سيارة روبوتية ذاتية القيادة AI ROS2 رباعية العجلات مزودة بمعالج LiDAR SLAM ووحدة معالجة الرسومات Jetson Nano | منصة STEM للتعليم والبحث العلمي | تدعم OpenCV وTensorFlow لاكتشاف الكائنات وتخطيط المسارات | نظام تحكم لاسلكي

تجمع منصة السيارات ذاتية القيادة AI ROS2 بين حوسبة وحدة معالجة الرسومات Jetson Nano والتحكم في محركات ESP32 لتوفير رؤية ذكاء اصطناعي آنية وملاحة SLAM. يدمج روبوت الذكاء الاصطناعي تقنية LiDAR ووحدة قياس القصور الذاتي (IMU) ورؤية الكاميرا وتغذية راجعة من المُرمِّز لتعليم الطلاب الملاحة الذاتية ورسم الخرائط ومنطق اتخاذ القرارات باستخدام الذكاء الاصطناعي ضمن بنية ROS 2. يستخدم النظام اتصالات قائمة على DDS لتبادل البيانات بين العقد، مما يتيح للمتعلمين تجربة تصميم برمجيات الروبوتات الموزعة بشكل عملي.

يلتقط روبوت الرؤية بالذكاء الاصطناعي مقاطع فيديو عالية الدقة ويحلل الإطارات باستخدام OpenCV وTensorFlow للتعرف على الأشياء والألوان والحركة في الوقت الفعلي. يتيح دمج LiDAR وIMU رسم خرائط SLAM وتحديد موقعها بدقة. يتعلم الطلاب كيفية إدراك الروبوتات ذاتية التشغيل للبيئات وتخطيط مسارات مثالية مع تجنب العوائق. تتيح وحدات Wi-Fi وBluetooth التحكم عن بُعد والقياس عن بُعد وتسجيل بيانات AIoT لمشاريع الروبوتات المتصلة بإنترنت الأشياء.

تُنفّذ حوسبة الذكاء الاصطناعي على منصة Jetson Nano نماذج التعلم العميق محليًا دون الاعتماد على السحابة. تدعم المنصة برمجة Python وC++ لعقد ROS 2 ومواضيعه وخدماته، مما يُمكّن الطلاب من بناء مسارات ذكاء اصطناعي متكاملة. يُوفّر برنامجا Gazebo وRViz محاكاةً وتصورًا لتخطيط المسارات واختبار تغذية راجعة المستشعر. يُتيح إطار عمل ROS 2 مفتوح المصدر دمج خوارزميات مُخصّصة وتوسيع نطاق الأجهزة للمشاريع المتقدمة.

يضمن هيكل الدفع الرباعي حركةً واستقرارًا ممتازين. تُدار كل عجلة بشكل مستقل بواسطة محركات تيار مستمر عالية عزم الدوران، مع تحكم حلقة مغلقة PID وتغذية راجعة للمشفر لضبط السرعة والاتجاه بدقة. يستطيع الروبوت تسلق المنحدرات والعمل بسلاسة على الأسطح الداخلية والخارجية. يتعلم الطلاب ميكانيكا واقعية، مثل الدفع التفاضلي، وتصحيح انزلاق العجلات، وموازنة وحدة قياس القصور الذاتي (IMU).

يُسهم روبوت التعليم المُعتمد على الذكاء الاصطناعي في سد الفجوة بين الميكانيكا والإلكترونيات والبرمجة من خلال نظام تعليمي مفتوح المصدر. ويُستخدم على نطاق واسع في الجامعات ومختبرات الأبحاث لتدريب الذكاء الاصطناعي على الرؤية، وأبحاث خوارزميات الملاحة، وتطوير المركبات ذاتية القيادة. تُمكّن منصة AI STEM المتعلمين من تطوير تطبيقات قائمة على ROS 2 للتنقل الذكي، وتحسين SLAM، والتحكم في الملاحة المُعتمد على الذكاء الاصطناعي.

1️⃣ تكامل رؤية الذكاء الاصطناعي و LiDAR SLAM
يجمع روبوت الرؤية بالذكاء الاصطناعي بين بيانات الكاميرا والليدار لرسم خريطة لبيئته والتعرف عليها آنيًا. يكتسب الطلاب خبرة عملية في دمج المستشعرات وتحسين المسارات.

2️⃣ برمجة ROS 2 واتصالات DDS
يُدرّس ROS 2 هندسة برمجيات الروبوتات الموزعة الحديثة باستخدام العُقد والمواضيع والخدمات. يتعلم الطلاب مزامنة البيانات في الوقت الفعلي وتنسيق أجهزة الاستشعار المتعددة.

3️⃣ حوسبة Jetson Nano GPU AI
يقوم محرك الذكاء الاصطناعي بتشغيل نماذج TensorFlow وPyTorch محليًا لتتبع الكائنات وتصنيفها واتخاذ قرارات التنقل.

هيكل دفع رباعي 4️⃣ مع نظام التحكم في الحركة PID
يوفر نظام الدفع التفاضلي الرباعي حركة دقيقة واستقرارًا على مختلف التضاريس مع ردود فعل التشفير.

5️⃣ منصة STEM مفتوحة المصدر للتعلم والبحث
تدعو الهندسة المعمارية المفتوحة الطلاب إلى إضافة أجهزة استشعار وكتابة خوارزميات ملاحة الذكاء الاصطناعي المخصصة للبحث والتعليم.

روبوت الذكاء الاصطناعي، روبوت ROS 2، رسم خرائط SLAM، Jetson Nano، ESP32، LiDAR، OpenCV، TensorFlow، روبوت الدفع الرباعي، السيارة ذاتية القيادة، رؤية الذكاء الاصطناعي، تعليم العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات، روبوت البحث، روبوت Wi-Fi، روبوت البلوتوث، IMU، التحكم PID، DDS، روبوت Python، روبوت C++، Gazebo، RViz، AIoT، التعلم الآلي، الروبوت الذكي، التعرف على الأشياء، الملاحة الذاتية، روبوت التعلم العميق، رسم خرائط الذكاء الاصطناعي، تعليم الذكاء الاصطناعي، روبوت مفتوح المصدر.