輕鬆使用Android裝置控制樂高機器人：多點觸控

• 作者／賴昭正｜前清大化學系教授、系主任、所長；合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒，那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬．霍金（Stephen Hawking）　英國理論物理學家

大約在八十年前，當第一台數位計算機出現時，一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧；但七十年後，還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」（Artificial Intelligent，簡稱 AI）的能力最近十年突然起飛，在許多（所有？）領域的測試中擊敗了人類，正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元（graphic process unit，簡稱 GPU）是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia（英偉達）股票從每股不到 $5，上升到今天（5 月 24 日）每股超過 $1000（註一）的全世界第三大公司，其創辦人（之一）兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳（Jenson Huang）也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人！可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎？到底是時勢造英雄，還是英雄造時勢？

在回答這問題之前，筆者得先聲明筆者不是學電腦的，因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事，不是我們外行人需要了解的；但作為一位現在的知識分子或公民，了解基本原理則是必備的條件：例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析，即可判斷永動機是騙人的；又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上，它們不用往室外排廢熱氣，就可以提供屋內冷氣，讀者買嗎？

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」（central process unit，簡稱 CPU）。CPU 是電腦的「腦」，其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務，如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作；但為了簡單化，我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作（arithmetic and logic unit，簡稱 ALU），如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下，CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時，CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後，CPU 開始顯示心有餘而力不足：例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素（pixel），每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年，英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定／裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」（註二）定位為「世界上第一款 GPU」，「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU，GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作，快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢？因每一時刻只能做一件事，所以其步驟為：

• 計算 7×5；
• 計算 6/3；
• 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢？很多工作便可以同時（平行）進行：

• 同時計算 7×5 及 6/3；
• 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間，但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢？單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間（16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間），而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間（1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間）！

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了，如何將它擺正成右圖呢？ 一句話：「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點（座標 x, y）組成的，所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了：每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算！如果每一運算需要 10^-6 秒，那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉，便需要 6 秒，這豈是電動玩具畫面變化所能接受的？

人類的許多發明都是基於需要的關係，因此電腦硬件設計家便開始思考：這些點轉換都是獨立的，為什麼我們不讓它們同時進行（平行運算，parallel processing）呢？於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 10⁶ 運算，那上圖的轉換只需 10^-6 秒鐘！

GPU 的興起

GPU 可分成兩種：

• 整合式圖形「卡」（integrated graphics）是內建於 CPU 中的 GPU，所以不是插卡，它與 CPU 共享系統記憶體，沒有單獨的記憶體組來儲存圖形／視訊，主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上；早期英特爾（Intel）因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤，在這方面的研發佔領先的地位，約佔 68% 的市場。
• 獨立顯示卡（discrete graphics）有不與 CPU 共享的自己專用內存；由於與處理器晶片分離，它會消耗更多電量並產生大量熱量；然而，也正是因為有自己的記憶體來源和電源，它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年，英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後，科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化，在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效，因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理，不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化，也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬（註三）等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分，正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲，遠遠落在英偉達（80%）及超微半導體公司（Advance Micro Devices Inc.，19%，註四）之後，大約只有 1% 的市場。

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」，而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心（core）單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心，因此其核心功能不如 CPU 核心強大，但它們能同時高速執行大量相同的指令，在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心；GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書，不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等，也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺，它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是：嘴巴在講，腦筋思考已經不知往前跑了多少公里，常常為了追趕而越講越快，將不少學生拋到腦後！這不表示筆者聰明，因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技，因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣（matrix）的讀者應該知道，如果用矩陣和向量（vector）表達，上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的（註五）。而矩陣和向量計算正是機器學習（machine learning）演算法的基礎！也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在！因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石：它們的架構就是充分利用並行處理，來快速執行多個操作，進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」（deep learning）。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂：「下一次工業革命已經開始了：企業界和各國正與英偉達合作，將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升，幫助企業降低成本和提高能源效率，同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子：下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後，讀者是不是認為筆者該退休了？

GPU（圖形處理單元）和 AI（人工智慧）之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力，特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步，使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率，使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐，而且使其更具成本效益，因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展，GPU 的角色可能會變得更加不可或缺，推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標，這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作，使我們能夠執行複雜的任務，例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外，研究表明，與非人類動物相比，人類大腦具有更多平行通路，這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上，一邊聽音樂一邊做飯，或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技，因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵：透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

（註一）當讀者看到此篇文章時，其股票已一股換十股，現在每一股約在 $100 左右。

（註二）組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」（GeForce 256）插卡吧?

