3.3 Mando de inclinación

1. Qué vamos a hacer

Vamos a convertir la placa EchidnaBlack2 en un mando: al inclinarla hacia la derecha o hacia la izquierda y pulsar SL, el echidna se desplazará por el escenario en esa dirección.

Para saber hacia dónde inclinamos la placa, crearemos con LearningML un modelo de números: le enseñaremos los valores que da el acelerómetro en cada posición, y él aprenderá a reconocerlas.

1.1 Qué vamos a aprender

• A crear un modelo de machine learning que clasifica números.
• A recoger datos de un sensor para entrenar un modelo.
• A introducir ejemplos con varias columnas (en nuestro caso, los ejes X e Y del acelerómetro).
• A usar el modelo en EchidnaBlocks para controlar un personaje.

1.2 Qué vamos a usar

Componentes

Usaremos el acelerómetro de la placa, que mide su inclinación, y el pulsador SL.

Programación

Para usar el modelo en nuestro programa usamos el bloque clasificar números:

Le damos un conjunto de números separados por comas y nos devuelve la clase más probable; en nuestro caso, Derecha o Izquierda.

2. Entrenamos el modelo

Abrimos LearningML y elegimos trabajar con datos de tipo números.

2.1 Entrenar: clases y ejemplos

Primero elegimos el número de columnas de cada ejemplo. Elegimos 2, porque cada ejemplo tendrá los valores del acelerómetro en los ejes X e Y.

Creamos dos clases, Derecha e Izquierda, y añadimos a cada una ejemplos. Cada ejemplo es una pareja de números separados por una coma: primero el eje X y después el eje Y.

Para conseguir los ejemplos, inclina la placa y anota los valores del acelerómetro. Puedes verlos en el escenario marcando la casilla que hay junto al bloque leer acelerómetro. Al inclinar hacia la izquierda, el eje X da valores negativos (hasta -1), y hacia la derecha, positivos (hasta 1). Recoge ejemplos con inclinaciones suaves y fuertes.

2.2 Aprender

Pulsamos el botón Aprender a reconocer números. El algoritmo analiza los ejemplos y construye un modelo capaz de clasificar números nuevos.

2.3 Probar

Escribimos parejas de números nuevas, parecidas a los ejemplos pero distintas, y comprobamos en qué clase las coloca el modelo y con qué confianza.

En el ejemplo, el modelo clasifica 0.3,0.05 como Derecha con un 82,08 % de confianza.

Si el modelo se equivoca, volvemos a 2.1 Entrenar: añadimos más ejemplos o revisamos los que tenemos y aprendemos de nuevo.

3. Programamos

Cuando el modelo funcione bien, abrimos EchidnaBlocks y construimos el programa, que tiene dos scripts.

El primero lee continuamente el acelerómetro y guarda los ejes X e Y en las variables acelX y acelY. También guarda en Confianza y Sentido la confianza y la clase que da el modelo, para verlas en el escenario mientras inclinamos la placa:

El segundo mueve el echidna según la clase:

Cómo funciona:

El programa revisa continuamente el pulsador SL. Cuando lo pulsamos, une los valores acelX y acelY del acelerómetro con una coma (bloque unir) y se los da al modelo para que los clasifique. Antes de mover el echidna, comprueba la confianza:

SI está pulsado SL:
    SI la confianza es suficiente:
        SI la clase es "Derecha":
            --> El echidna se desplaza 20 pasos a la derecha (sumar a x 20).
        SI la clase es "Izquierda":
            --> El echidna se desplaza 20 pasos a la izquierda (sumar a x -20).
    --> Espera 0.5 segundos.

4. Mejóralo

Prueba a realizar algunas de estas mejoras en tu proyecto de forma autónoma:

1. Pasos de gigante: Cambia los 20 pasos y el tiempo de espera para que el echidna se mueva más rápido o más despacio.
2. Placa quieta: Añade la clase Quieta con ejemplos de la placa en horizontal, para que el echidna no se mueva cuando no la inclinas.
3. Cuatro direcciones: Añade las clases Adelante y Atrás (inclinando la placa en el eje Y) para que el echidna también se mueva hacia arriba y hacia abajo.