Exemples inclus

Cette page répertorie les exemples de projets inclus qui démontrent comment contrôler le robot de codage VEX AIM à l’aide de Python via WebSocket.

Basique

Dans le répertoire basic , vous trouverez :

Nom de fichier	Description
ai_vision_for_loops.py	Ce projet utilise une boucle For Python appropriée pour parcourir les données de vision par IA afin de calculer un point médian entre un baril orange et un baril bleu.
angled_moving.py	Ce projet déplace le robot à des angles de 45 degrés à 100 % de sa vitesse maximale pour tracer une forme de losange.
colorful_square.py	Ce projet permet au robot de se déplacer sur une trajectoire carrée, en changeant la couleur de la LED à chaque changement de couleur.
conditional_kicker.py	Ce projet permettra au robot AIM de pivoter de 180 degrés vers la droite. S’il tient un tonneau orange, il le frappera du pied ; sinon, il restera inactif.
creating_timeouts.py	Ce projet effectuera une rotation sur place à la recherche d’un baril orange. Si aucun baril n’est trouvé au bout de 10 secondes, un son d’échec retentit et la recherche s’arrête.
emoji_reaction.py	Ce projet affiche un emoji souriant lorsque l’angle du robot est stable et un emoji surpris lorsqu’il est incliné.
emoji_touch.py	Ce projet modifie l’emoji affiché à l’écran en fonction du nombre de pressions, affichant une expression différente à chaque pression.
get_blue_barrel.py	Ce projet cherchera le tonneau bleu, s’y installera et célébrera sa découverte.
led_color_cycle.py	Ce projet fait défiler chaque couleur de LED, avec une pause d’une seconde entre chaque.
level_detector.py	Dans ce projet, l’écran affichera un fond vert avec le mot « PLAT » lorsque le robot n’est pas incliné. Si le robot s’incline, l’écran deviendra rouge et affichera « INCLINÉ ».
move_and_stop.py	Ce projet fait avancer le robot de 300 mm et émet le son « complet » une fois le mouvement terminé.
move_to_apriltag.py	Ce projet fait pivoter le robot jusqu’à ce qu’il détecte l’identifiant AprilTag 1, puis se dirige vers celui-ci.
multi_step_pickup.py	Ce projet consiste à tourner à droite jusqu’à trouver un baril orange, puis à reculer et à le placer.
musical_thread.py	Ce projet permettra de jouer une chanson (à l’aide de notes) dans un thread tout en faisant fonctionner un autre thread simultanément.
object_detection_alert.py	Ce projet permettra au robot AIM d’avancer jusqu’à la détection d’une cargaison. Dès qu’une cargaison sera détectée, le robot émettra un signal sonore et s’immobilisera.
obstacle_avoidance.py	Ce projet permettra au robot AIM d’avancer jusqu’à la détection d’une cargaison. Dès qu’une cargaison sera détectée, le robot effectuera un virage à droite de 45 degrés.
screen_drawing.py	Ce projet dessine une ligne, un carré et un cercle sur son écran, en affichant le nom de chaque forme pendant son tracé.
sensor_monitor.py	Ce projet affichera les valeurs du minuteur, du cap et de l’orientation de lacet sur l’écran du robot.
tap_to_start.py	Ce projet attend une pression sur l’écran tactile avant d’avancer de 200 mm et d’afficher un emoji à l’extrémité.
timing_events.py	Ce projet démarre en marche avant mais s’arrête automatiquement au bout de cinq secondes, puis affiche « Temps écoulé ! » à l’écran.

Avancé

Dans le répertoire advanced , vous trouverez :

Nom de fichier	Description
aim_example_base.py	Fournit AimExample classe de base, qui analyse les arguments, tente de trouver l’adresse IP du robot AIM et initialise aim.Robot.
fpv.py	Ce projet permet à l’utilisateur de contrôler le robot tout en visualisant les images de la caméra. Les LED sont vertes lorsque le robot est en mouvement et rouges lorsqu’il est à l’arrêt.
multiple_robots.py	Ce projet permet à deux robots de se déplacer sur un parcours carré, en changeant la couleur de la LED à chaque changement de couleur.
play_sounds.py	Le robot lira un fichier audio local, puis jouera quelques notes de la Symphonie n° 5 de Beethoven.
save_jpg.py	Enregistrer l’image au format JPEG sur le système de fichiers spécifié par son nom, par défaut aim_img.jpg
stream_video.py	Flux d’images JPEG, utilisant OpenCV pour l’affichage à l’écran.