（註三）筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時，就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士（fellow）」Enrico Clementi 的團隊：因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層，我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦（非 IBM 品牌！）與一大型電腦連接來做平行運算，進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

（註四）補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商：英偉達及 ATI（Array Technology Inc.）。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立，2006 年被超微半導體公司收購，品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐（Lisa Tzwu-Fang Su）博士為執行長後，股票從每股 $4 左右，上升到今天每股超過 $160，其市值已經是英特爾的兩倍，完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色，正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題：超微半導體公司現任總裁（兼 AI 策略負責人）為出生於台北的彭明博（Victor Peng）；與黃仁勳及蘇姿豐一樣，也是小時候就隨父母親移居到美國。

（註五）或。

延伸閱讀

• 「熱力學與能源利用」，《科學月刊》，1982 年 3 月號；收集於《我愛科學》（華騰文化有限公司，2017 年 12 月出版），轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
• 「網路安全技術與比特幣」，《科學月刊》，2020 年 11 月號；轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。

她是全球知名好萊塢影星，同時也是發明「展頻技術」（Spread Spectrum；過去稱為秘密通訊系統）的關鍵人物，更被人尊稱為「Wifi 之母」、「藍牙之母」，鮮明的性格、亮麗的外表（她真的很漂亮）、才能與智慧，造就了海蒂．拉瑪戲劇性的一生。

海蒂．拉瑪（Hedy Lamarr，1914－2000）的原名為海德薇希．愛娃．瑪麗亞．基斯勒（Hedwig Eva Maria Kiesler），是個出生於奧地利的匈牙利猶太後裔，父親是維也納知名的銀行家，母親則為一名鋼琴家。

為夢想勇敢前進電影產業

少女時期的海蒂．拉瑪被電影吸引，便毅然決然放棄了當時仍在學習的通訊專業，退學後的她學了鋼琴、芭蕾，幸運地被導演馬克斯．萊因哈特挖掘，將她帶到了位於柏林的表演學校，先是由場記員做起，闖蕩電影界。

1930 年，年僅 17 歲的海蒂．拉瑪出演了她的第一部電影，之後陸陸續續拍攝了多部作品，其中讓她從此聲名大噪的，是在 1933 年的捷克電影《神魂顛倒》（Ecstasy），劇中她不畏世俗眼光，為戲裸泳及全裸在森林奔跑，這也使她成為了第一位在螢光幕前全裸出鏡的女主角。事後海蒂．拉瑪回憶起這部作品：「你用你的想像力，便可以看到任何女演員及她的裸體。」

成名不久後，她便結識了第一任丈夫——弗里茨．曼德爾，是一名奧地利的軍火商。由於生意上的往來，海蒂．拉瑪因此可以在招待客戶時，從旁聽聞丈夫與買賣方之間的交談，這便促成了她擁有無線電通訊知識的機緣。

儘管生活富裕，然而婚後的海蒂．拉瑪並不快樂，處處遭受限制，甚至連熱愛的電影產業也被禁止涉足。1930 年代納粹滲透奧地利，海蒂．拉瑪堅決反對納粹，但身為猶太人的丈夫卻與希特勒及墨索里尼等法西斯主義份子做交易、打交道，終於讓海蒂．拉瑪下定決心逃離不愉快的婚姻生活。

在逃離到倫敦後，結識了老牌電影公司米高梅創始人之一路易．梅耶，他與海蒂．拉瑪簽訂了一份長達七年的影視合約，前往美國踏上好萊塢演藝之路。她由於電影《神魂顛倒》受到不少批評，也是在此時將名字改為我們所熟知的海蒂．拉瑪。隨後便在好萊塢參與多部影視作品，出演許多受人歡迎的電影，成為家喻戶曉的女星，紅極一時。

