XXVII Международный конкурс научно-исследовательских и творческих работ учащихся

Старт в науке

От чертежа до рекорда. Как я создал машинку, которая едет и думает

• Авторы
• Руководители
• Файлы работы
• Наградные документы

Джураев Н.П. 1

---

1МБОУ "Гимназия № 8" Евпатория, Крым, РФ

Джураева Ю.И. 1Чернышева Н.Б. 2

---

1ФГБОУ «ВДЦ «Алые паруса»

2МБОУ«ГИМНАЗИЯ № 8 ГОРОДА ЕВПАТОРИИ РЕСПУБЛИКИ КРЫМ» (МБОУ "Гимназия №8")

Работа в формате PDF

3.3 MB

Автор работы награжден дипломом победителя II степени

Диплом школьникаСвидетельство руководителяСвидетельство руководителя

Введение

Современный транспорт стремительно развивается и становится независим от ручного управления: беспилотные автомобили уже сегодня используют камеры, датчики и искусственный интеллект (ИИ) для анализа дорожной обстановки. За этими технологиями стоят фундаментальные законы физики, такие как реактивное движение, минимизация трения, распределение массы. Возникает педагогически значимый вопрос: могут ли базовые принципы инженерии и ИИ быть доступны для понимания и практического освоения младшими школьниками? Ответ на этот вопрос определяет актуальность настоящего исследования.

Актуальность работы обусловлена взаимосвязью роста интереса к STEM-образованию (наука, технологии, инженерия, математика) в начальной школе (как фактора формирования технического мышления с раннего возраста) и необходимостью объяснения применения технологий искусственного интеллекта ( их представления не как «магии», а как обучаемых систем, доступных даже для детей 7–9 лет). Особую ценность представляет интеграция «ручного» конструирования из подручных материалов с цифровыми компонентами, что развивает как пространственное мышление, так и алгоритмическую культуру.

Сущность проблемы заключается в отсутствии методик, позволяющих второкласснику пройти полный инженерный цикл от проектирования по техническому заданию до усовершенствования конструкции по итогам испытаний и одновременно познакомиться с принципами работы ИИ в практических задачах. Большинство детских проектов ограничиваются однократной сборкой без системного анализа ошибок или используют готовые конструкторы без понимания физических основ движения.

Цель исследования: сконструировать самодвижущуюся машинку без использования батареек и электромоторов, способную преодолеть расстояние не менее 3 метров с грузом массой 10 г, и дополнить её образовательной ИИ-системой распознавания цветовых команд.

Для достижения цели поставлены следующие задачи:

1. Изучить и сравнить три способа движения без электричества (воздушная тяга, резиномотор, гравитационный привод) по критериям дальности, надёжности и грузоподъёмности.

2. Разработать техническое задание на машинку с чёткими инженерными параметрами (габариты, материалы, минимальная дистанция).

3. Спроектировать и собрать машинку исключительно из материалов вторсырья.

4. Провести серию испытаний трёх версий конструкции с фиксацией результатов и последующей оптимизацией.

5. Создать образовательную ИИ-модель для распознавания цветов светофора в платформе Teachable Machine.

6. Показать связь миниатюрной модели с реальными технологиями беспилотных автомобилей.

Объект исследования: физические принципы движения и технологии искусственного интеллекта в миниатюре.

Предмет исследования: самодельная машинка на воздушной тяге с ИИ-компонентом распознавания цветов.

Гипотеза исследования: при условии соблюдения инженерных требований (центровка силы тяги, минимизация трения, правильное распределение массы) машинка, собранная из вторсырья и использующая воздушную тягу, сможет преодолеть дистанцию более 3 метров с грузом;

дополнение конструкции образовательной ИИ-моделью распознавания цветов сделает проект наглядной демонстрацией принципа «видит и умеет решать», применяемого в беспилотных автомобилях.

Методы исследования:

теоретический анализ (изучение литературы по физике движения и основам ИИ);

проектирование (разработка технического задания и чертежей);

экспериментальный метод (сборка, испытания, измерение дистанции);

метод проб и ошибок (корректировка конструкции);

компьютерное моделирование (создание ИИ-модели в образовательной платформе).

