менее 2 метров
• Время выполнения: оптимальная скорость
• Безопасность: отсутствие столкновений
• Адаптивность: реакция на изменения

🏗️ Проектный вызов: Команды проектируют авторские миссии:

• Уникальные сценарии и препятствия
• Инновационные технические решения
• Презентация архитектурного замысла
• Взаимное тестирование решений

🏠 Итоговый проект: “Цифровой архитектор” - создание собственной сложной миссии с техническим обоснованием решений | Проектируют сложные миссии, создают комплексные сценарии, планируют проверку | Навыки проектирования комплексных испытаний | Познавательные: системное проектирование
Регулятивные: планирование сложных проектов |

• Физический движок (ODE): реалистичная физика
• Рендеринг (OpenGL): трехмерная визуализация
• Python интерфейс: простой язык программирования
• Кроссплатформенность: работает на всех системах

• Масса: 1.5 кг (реалистичная)
• Размеры: 250мм рама
• Тяговооруженность: 5:1
• Датчики: GPS, ИНС, камера, дальномеры

• Пропорциональная часть: реакция на текущую ошибку
• Интегральная часть: устранение накопленной ошибки
• Дифференциальная часть: предсказание будущей ошибки

• Среднеквадратичная ошибка позиционирования: < 0.5м
• Время переходного процесса: < 10с
• Стабильность зависания: < 0.2м отклонения
• Плавность траектории: без резких изменений

Инженер симуляций (₽150-400k):

• Разработка симуляторов для автономных систем
• Создание цифровых двойников
• Проверка алгоритмов в виртуальной среде

Инженер систем управления (₽120-350k):

• Проектирование систем автоматического управления
• Разработка алгоритмов стабилизации
• Настройка и оптимизация контроллеров

Разработчик ПО робототехники (₽100-300k):

• Программирование автономных систем
• Разработка навигационных алгоритмов
• Интеграция сенсорных систем

• Мехатроника и робототехника
• Системы автоматического управления
• Компьютерное моделирование
• Искусственный интеллект

• Одинаковые алгоритмы: код работает и там, и там
• Безопасная отладка: ошибки не ломают дрон
• Быстрые итерации: тестируем идеи за секунды
• Экстремальные сценарии: невозможные в реальности тесты

• Упрощенная физика: некоторые эффекты не учтены
• Идеальные датчики: меньше шумов чем в реальности
• Отсутствие износа: компоненты не деградируют
• Точная среда: погода и препятствия предсказуемы