AI ROS Mobile Robot with LiDAR SLAM & Jetson Nano Computing | Autonomous AI Platform for STEM Learning & Research | Supports OpenCV & TensorFlow for Vision Recognition, Object Detection & Path Planning | Wi-Fi Control & IMU Feedback System

منصة روبوتات الذكاء الاصطناعي المتنقلة تدمج أنظمة ROS وSLAM ورؤية الذكاء الاصطناعي لتقديم حل تعليمي وبحثي متكامل للملاحة الذاتية وتعلم الذكاء الاصطناعي. يجمع روبوت الذكاء الاصطناعي بين معالجة وحدة معالجة الرسومات Jetson Nano والتحكم الفوري ESP32 لدعم رسم خرائط SLAM وتخطيط المسارات والتعرف على الأجسام. يجمع روبوت SLAM بيانات المسافة بتقنية LiDAR وملاحظات وحدة قياس القصور الذاتي (IMU) لإنشاء خرائط دقيقة ثنائية وثلاثية الأبعاد لتجارب الملاحة ذاتية القيادة.

يلتقط روبوت الرؤية بالذكاء الاصطناعي مقاطع فيديو عبر كاميرا عالية الدقة، ويحلل الإطارات باستخدام OpenCV وTensorFlow لاكتشاف الأجسام والألوان. يدير برنامج ROS الاتصال بين المستشعرات ووحدات التحكم من خلال العقد والمواضيع، مما يسمح للطلاب بتصور حالة الروبوت في RViz ومحاكاة سلوكه المستقل في Gazebo. توفر وحدات Wi-Fi وBluetooth قياسًا عن بُعد وتحكمًا فوريًا لتطبيقات إنترنت الأشياء.

يُعلّم روبوت تعليم الذكاء الاصطناعي التحكم في الحركة من خلال خوارزميات PID وردود فعل المُرمِّز. يتعلم الطلاب كيفية ضبط السرعة والاتجاه لضمان ثبات الملاحة على مختلف الأسطح. يتضمن منهج العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات برمجة بايثون و++C لعقد ROS ومشاريع التعلم الآلي. يدعم روبوت تعليم الذكاء الاصطناعي الأوامر الصوتية وتكامل إنترنت الأشياء لتجارب الأتمتة الذكية.

تستخدم منصة الذكاء الاصطناعي ذاتية التشغيل هيكلًا خفيف الوزن من الألومنيوم ومحركات عالية عزم الدوران لضمان المتانة ودقة الحركة. تراقب مستشعرات IMU الميل والتسارع لضمان سلاسة الحركة والتوازن. تتيح حوسبة الذكاء الاصطناعي على Jetson Nano للطلاب استخدام نماذج التعلم العميق للاستدلال الفوري وتتبع الأجسام. يُدرّس نظام روبوت STEM دمج المستشعرات، وتحسين الخرائط، ومنطق اتخاذ القرار المدعوم بالذكاء الاصطناعي ضمن إطار ROS.

تستخدم المؤسسات التعليمية منصة الذكاء الاصطناعي المستقلة هذه في دورات روبوتات الذكاء الاصطناعي، ومسابقات الملاحة، والأبحاث المتعلقة بالأنظمة المستقلة. تُمكّن بنية ROS مفتوحة المصدر الطلاب من توسيع النظام بأجهزة استشعار وخوارزميات جديدة. يجمع تدريب روبوتات الذكاء الاصطناعي بين البرمجة والإلكترونيات والميكانيكا في بيئة عملية واحدة للعلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات.

1️⃣ تكامل رؤية الذكاء الاصطناعي والملاحة SLAM
روبوت رؤية الذكاء الاصطناعي يجمع بين الكاميرا وبيانات الليدار لرسم خرائط البيئة والتعرف على الأشياء. يتعلم طلاب العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات الإدراك الآني وتحسين المسار.

2️⃣ برمجة ROS واتصالات العقد
يُعلّم إطار عمل ROS تبادل البيانات بين المستشعرات والمحركات عبر مواضيع وخدمات. يكتسب الطلاب خبرة في محاكاة Gazebo وRViz.

3️⃣ Jetson Nano GPU Computing لتعلم الذكاء الاصطناعي
تعمل معالجة الذكاء الاصطناعي على تشغيل نماذج TensorFlow محليًا لتطبيقات التعلم العميق في الرؤية والملاحة.

4️⃣التحكم اللاسلكي والاتصال بإنترنت الأشياء
تتيح تقنية Wi-Fi وBluetooth المراقبة عن بعد وتجارب AIoT للتعليم في مجال الروبوتات الذكية.

5️⃣ منصة أبحاث مفتوحة المصدر في مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات
يُشجع التصميم مفتوح المصدر الابتكار في برمجة الذكاء الاصطناعي والأنظمة ذاتية التشغيل. مثالي للجامعات والمختبرات.