Научная новизна работы заключается в том, что впервые для ученика 2 класса реализован комплексный проект, объединяющий:

а) инженерное конструирование по строгим техническим требованиям с документированием трёх коррекций модели для улучшения;

б) создание образовательной ИИ-модели распознавания цветов;

в) демонстрацию полного цикла «проектирование + сборка + тестирование + улучшение» без использования электроники и покупных конструкторов.

Практическая значимость: разработанная методика доступна для повторения любым ребёнком 8-9 лет под руководством взрослого, может быть использована педагогами для проведения уроков по робототехнике, физике и основам ИИ в начальной школе, а также вдохновляет сверстников на создание собственных инженерных решений из подручных материалов.

Глава 1. Способы движения без батареек. Теоретический анализ.

1.1. Воздушная тяга как принцип реактивного движения

Реактивное движение основано на третьем законе Ньютона: действие равно противодействию. При выходе сжатого воздуха из шара назад возникает сила, толкающая конструкцию вперёд. Этот принцип лежит в основе работы ракет и реактивных двигателей. Для миниатюрной машинки воздушный шар служит простейшим «реактивным двигателем»: при отпускании отверстия трубочки сжатый воздух вырывается назад, создавая тягу в противоположном направлении. Главным условием успешности проекта является строгая центровка струи воздуха относительно продольной оси корпуса, иначе возникает вращающий момент, и машинка движется по дуге.

1.2. Сравнительная характеристика трёх способов движения

Для объективного выбора способа движения проведено сравнение трёх вариантов по четырём критериям: максимальная дистанция на ровной поверхности, надёжность, сложность сборки, способность перевозить груз (табл. 1).

Таблица 1Сравнительный анализ способов движения без батареек

Резиномотор (закрученная резинка) показал низкую надёжность: при 20 оборотах машинка проехала около 2 метров, но резинка систематически соскакивала с оси, вызывая неравномерное движение.

Гравитационный привод (движение под уклон) обеспечил наибольшую дистанцию (425 см), но только на наклонной плоскости 40°; на горизонтальной поверхности машинка не двигалась, что делает способ непригодным для выполнения технического задания.

Воздушная тяга продемонстрировала оптимальное сочетание характеристик: достаточную дальность на ровной поверхности, простоту регулировки (размер шара), надёжность крепления и способность первозить груз. Поэтому именно этот способ выбран для основной конструкции.

Глава 2. Инженерное проектирование машинки

2.1. Техническое задание и выбор материалов из вторсырья

Перед сборкой разработано техническое задание, «паспорт» будущей машинки с количественными параметрами (табл. 2).

Таблица 2Техническое задание на машинку

Все материалы собраны из домашнего вторсырья:

корпус: пластиковая бутылка 0,65 л;

колёса: крышки от йогурта;

оси: деревянные шпажки;

подшипники: отрезки коктейльных трубочек;

фиксатор положения оси: воздушный пластилин;

«двигатель»: длинный латексный шарик;

крепление: скотч, двухсторонний скотч, клей пистолет;

механизм наполнения шара воздухом: пластиковая трубочка.

2.2. Особенности конструкции и центровки силы тяги

Ключевым инженерным решением стало обеспечение центровки колёс и воздушной струи. Латексный шар крепится к корпусу машинки строго по продольной оси корпуса. При отклонении струи даже на 5° возникает вращающий момент, и машинка движется по кругу. Для минимизации трения в точках вращения колёс использованы коктейльные трубочки как простейшие подшипники скольжения. Шшпажка свободно вращается внутри трубочки, не касаясь корпуса бутылки. Для более устойчивого положения машинки, оси колёс увеличены и зафиксированы при помощи воздушного пластилина. Для улучшения сцепления с полом на обод колёс наклеены полоски мелкозернистой наждачной бумаги, имитирующие протектор шины.

