AI Autonomous Mobile Robot with 5-Axis Robotic Arm | Jetson Nano Controlled Smart AI Vision Platform Supporting ROS, SLAM & OpenCV for Navigation, Object Recognition & Path Planning | STEM Educational Robot for AI Research & Automation Learning

يُرسي ابتكار روبوتات الذكاء الاصطناعي معيارًا جديدًا للتعلم الذاتي من خلال منصة متنقلة متكاملة تضم حوسبة جيتسون نانو للذكاء الاصطناعي، ورسم خرائط SLAM، وذراعًا روبوتية خماسية المحاور. يجمع نظام الذكاء الاصطناعي الذاتي بين الرؤية، والتحكم في نظام ROS، والمعالجة الميكانيكية لتقديم تجربة تعليمية متكاملة في مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات. يلتقط روبوت الرؤية بالذكاء الاصطناعي مقاطع فيديو آنية لاكتشاف الأجسام وتصنيفها باستخدام OpenCV وTensorFlow. يدمج رسم خرائط SLAM بيانات LiDAR وIMU لإنشاء خرائط ديناميكية ثنائية وثلاثية الأبعاد للملاحة الذاتية وتحسين المسارات.

يعمل الروبوت المتحرك المزود بالذكاء الاصطناعي بمعالجة Jetson Nano GPU لتشغيل نماذج التعلم العميق لمهام الرؤية والتحكم. يتولى المتحكم الفرعي ESP32 إدارة محركات المحركات ومدخلات المستشعرات في الوقت الفعلي لضمان سلاسة الحركة. يدمج برنامج ROS تخطيط الحركة واتصالات المستشعرات عبر عقد متعددة. يُوسّع الذراع الروبوتي المزود بالذكاء الاصطناعي وظائف المنصة من خلال إجراء عروض توضيحية لاختيار الأشياء وفرزها والإيماءات. يتعلم طلاب العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM) كيفية تنسيق الرؤية والحركة ومنطق اتخاذ القرار للتفاعل الذاتي.

يتضمن التصميم الحيوي هيكلًا من الألومنيوم مزودًا بمحركات دفع تفاضلية وتغذية راجعة للمشفر للتحكم الدقيق. يراقب مستشعر IMU الميل والتسارع، بينما يوفر LiDAR بيانات المسافة للملاحة SLAM. ينفذ نظام الذكاء الاصطناعي الأوامر الصوتية ويتواصل مع إنترنت الأشياء عبر وحدتي Wi-Fi وBluetooth. يمكن للطلاب التبديل بين الوضعين اليدوي والذاتي من خلال تطبيقات الهاتف المحمول أو محطات ROS.

يستخدم منهج تعليم الذكاء الاصطناعي بايثون و++C لتطوير عُقد ROS، وخوارزميات الحركة، وخطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي. يُقدم روبوت تعلم الذكاء الاصطناعي مفاهيم عميقة مثل دمج المستشعرات، والتحكم في حركة PID، ورسم الخرائط البيئية. تُدرّس منصة روبوت البحث دمج إدراك الذكاء الاصطناعي والتنفيذ الميكانيكي للأتمتة في العالم الحقيقي. تدعم بنية روبوت إنترنت الأشياء الاصطناعي تسجيل البيانات السحابية والتجارب عن بُعد.

يُعدّ روبوت الذكاء الاصطناعي المتحرك مثاليًا للجامعات ومختبرات الأبحاث التي تستكشف الملاحة الذاتية، وخوارزميات SLAM، والتحكم في التلاعب بالذكاء الاصطناعي. يشجع إطار عمل ROS مفتوح المصدر الطلاب على تطوير وظائف مخصصة وأنظمة روبوتات متعددة. يجمع تدريب الروبوتات في مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM) بين الميكانيكا والإلكترونيات وهندسة البرمجيات في بيئة عمل متكاملة للذكاء الاصطناعي.

1️⃣ دمج رؤية الذكاء الاصطناعي ورسم خرائط SLAM
روبوت رؤية الذكاء الاصطناعي يجمع بين خرائط الليدار وبيانات الكاميرا للتنقل الفوري. يتعلم الطلاب إدراك البيئة والتعرف على الأشياء للتنقل الذاتي.

2️⃣ ذراع روبوتية بخمسة محاور مع تحكم دقيق
ينفّذ ذراع روبوتي مزوّد بالذكاء الاصطناعي عمليات التقاط ووضع باستخدام الحركية العكسية وتصحيح PID. يدرس المتعلمون التنسيق بين الرؤية والحركة.

3️⃣ Jetson Nano GPU Computing لتعليم الذكاء الاصطناعي
منصة حوسبة الذكاء الاصطناعي تُشغّل نماذج TensorFlow وPyTorch محليًا. يُدرّب الطلاب الشبكات العصبية على تتبّع الكائنات واتخاذ القرارات.

4️⃣ برمجة ROS واتصالات إنترنت الأشياء اللاسلكية
تُدير عُقد ROS بيانات المستشعر واستجابات المُشغِّل. تُوفر تقنيتا Wi-Fi وBluetooth القياس عن بُعد وتكامل إنترنت الأشياء الاصطناعي.

5️⃣ منصة STEM مفتوحة المصدر للذكاء الاصطناعي والروبوتات
يقدم روبوت STEM تصميمًا معياريًا لمشاريع البحث. يُدرّس إطار العمل مفتوح المصدر تطوير البرمجيات والابتكار الميكانيكي.

روبوت الذكاء الاصطناعي، روبوت متحرك، ذراع آلية، روبوت SLAM، روبوت ROS، Jetson Nano، ESP32، OpenCV، TensorFlow، تعليم الذكاء الاصطناعي، روبوت STEM، الملاحة الذاتية، LiDAR، IMU، التحكم PID، روبوت AIoT، روبوت Python، روبوت C++، التعرف على الأشياء، رؤية الذكاء الاصطناعي، روبوت ذكي، روبوت بحثي، Gazebo، RViz، التعلم الآلي، رسم خرائط الذكاء الاصطناعي، التحكم الذاتي، ميكانيكا الذكاء الاصطناعي، برمجة الذكاء الاصطناعي، روبوت مفتوح المصدر، روبوت تعليمي