Resumen de Más allá de Jupyter: usando Google Colab para la programación de robots

Enric Cervera Mateu , Raúl Marín , Josep Marín

• español

  En los últimos años el entorno interactivo de programación Jupyter se ha popularizado enormemente como herramienta para la enseñanza en muchos campos científicos y técnicos, incluyendo la robótica. Jupyter permite integrar materiales documentales con ejemplos de código ejecutables y modificables. En este trabajo proponemos el uso de Google Colab, una herramienta basada en Jupyter, para mejorar la experiencia del usuario y programador, tanto del profesor que prepara el material como del estudiante que lo usa. Estas mejoras se basan principalmente en la integración de Google Drive y GitHub, lo que permite el almacenamiento y distribución de las plantillas iniciales de los notebooks desde la nube, y las copias de seguridad de los notebooks modificados por los estudiantes en sus propias cuentas de Google Drive. Todo ello sin necesidad de almacenar los notebooks en los ordenadores locales donde se ejecuta Jupyter, sean robots reales u ordenadores donde se ejecutan simulaciones. Además de la descripción del workflow usando Colab, presentaremos ejemplos concretos de uso en simulador y un robot real. También, a modo de aplicación de la tecnología, se comparte la experiencia obtenida en el uso de esta plataforma con estudiantes de primer curso de ingenierías, así como con la formación inicial de un equipo interesado en la competición de robots CEABOT.

• English

  In recent years, the Jupyter interactive programming environment has become extremely popular as a teaching tool in many scientific and technical fields, including robotics. Jupyter allows you to integrate documentary materials with executable and modifiable code examples. In this work we propose the use of Google Colab, a Jupyter-based tool, to improve the user and programmer experience, both for the teacher who prepares the material and for the student who uses it. These enhancements are primarily based on the integration of Google Drive and GitHub, allowing storage and distribution of initial notebook templates from the cloud, and backups of student-modified notebooks to their own Google Drive accounts. All this without the need to store the notebooks on the local computers where Jupyter is executed, be they real robots or computers where simulations are executed. In addition to the description of the workflow using Colab, we will present concrete examples of use in a simulator and a real robot. Also, as anapplication of the technology, the experience obtained in the use of this platform is shared with first-year engineering students, as well as with the initial training of a team interested in the CEABOT robot competition.