Makeblock:親子で楽しむmBot Rangerの組立紹介

Makeblock:親子で楽しむmBot Rangerの組立紹介

Makeblock:ランドレイダーの作成

こんにちは。

AI coordinatorの清水秀樹です。

子供と楽しくプログラミングを学ぶことができるビジュアルプログラミングができるということで、最近注目を集め始めているMakeblockを購入しました。

プログラミングだけではなく、組み立てていくことでロボットの構造も学ぶことができるとのこと。

 

今回購入したのはMakeblockの中でも、3in1 教育ロボットキットのmBot Rangerです。

mBot Rangerは、以下3つのロボットを組み立てることが可能なキットとなっています。

  1. ランドレイダー
  2. バランスバード
  3. スピードドラゴン
Makeblock:親子で楽しむmBot Rangerの組立紹介 画像1

写真下にある物体はカッターです。

箱の大きさをイメージしやすいように置いてみました。

 

では早速ランドレイダーから作成していきたいと思います。

当記事では組み立ての様子を紹介していきます。

 

しっかりしたパーツ群

箱を開けてみると各パーツがしっかり整理されて収められています。

Makeblock:親子で楽しむmBot Rangerの組立紹介 画像2

サイズも中々大きそうですね。

Makeblock:親子で楽しむmBot Rangerの組立紹介 画像3

部品はさほど多くありませんね。

対象年齢が8歳以上というのも頷けます。

Makeblock:親子で楽しむmBot Rangerの組立紹介 画像4

それでは組み立てていこうと思います。

ドライバーは付属しているようですね。

組み立て用工具をわざわざ準備しなくても良いところが嬉しいですね。

Makeblock:親子で楽しむmBot Rangerの組立紹介 画像5

ちなみにこのドライバー。

中々の優れもので、上下逆に差し込むことでプラスドライバーと六角ドライバーに変更が可能です。

実際に組み立て始めるまで、六画側には気づきませんでした。

 

以下の写真は少し組み立ててみたところです。

本格的な電子制御キットであることがヒシヒシと伝わってきます。

サイズが分かり易いように、またまたカッターを置いております。

Makeblock:親子で楽しむmBot Rangerの組立紹介 画像6

しかし、この時点で組み立て方法を間違えておりました。

取扱説明書をしっかり読まず、少し先走りました。

 

Makeblock:親子で楽しむmBot Rangerの組立紹介 画像7

正しくはこの形が正解なようです。

しっかりと取説を見ながら作成していきましょう。

 

だいぶ出来上がってきました。

キャタピラがイメージできます。

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あともう少しです。

電池はエネループにしてみました。

Makeblock:親子で楽しむmBot Rangerの組立紹介 画像9

完成しました。

Makeblock:親子で楽しむmBot Rangerの組立紹介 画像10

完成までにかかる時間は大人で30分もかからないでしょう。

 

それでは完成を記念して、早速動作確認をしてみましょう。

電源ボタンを入れるとカッコよく光出します。

明るさは調節できるようです。

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専用のアプリケーションをダウンロードして操作してみましょう。

公式サイトに説明書きがありました。

アプリケーションは各OSごとに準備されているようです。

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とりあえずiPhoneで動かしてみることにします。

iPhone用専用アプリケーションをダウンロードしたら早速起動してみましょう。

 

以下、iPhone画面のプリントスクリーンです。

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接続するデバイスを検索してくれる画面に切り替わり、デバイスが見つかったら右上の「Connect manually」をタッチしましょう。

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接続するデバイスの選択画面になります。2台ある場合はどんな表示になるのか興味がありますね。

今回は1台しかないのでMakeblockを選択します。

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すると色々選択できる画面が表示されました。

今回は左上のランドレイダーを選択します。

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するとコントローラーが出てきました。

これで動かせるみたいですね。

Makeblock:親子で楽しむmBot Rangerの組立紹介 画像18

早速十字キーを操作してみると無事にランドレイダーが動きました。

 

とりあえず組み立ては成功のようです。

 

次回は色々動かしていくところを紹介します。

 

それではまた。

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About The Author

Hideki
東京大学発AIスタートアップでロボット開発室室長・画像解析室室長・動画解析室室長を務め、画像認識関連のAI特許を在籍中に3件取得。その後、KDDIグループでプロダクトリーダーとして自然言語処理パッケージの自社開発を経て、現在はAGRIST株式会社の執行役員CTO 兼 VPoEとして、農業の人手不足解決に向けた収穫ロボットの開発組織を統括しています。AI・ハード・エレキ・通信・クラウド・IoTまでを一気通貫で設計できる視点を強みに、性能だけでなく「感動やワクワク体験」までデザインできるロボットの研究を進めています。並行して、AI coordinatorとして企業のAI導入・教育機関のAI授業・地域の技術相談を月額契約で継続伴走しています。

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