1940 年海蒂．拉瑪在聚會上認識了鋼琴家喬治．安塞爾，就在兩人聊天時，她想起了軍火商前夫曾與納粹官員談起如何操控魚雷的內容……。

發明展頻技術

就在某次聽安塞爾彈奏鋼琴時，看著按壓不同琴鍵就能使聲音有所變化，於是海蒂．拉瑪聯想起，直接用無線遙控魚雷，就很容易使之被相同頻率的信號干擾，造成魚雷偏離目標，既然改變鋼琴鍵能直接改變聲音，那麼同理，如果是直接改變無線電信號的頻率就能改變發出的信號！若不停地隨機改變信號頻率，因敵人干擾而影響魚雷的機會就會減少很多。

做為專業且優秀的音樂家，安塞爾想出了具體的實施方法，他曾使用了 16 架自動演奏鋼琴創作了《機械芭蕾》（Ballet Mecanique）一曲，而自動鋼琴的原理為，以打孔紙卷來記錄音譜，透過裝置捲動紙軸，紙卷上的孔位與驅動機械連動，使相對應的裝置擊琴鍵，從而演奏出音樂。

運用自動演奏鋼琴的原理，在魚雷的接收器和艦船發射器內安裝相同編碼的滾筒，在兩者同步運轉時調整頻率，就可以達成透過載波快速切換不同頻率，使得接收端與發射端產生偽隨機（後稱此技術為跳頻展頻；Frequency-hopping spread spectrum, FHSS）。

兩人在 1941 年時向美國專利商標局（USPTO）提出專利申請，並將這項技術發明命名為「秘密通訊系統」（Secret Communications System），隔年順利通過，專利號為 2292387，就是我們現在的展頻技術（Spread Spectrum），值得一提的是，他們共使用了 88 種頻率，而鋼琴鍵數就是 88。

由於該技術是由演員與音樂家所發明的，期望為戰爭貢獻心力的兩人，此項發想在當時難以說服軍方使用。但兩人還是將專利無償提供給美國軍方使用，也自行支付相關的專利維護費用，而當時的電子科技發展仍無法支持這樣的技術，一直到冷戰時期，電晶體發明後才真正被運用於軍事上。

成為無線電通信技術發展的基礎

日後展頻技術被應用到眾多無線電通信中，分碼多工存取（Code Division Multiple Acces, CDMA）、無線區域網路（WLAN）、Wi-Fi 與藍牙都是基於此技術發明出的。

海蒂．拉瑪與安塞爾並沒有繼續深入研究他們的發明，而上述新技術與海蒂與安塞爾的專利雖有相通之處，但都沒有觸及其專利權，兩人終其一生未因此專利獲得任一分錢，即便至近年 ，這項技術還是被許多專利所引用。

在這項發明專利公布的 56 年後，1997 年兩人的成就才終於獲得電子前線基金會（Electronic Frontier Foundation；EFF）榮譽技術獎章殊榮，2014 年兩人被選入美國發明家名人堂，直到現代，海蒂．拉瑪才真正獲得世人廣泛的認同。

後記：

在讀完海蒂．拉瑪的故事後，筆者思考起，儘管海蒂．拉瑪不像大眾所熟悉的發明家、科學家，擁有豐富的學識背景，甚至是圈子裡優秀出眾的學者，然而她從生活中發現了他人不曾想過的，也確實把它實踐了，讓以為距離遙遠的科學發明，也有了浪漫親近的一面。

參考資料：

• 維基百科—海蒂．拉瑪
• 好萊塢美麗影星與秘密通訊技術的發明者—海蒂．拉瑪
• United States Patent and Trademark Office
• 維基百科—展頻

文／曾吉弘（CAVE教育團隊）

我們已經在前兩期的專欄中（2013年1月號、2013年3月號）介紹如何用Android手機上的姿態感測器來控制樂高機器人。搭配手機的感測器，您可以像玩Wii遊戲機一樣，以體感的方式來與機器人互動。本次專欄將使用App Inventor中的TextToSpeech元件（本文後簡稱TTS元件），讓手機「說」出機器人感測器的狀態（圖1）。程式執行的過程中，我們還可以即時更改感測器的類型，是很實用的功能呢！

App Inventor的TextToSpeech元件可以讓Android手機以語音方式輸出指定的文字或數值內容，本範例就是讓手機每秒播報一次感測器數值。除此之外還可指定語系與國家，預設值是eng（英語）與USA（美國），代表美式英語。您可以參考App Inventor中文學習網來改為其他歐陸語系，例如德語、法語或義大利語，會有更有趣的效果。