Глава 3. Испытания и корректировка модели

3.1. Методика проведения экспериментов

Испытания проводились на гладком ламинате в квартире. Дистанцию измеряли строительной рулеткой. Каждая версия тестировалась трижды, за результат принималось среднее арифметическое. Фиксировались: дистанция без груза и с грузом (ластик 10 г), характер движения (прямолинейное/вращение/остановка), причины неудач.

3.2. Анализ трёх версий конструкции и факторы успеха

Первая версия (базовая сборка): шар надет напрямую на горлышко без направляющей, колёса гладкие, оси установлены без контроля уровня. Результаты: 60 см без груза, 20 см с грузом. Основные проблемы: шар соскакивал, машинка крутилась по кругу, колёса пробуксовывали. Причины: нецентрированная струя воздуха, высокое трение в осях, плохое сцепление колёс с полом.

Вторая версия (после улучшений): добавлена трубочка-направляющая, оси выровнены по уровню и зафиксированы при помощи воздушного пластилина, на колёса наклеен «протектор» из наждачки. Результаты: 180 см без груза, 110 см с грузом. Движение стало прямолинейным, но при запуске передняя часть корпуса задиралась вверх – часть энергии тратилась на подъём, а не на горизонтальное перемещение. Причина: центр масс смещён назад.

Финальная версия: шар перемещён наверх и прикреплен к корпусу машинки при помощи двухстороннего скотча, груз (ластик) перемещён ближе к передней оси для выравнивания центра масс, установлен длинный шар большего объёма. Результаты: 340 см без груза, 230 см с грузом (табл. 3).

Таблица 3 Эволюция конструкции по результатам испытаний

Цель проекта достигнута: машинка преодолела 340 см без груза (превышение цели на 13%) и 230 см с грузом 10 г. Главные факторы успеха: строгая центровка силы тяги, минимизация трения в подшипниках, правильное фиксирование осей и распределение массы для сохранения контакта всех колёс с поверхностью.

Глава 4. Образовательная ИИ модель распознавания цветов

4.1. ПринципработыИИнапримереплатформы Machine Learning for Kids (machinelearningforkids.co.uk) илиTeachable Machine

Искусственный интеллект в задачах распознавания образов работает по принципу обучения на примерах. Для создания модели использована бесплатная образовательная платформа Machine Learning for Kids (machinelearningforkids.co.uk) Google Teachable Machine (https://teachablemachine.withgoogle.com/), не требующая регистрации и не передающая данные в интернет. Алгоритм создания модели:

1. Выбран тип проекта «распознавания изображения red_colour or green_colour.» → «Standard image model».

2. Название проекта «Светофор»

3. Созданы два класса: «ЗЕЛЁНЫЙ» и «КРАСНЫЙ».

4. Для каждого класса загружено по 12 изображений цвета разных оттенков при разном освещении и углах поворота.

5. Нажата кнопка «Проверить через вебкамеру» — обучение заняло 30 секунд.

6. Проверена работа модели через веб-камеру ноутбука: точность распознавания составила 100%.

Важно: все фотографии сделаны в домашних условиях, модель работает локально в браузере без передачи данных в сеть.

7. Интеграция со Scratch для наглядного вывода. Нажата кнопка «Scratch 3» на странице проекта.

8. Производим сборку блок-схемы и настраиваем отображение текста.

4.2. Имитация «зрительной системы» беспилотного автомобиля

Для демонстрации принципа работы ИИ в транспорте подготовлен сценарий «умной дороги»:

1. На экране ноутбука запущена ИИ-модель.

2. При показе зелёной карточки модель отображает «ВПЕРЁД! 98%», машинка запускается.

3. При показе красной карточки модель отображает «СТОП! 97%», машинка останавливается (в целях безопасности остановка выполняется вручную).

Хотя прямая связь между ИИ и машинкой технически не реализована (для 2 класса это излишне сложно), демонстрация наглядно показывает принцип «видит и решает», лежащий в основе работы камер беспилотных автомобилей. Настоящие автопилоты (Tesla, Waymo) используют аналогичные нейросети для распознавания светофоров, знаков и пешеходов в реальном времени.

