索尼 toio™ 应用创意开发征文｜微生物行为模拟

Toio™ Q宝小机器人的灵活性和可编程性使其成为了一个令人兴奋的工具，让孩子可以将编程与实际操作相结合，在玩乐中增长编程知识，加强动手能力，对计算机学科产生更大的兴趣。

本文就会介绍一个使用Q宝机器人在宏观世界中模拟微生物活动的例子。细胞生物虽然结构简单，但也具备向环境中的食物自动靠拢，最终吃掉食物的能力。我们可以使用Q宝小机器人来模拟这一过程，让孩子发现电子计算机操作的程序设备也可以模仿生物行为的现象，并对生物与机械的关系作出更多思考。

首先我们需要连接两个toio™核心立方体，一个代表微生物（CellCube），另一个代表食物（FoodCube）。这段代码首先使用connect_to_toio(device_name)函数连接到指定名称的toio™核心立方体。在这里，我们连接了名为"CellCube"和"FoodCube"的两个立方体，并分别将它们分配给Cell_cube和food_cube变量。

async def connect_to_toio(device_name):device_list = await BLEScanner.scan(1)for device in device_list:if device.name == device_name:cube = ToioCoreCube(device.interface)await cube.connect()return cubereturn None# 连接微生物和食物 Toio 立方体
Cell_cube = await connect_to_toio("CellCube")
food_cube = await connect_to_toio("FoodCube")

然后我们将移动微生物（CellCube）向食物（FoodCube）靠近，模拟微生物的觅食行为。这段代码定义了move_to_random_position(cube, x, y)函数，用于将toio™核心立方体移动到指定的位置(x, y)。在游戏循环game_loop()中，我们首先连接两个立方体，然后生成一个随机位置作为食物的目标位置。接下来，我们根据当前位置和目标位置，逐步移动微生物向食物靠近，直到微生物吃掉食物。

async def move_to_random_position(cube, x, y):await cube.api.motor.motor_control_target(timeout=5,movement_type=MovementType.Linear,speed=Speed(max=100, speed_change_type=SpeedChangeType.AccelerationAndDeceleration),target=TargetPosition(cube_location=CubeLocation(point=Point(x=x, y=y), angle=0),rotation_option=RotationOption.AbsoluteOptimal),)async def game_loop():# ...（连接设备和生成目标位置的代码）# 模拟微生物向食物移动while Cell_x != random_x or Cell_y != random_y:# ...（计算下一步移动方向的代码）# 移动微生物到下一步位置await Cell_cube.api.motor.motor_control_target(timeout=1,movement_type=MovementType.Linear,speed=Speed(max=100, speed_change_type=SpeedChangeType.AccelerationAndDeceleration),target=TargetPosition(cube_location=CubeLocation(point=Point(x=Cell_x, y=Cell_y), angle=0),rotation_option=RotationOption.AbsoluteOptimal),)print("微生物吃掉了食物！")# 断开连接await Cell_cube.disconnect()await food_cube.disconnect()# 延迟一段时间后继续下一轮游戏await asyncio.sleep(3)

其中微生物（CellCube）通过toio™核心立方体的移动控制逐步靠近食物（FoodCube），并在吃掉食物后结束游戏然后开始下一轮的操作！

完整代码

import asyncio
import random
from toio import *async def connect_to_toio(device_name):device_list = await BLEScanner.scan(1)for device in device_list:if device.name == device_name:cube = ToioCoreCube(device.interface)await cube.connect()return cubereturn Noneasync def move_to_random_position(cube, x, y):await cube.api.motor.motor_control_target(timeout=5,movement_type=MovementType.Linear,speed=Speed(max=100, speed_change_type=SpeedChangeType.AccelerationAndDeceleration),target=TargetPosition(cube_location=CubeLocation(point=Point(x=x, y=y), angle=0),rotation_option=RotationOption.AbsoluteOptimal),)async def game_loop():while True:# 连接两个 Toio 核心立方体，一个表示微生物，一个表示食物Cell_cube = await connect_to_toio("CellCube")food_cube = await connect_to_toio("FoodCube")if Cell_cube is None or food_cube is None:print("未找到设备")return# 生成随机位置作为食物的目标位置random_x = random.randint(0, 300)  # 随机生成 x 坐标random_y = random.randint(0, 300)  # 随机生成 y 坐标# 移动食物到随机位置await move_to_random_position(food_cube, random_x, random_y)# 微生物的当前位置Cell_x, Cell_y = 150, 150  # 初始位置# 微生物每次移动的步长step = 10# 模拟微生物缓慢移动while Cell_x != random_x or Cell_y != random_y:# 计算下一步移动的方向if Cell_x < random_x:Cell_x += stepelif Cell_x > random_x:Cell_x -= stepif Cell_y < random_y:Cell_y += stepelif Cell_y > random_y:Cell_y -= step# 移动微生物到下一步位置await Cell_cube.api.motor.motor_control_target(timeout=1,movement_type=MovementType.Linear,speed=Speed(max=100, speed_change_type=SpeedChangeType.AccelerationAndDeceleration),target=TargetPosition(cube_location=CubeLocation(point=Point(x=Cell_x, y=Cell_y), angle=0),rotation_option=RotationOption.AbsoluteOptimal),)print("微生物吃掉了食物！")# 断开连接await Cell_cube.disconnect()await food_cube.disconnect()# 延迟一段时间后继续下一轮游戏await asyncio.sleep(3)async def main():await game_loop()if __name__ == "__main__":asyncio.run(main())

孩子如果感兴趣，还可以对上述代码进行修改，控制食物在不同位置出现的概率。之后孩子会发现，无论食物出现在哪里，微生物都会自动移动到食物旁边。家长可以借机向孩子讲述自然界中微生物的觅食能力，并启发孩子思考进化与编程之间的关系。家长甚至可以同时让孩子使用显微镜观察真实微生物的觅食活动，并与Q宝机器人的觅食操作对比，进一步加深自然界与人造程序之间区别与联系的认知。总之，Q宝机器人可以充当非常合适的教学工具，让孩子在充满乐趣的体验中学习和思考更多知识。