請注意！目前App Inventor不支援中文等亞洲語系的語音輸出。

開始玩機器人

請把NXT機器人組裝好，並將左側馬達接在NXT的輸出端B，右側則是輸出端C（註1）。請確認NXT主機的藍牙是啟動的，接著將NXT主機與Android手機進行藍牙配對（註2），完成之後就可以把機器人放到一邊了。啟動藍牙之後您可以從NXT主機的螢幕左上角看到藍牙的符號。

接下來依序介紹程式的各個功能：

STEP1  登入畫面：

首次進入程式的畫面如圖2a，只有「NXT裝置清單/連線」按鈕可以按，其它所有按鈕都無法操作。點選[NXT裝置清單/連線]按鈕後進入藍牙裝置清單（圖2b），請找到剛剛配對完成的NXT主機名稱（本範例為abc），點選之後就會由Android裝置對NXT主機發起藍牙連線。順利連線成功的話，就可接續選擇感測器類型（圖2c）。

STEP2  程式初始化：

在點選連線清單之前（ListPickerConnect的BeforePicking事件），需先將清單內容指定為Android裝置上的藍牙配對清單（圖3a）。點選之後則先測試連線是否成功，成功則將「選擇感測器」與「開始念/停止」設為可點選（圖3b）。

STEP3 選擇感測器類型：

為了節省畫面空間，我們使用了Listpicker搭配清單來達到下拉式選單的效果。首先需要宣告一個清單，內容為（color.jpg, sound.jpg, light.jpg, ultra.jpg），就是使用的感測器圖檔名稱（圖4a）。編號index則依序由1到4。本範例就是使用這個編號來更改顯示的圖片與感測器類型。

由圖4b中可看到當我們點選了要使用的感測器之後，就要把「開始念/停止」按鈕設為可點選，代表我們準備好要念出感測器數值了。另外還把這個編號所代表的項目內容顯示在畫面上，最後則將Image元件的圖片換成這個編號所代表的圖檔（select list item指令）。例如圖4a中的sensorList清單中的第3號的項目內容就是「light.jpg」。

注意！List清單實際上就是一般程式語言中的陣列（array），App Inventor使用了較為親民的用語。另外n個項目的陣列其項目編號是由0到n-1，App Inventor則是1到n。

STEP4  根據選擇的感測器類型來控制TTS元件播報內容：

選擇感測器類型，實際上就是在ListPicker_SensorList中點選了某個項目，接著就要根據這個項目的編號index（請注意，不是項目內容！）來決定TTS元件的播報內容。在此我們使用一個副程式say來管理程式，讓程式更簡明易懂。在say副程式中，它會藉由接收到的sensor參數（也就是傳入的編號index）來決定TTS元件的播報內容與TextBox/Label的顯示內容。請看圖5說明：

STEP5  使用Clock元件來控制TTS元件：

我們將Clock元件的TimerInterval設定為2000毫秒，代表每兩秒呼叫一次say副程式，並傳入剛才所點選的感測器類型編號（SelectionIndex）。這樣就能控制TTS元件的播報內容與TextBox/Label的顯示內容（圖6）。

STEP6  開始/停止播報感測器數值：

如果在尚未建立與機器人的藍牙連線之前就要TTS念些什麼的話，就會得到-1 這個討厭的數值。所以我們使用「開始念/停止」按鈕來啟動或關閉Clock元件，並將現在的播報狀態（STOP！或SPEAKING！）顯示在手機的狀態列。您可以隨時用這個按鈕來決定停止或繼續播報資料（圖7）。

STEP7  斷線：

按下「斷線」按鈕之後，會中止藍牙連線（BluetoothClient.Disconnect指令），並使按鈕恢復到未連線時的狀態（圖8）。

操作

實際執行的時候，請先確認NXT已經開機且藍牙也啟動了，並將顏色、聲音、光與超音波感測器依序接在NXT主機的1到4號輸入端。接著在您的Android裝置上點選程式畫面中的「連線」按鈕，會進到如圖4b的藍牙清單畫面，點選您所要的NXT主機名稱並連線成功後，接著選擇感測器類型，點選之後會顯示對應的感測器圖片與名稱，如圖9所示。

