KUBO Robotics startede som et master-projekt for to studerende på Syddansk Universitet. De ville gøre noget for at give børn mellem 4 og 10 år en forståelse for kodning og computere – det man i fagsproget kalder Computational Thinking. Resultatet blev KUBO, et nyskabende programmeringssprog, der med de såkaldte Tag Tiles forbinder kodning med den fysiske verden. Tag Tiles er brikker i plastik, der med forskellige symboler repræsenterer hver sin kommando og kan kombineres ligesom puslespilsbrikker.
Brikkerne lærer en lille tohjulet robot at køre ad en bestemt bane. Ud over brikkerne kan den også køre på kort, f.eks. et billede af gulvet i en idrætshal. Kubo-robotten kan så programmeres til at rulle ind på banen, score et mål, tage et hvil på udskiftningsbænken og tilbage på banen igen.
Siden starten i 2015 har KUBO modtaget et væld af priser og sælges nu over næsten hele verden. Systemet er udbygget løbende og kan nu fås i fire forskellige versioner med tilhørende lærervejledninger, undervisningsplaner, inspirationsvideoer og meget andet tilbehør.
Også på den teknologiske front har udviklerne bag KUBO satset på udvikling, bl.a. med en opdateret version af den lille, selvkørende robot. Første generation af robotten fandt sin rute ved at aflæse systemets Tag Tiles via RFID, en teknologi der også anvendes ved kontaktløs betaling med f.eks. Dankort. En RFID-chip i robotten kommunikerer med en tilsvarende chip i brikken, der giver robotten besked om at køre ligeud, til højre eller til venstre.
Educational Concept Engineer Anton Mikkonen Møllegaard-Schroll forklarer:
“Vi ville gerne give den nye generation af robotten en skarpere stedsans. Første generation kørte ”blindt” forstået på den måde, at den var programmeret til at køre en bestemt afstand pr. Tag Tile. RFID-teknologien fungerede svarende til en GPS, der angiver en rute frem mod et mål. Når robotten aflæste en TagTile vidste den, om den skulle køre ligeud eller dreje. Desuden vidste den, hvor langt den skulle køre pr. TagTile.”
“Vi ville gerne have den nye generation af robotten til også kunne se, præcis hvor den befandt sig i forhold til rutens startpunkt. Til det formål integrerede vi et accelerometer og et gyroskop i robottens elektronik. Et accelerometer måler acceleration på tre akser, mens et gyroskop måler hældning på tre akser. Vi bad så konsulenterne fra TechPeople om at afklare, hvordan man kunne integrere de to sensorer i styringen af robottens bevægelser.”
Det viste sig, at det kunne lade sig gøre at integrere data fra gyroskopet på en sådan måde, at robotten kunne bruge dem til at justere sin rute. Dermed blev den dygtigere til at køre den angivne rute præcist, sammenlignet med tidligere, hvor det ikke var muligt for den at opdage, hvis f.eks. et af dens hjul begyndte at glide. Den forstyrrelse kunne gyroskopet imidlertid opfange. Robotten kunne derefter justere sin kurs, så den kom på sporet igen og kunne følge den rute, der var lagt.
Til gengæld var det ikke muligt at integrere data fra accelerometeret. Signalet fra accelerometeret indeholdt så meget støj, at man selv efter omfattende filtrering og rensning ikke kunne omdanne data til meningsfuld information, som robotten kunne bruge til at navigere efter.
Dog lykkedes det at kombinere data fra gyroskop og accelerometer, så robotten nu kan registrere, når den f.eks. løftes. Når det sker stopper hjulene automatisk med at dreje.
Desuden foretog TechPeoples konsulenter en delvis integration af et lille operativsystem, FreeRTOS, til evt. videre udvikling på et senere tidspunkt. FreeRTOS er et realtidsstyresystem til indlejrede systemer, som åbner mulighed for automatisk at prioritere beregningsopgaver i forhold til hinanden og som giver fordele med hensyn til multitasking.
Daniel Lindegaard, CTO hos KUBO Robotics, fortæller om samarbejdet med TechPeople:
“Hos KUBO fokuserer vi på vores kernekompetence, nemlig læringsteknologi. Derfor har vi kun nogle få teknologi-specifikke specialister ansat i virksomheden. Det betyder, at vi ind imellem får brug for specialiserede konsulenter til at løse nogle af de tekniske udfordringer vi møder.”
“Da vi kontaktede TechPeople stod vi i en akut situation. Vi skulle have løst nogle tekniske problemer i en fart, så vi ikke blev tvunget til at udskyde lanceringen af generation 2 af vores læringsrobot. Her var TechPeople gode til hurtigt at finde konsulenter, der kunne hjælpe os med at komme i mål inden for en skarp deadline, så vi kunne gå på markedet med robotten på det planlagte tidspunkt.”