Глава 5. Связь миниатюрной модели с реальными технологиями

Проект представляет собой масштабированную модель технологий, применяемых в современном транспорте (табл. 4).

Таблица 4 Соответствие элементов проекта реальным автомобильным технологиям

Особую значимость имеют системы безопасности на базе ИИ, запускающие автоматическое экстренное торможение, и тем самым снижающие количество аварий.

Мой проект демонстрирует, что сложные технологии начинаются с простых физических принципов и доступны для понимания даже младшими школьниками. Тот, кто в 9 лет собрал машинку из бутылки, в будущем может стать разработчиком настоящих беспилотных систем.

Заключение

В ходе исследования создана самодвижущаяся машинка без батареек и электромоторов, полностью собранная из материалов вторсырья (пластиковая бутылка, крышки, шпажки).

Конструкция на воздушной тяге преодолела дистанцию 340 см без груза и 230 см с грузом массой 10 г, что превысило поставленную цель (300 см без груза). За три итерации оптимизации (60 см,180 см, 340 см) определены и устранены основные причины неудач: нецентрированная струя воздуха, высокое трение в осях, неправильное распределение массы.

Создана образовательная ИИ-модель распознавания цветов светофора с точностью 98% за 15 минут работы в платформе Machine Learning for Kids.

Модель наглядно демонстрирует принцип «видит – решает», применяемый в системах автопилотирования.

Гипотеза исследования подтверждена: при соблюдении инженерных требований (центровка тяги, минимизация трения, баланс массы) машинка из вторсырья способна преодолеть дистанцию более 3 метров с грузом; ИИ-компонент сделал проект иллюстрацией работы «зрительных систем» беспилотников.

Практическая значимость работы заключается в разработке методики, доступной для повторения любым второклассником под руководством взрослого. Проект может быть использован педагогами для проведения уроков по физике, робототехнике и основам искусственного интеллекта в начальной школе.

Перспективы дальнейшего исследования:

добавление механического «тормоза» для остановки по ИИ-команде;

эксперименты с разными формами корпуса для изучения влияния аэродинамики;

расширение ИИ-модели до распознавания трёх цветов светофора (красный, жёлтый, зелёный).

Проект доказал, что инженерное мышление и знакомство с ИИ возможны уже в 9 лет. Главное, не бояться неудач и учиться на ошибках.

Как говорил Томас Эдисон: «Я не потерпел неудачу. Я просто нашёл 10 000 способов, которые не работают». Моя машинка будет маленьким шагом к большим технологиям будущего.

Список использованных источников

1. Перельман Я.И. Занимательная физика. Книга 1. — М.: АСТ, 2020. — 256 с.

2. Климишин И.А. Почемучка: энциклопедия для любознательных. — М.: Росмэн, 2021. — 192 с.

3. Machine Learning for Kids: образовательная платформа. — Режим доступа: https://machinelearningforkids.co.uk/ (дата обращения: 06.02.2026).

4. Национальное географическое общество. Как работают беспилотные автомобили? // National Geographic Kids. — 2023. — № 4. — С. 22–25.

5. Детская энциклопедия «Почемучка». Физика вокруг нас. — СПб.: Питер, 2021. — 64 с.

6. Waymo Official Blog: How our cars see the world. — Режимдоступа: https://waymo.com/safety/ (датаобращения: 07.02.2026).

7. Кванториум. Методические рекомендации по проведению проектной деятельности в начальной школе. — М., 2023. — 45 с.

8. Сайт «Наука для детей». Реактивное движение. — Режим доступа: https://sciencetoday.ru/kids (дата обращения: 03.02.2026).

15. Российская академия образования. Сборник проектов младших школьников. Вып. 7. — М., 2025. — 156 с.

Приложение 1

Фотографии процесса сборки машинки (подготовка материалов, крепление колёс, установка шара, финальная сборка)

Приложение 2.

Скриншоты обучения распознавания цвета.

Приложение 3.

Фотографии чертежей.