最後點選旁邊的「開始念/停止」按鈕就可以聽到手機把感測器數值念出來了。以下是選擇超音波感測器時的畫面，畫面也會同時顯示數值為58（圖10）。

TTS元件是用來語音輸出的元件，它可以說出我們所指定的內容，包括文字與數字。您可以讓機器人用說的方式來呈現它的狀況，例如撞到牆壁時，可以說出「Ouch!」等趣味效果。期待您從本期專欄的內容來激盪出更多有趣的火花。請繼續關注CAVE的機器人專欄唷！

歡迎大家由此連結下載本程式來玩玩看，或掃描以下的QRCode也可以直接將檔案下載到手機。或到App Inventor中文教學網上直接下載本範例的App Inventor原始檔與apk安裝檔。本程式已上架Google play，請到Google Play搜尋「CAVE教育團隊」就找得到我們的樂高機器人系列app了。

註1：想學如何開發App Inventor程式嗎？請到App Inventor中文學習網與我們一同學習。
註2：將Android手機設定為可安裝非Google Play下載的程式以及讓手機與樂高NXT主機連線等說明請參考此連結。
註3：與NXT連線後如果出現[Error 402]之錯誤訊息請不必理會，程式依然能正確執行。

文章原文刊載於《ROBOCON》國際中文版2013/5月號

文／曾吉弘（CAVE教育團隊）

最近溫度屢破新高，還是做一台機器人幫您分勞解憂吧！本期CAVE的App Inventor機器人專欄延續了七月號的[單點觸控]，但這次要請您使用左右手的姆指來控制樂高機器人，左手拇指控制機器人左側馬達正反轉動，右手就是右側馬達囉。本範例使用了兩個畫布Canvas元件，分別追蹤畫布上的觸控點的Y軸向變化量後轉換為馬達電力。因此相較於[單點觸控]還用到了atan、sin與cos等三角函數，本次的程式相較之下簡單多了。

圖1  使用左右手拇指在螢幕上滑動。

首先請把NXT機器人準備好，並將左側馬達接在NXT的輸出端B，右側則是輸出端C（註1）。請確認NXT主機的藍牙是啟動的，接著將NXT主機與Android手機進行藍牙配對（註2），完成之後就可以把機器人放到一邊了，啟動藍牙之後您可以從NXT主機的螢幕左上角看到藍牙的符號。

接下來依序介紹程式的各個功能：

STEP1  登入畫面：

首次進入程式的畫面如圖2a，這時觸控板被隱藏起來了，只有 [連線]按鈕可以按，其它所有按鈕都無法操作。點選[連線]按鈕後進入藍牙裝置清單（圖2b），請找到剛剛配對完成的NXT主機名稱（本範例為abc），點選之後就會由Android裝置對NXT主機發起藍牙連線。順利連線成功的話，就可以看到兩個黃色的觸控板出現了，還有可愛的CAVE小圖案（圖2c）。

圖2a（左）  程式首次執行的畫面

圖2b（中）  點選連線按鈕後進入藍牙裝置清單

圖2c（右）  連線成功後出現觸控板

STEP2  程式初始化：

接著是在程式初始化（Screen1.Initialize事件）時，將NXTList清單指定為藍牙配對裝置清單（圖3a）。在連線之前之所以無法看到黃色觸控板，是因為我們先將它隱藏起來了，要等到連線成功之後（圖3b）才會顯示觸控板，原本無法按下的「停止」、「Orientation ON」以及「斷線」等按鈕這時也都可以操作了。

圖3a  指定藍牙配對裝置清單並隱藏觸控板。

圖3b  連線成功後開啟觸控板。

STEP3  根據方位感測器來旋轉CAVE小圖案：

本次程式多了一個附加功能，就是讓CAVE小圖案根據手機的指向來轉動，這是藉由擷取Android裝置上的方位感測器（Orientation sensor）的Z軸數值所完成的。只要方位感測器的值發生變化，azimuth這個變數就會自動更新，我們將它指定為CAVE小圖案的指向欄位就可以了（ImageSprite_L.Heading與ImageSprite_R.Heading）。

圖4  根據方位感測器值來改變小圖案指向。

STEP4  計算馬達電力：

我們使用了兩個Canvas，分別控制機器人的左右兩顆馬達。由於兩側的觸控程式概念是相同的，在此僅說明左側的Canvas_L.Dragged拖拉事件：

1.將Lpower設為(150-CurrentY) / 150，CurrentY就是觸控點的Y座標，Canvas的高度為300像素，這樣一來當手指頭在畫布中央時，Lpower為0，向上移動為正，向下則為負。接著將Lpower數值顯示在標籤LabelB上。

2.使用ImageSprite.MoveTo指令，將XY欄位指定為20與CurrentY-30，這樣就能用手指拉著可愛的CAVE小圖案走。CurrentY-30的原因是因為CAVE小圖案的尺寸為60 x 60，需要30像素的修正量。

注意：由於本範例只使用觸控點的Y軸向變化，因此將X欄位固定為20，即便您左右移動姆指，CAVE小圖案也不會移動。

3.最後將B馬達電力指定為Lpower變數值就可以了，這樣當我們在黃色觸控板上移動左手拇指時，B馬達就會轉動，向上移動為正轉，向下則為反轉，手指頭離螢幕中心愈遠轉愈快。

圖5a  左側Canvas.Dragged拖拉事件。

圖5b  右側Canvas.Dragged拖拉事件。

注意：在右側拖拉事件中我們多使用了一個ceiling四捨五入指令，將計算結果直接取整數。您可以從圖9a~圖9c中看到沒有使用ceiling指令的Lpower值是會有小數點的，Rpower則無小數點。

STEP5  開/關方位感測器

覺得CAVE小圖案轉來轉去有點頭暈嗎？新增一個Button_Orientation按鈕來開/關方位感測器（OrientationSensor1.Enabled指令），一旦方位感測器被關閉之後，小圖案就會自動歸正（Heading欄位設為0）。請注意，在此我們只是設定方位感測器是否可用，您還是可以拉動CAVE小圖案來控制機器人。

圖6a  藉由Button_Orientation按鈕來開關方位感測器。

圖6b  方位感測器開，CAVE小圖案會根據手機指向而轉動。

圖6c  方位感測器關，CAVE小圖案自動歸正。

STEP6  按下停止按鈕：

按下[停止]按鈕之後，會執行三件事：1. 停下機器人；2. 將標籤數值歸零以及3. 使兩個CAVE小圖案歸位。

圖7  按下停止按鈕停下機器人並使ImageSprite歸位。

STEP7  斷線：

按下[斷線]按鈕之後，會中止藍牙連線（BluetoothClient.Disconnect指令），並使按鈕恢復到未連線時的狀態，黃色的觸控板也看不到了。這時候您可以再次發起連線。

圖8  按下[斷線]按鈕時中斷藍牙連線。

操作：

實際執行的時候，請先確認NXT已經開機且藍牙也啟動了。接著在您的Android裝置上點選程式畫面中的「連線」按鈕，會進到如圖2a的藍牙清單畫面，點選NXT主機名稱連線成功後就會出現兩個黃色觸控板。分別在畫面上移動左右拇指就會讓機器人動起來了，操作方式相當直覺，您一定會喜歡。從觸碰板下方的標籤看到左右馬達的電力值，範圍是-100~100之間。操作過程中您可以隨時點選Button_Orientation按鈕來開關方位感測器。

圖9a  兩個姆指同時往上，機器人前進（方位感測器關閉）。

圖9b  兩個姆指同時往下，機器人後退（方位感測器開啟）。

圖9c  兩個姆指左下右上，機器人原地右轉（方位感測器開啟）。

絕大部分的Android裝置都有多點觸碰的功能，因此我們特別以兩次專欄來介紹如何以單點與雙點來控制樂高機器人的動作。雙點觸控其實只取個別觸控點的Y軸變化，因此程式結構上是比較簡單的。本範例另外新增了方位感測器來使CAVE小圖案跟著手機指向旋轉，我們也可以使用Android手機上的感測器來控制機器人，請繼續注意CAVE的機器人專欄唷！

歡迎大家從這連結下載本程式來玩玩看

或掃描以下的QRCode也可以唷！更多有趣的機器人app請在Google Play搜尋「CAVE教育團隊」就找得到了。

註1：機器人運動方向有可能因為車頭指向而和程式設定相反，只要將左右馬達電線互換即可。

註2：將Android手機設定為可安裝非Market下載的程式以及讓手機與樂高NXT主機連線等說明請參考連結。

註3： 與NXT連線後如果出現[Error 402]之錯誤訊息請不必理會，程式依然能正確執行。

文章原文刊載於《ROBOCON》國際中文版2012/9月號