AI ROS2 Tracked Robot with Jetson Nano & LiDAR SLAM Navigation | Autonomous AI Vision Platform for STEM & Research Learning | Supports ROS2 Foxy, OpenCV & TensorFlow for Object Detection, Mapping & Path Planning | Wi-Fi Control System

يُعيد روبوت الذكاء الاصطناعي ROS2 المُجنزر تعريف الملاحة الذاتية وتعليم الذكاء الاصطناعي من خلال التكامل الكامل بين الأجهزة والبرمجيات لحوسبة وحدة معالجة الرسومات Jetson Nano وإطار عمل ROS 2. يجمع روبوت الذكاء الاصطناعي بين رسم خرائط LiDAR SLAM، والتعرف على الرؤية بالذكاء الاصطناعي، والتنقل ثنائي المسار لضمان حركة مستقرة عبر مختلف التضاريس. يتعلم طلاب العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM) اتصالات عقد ROS 2، ودمج المستشعرات، وتخطيط المسار في الوقت الفعلي في بيئة عملية.

يستخدم نظام الرؤية بالذكاء الاصطناعي كاميرا عالية الدقة وتقنية OpenCV/TensorFlow لاكتشاف الأجسام وتتبع حركتها آنيًا. يمسح مستشعر LiDAR البيئة المحيطة لإنشاء خرائط دقيقة ثنائية/ثلاثية الأبعاد لتحديد موقع SLAM وتجنب العوائق. توفر وحدة قياس القصور الذاتي (IMU) ومشفرات العجلات معلومات عن الاتجاه وقياس المسافة لتحكم ذاتي أكثر سلاسة. يدير برنامج ROS 2 الوسيط تبادل البيانات الموزع بين العقد لتمكين التشغيل المتزامن لوحدات الرؤية والحركة والملاحة.

تدعم حوسبة الذكاء الاصطناعي، المدعومة بوحدة معالجة الرسومات Jetson Nano، استدلال التعلم العميق لتصنيف الكائنات واتخاذ القرارات. يتعلم الطلاب كيفية تفاعل خوارزميات الذكاء الاصطناعي مع أجهزة الاستشعار الواقعية لخلق سلوك روبوتي ذكي. تتيح وحدات Wi-Fi وBluetooth المراقبة عن بُعد وتكامل إنترنت الأشياء لتسجيل البيانات ومشاريع إنترنت الأشياء الاصطناعي. يغطي منهج روبوت STEM برمجة Python وC++ لعقد ROS 2، وإنشاء المواضيع، وتصميم الخدمات.

يستخدم تصميم التنقل المجنزر مداسات مطاطية مزدوجة مع محركات عالية عزم الدوران ونظام تحكم تكاملي تفاضلي تكاملي (PID) لضمان الثبات والدقة. يجعل مركز الثقل المنخفض ونظام التعليق المتين هذا مثاليًا لمختبرات الأبحاث والبيئات التعليمية. يتعلم طلاب الذكاء الاصطناعي كيفية تطبيق خوارزميات القيادة الذاتية، ودمج المستشعرات، وتحسين رسم الخرائط باستخدام أدوات محاكاة ROS 2 مثل Gazebo وRViz.

تستخدم المؤسسات التعليمية هذا الروبوت الذكي ذاتي التشغيل في تجارب الملاحة، وتدريب الذكاء الاصطناعي على الرؤية، وأبحاث تخطيط المسارات القائمة على التعلم الآلي. يُشجع تصميمه مفتوح المصدر على الابتكار والتخصيص، مما يُمكّن الطلاب من إضافة أجهزة استشعار أو تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي لتطبيقات ذاتية التشغيل متقدمة. يُسهم تعليم روبوتات الذكاء الاصطناعي في سد الفجوة بين الميكانيكا والإلكترونيات وهندسة البرمجيات في منصة واحدة متكاملة.

1️⃣ رؤية الذكاء الاصطناعي ودمج LiDAR SLAM
يجمع روبوت الذكاء الاصطناعي بين بيانات الكاميرا والليدار لرسم الخرائط وكشف الأجسام في آنٍ واحد. يتعلم الطلاب إدراك البيئة وتخطيط المسارات من خلال دمج أجهزة الاستشعار في الوقت الفعلي.

2️⃣ برمجة ROS 2 وهندسة العقد
يُدرّس ROS 2 الجيل التالي من الاتصالات الموزعة باستخدام خدمة توزيع البيانات (DDS). يبني الطلاب العقد والمواضيع والخدمات للتحكم في المستشعرات وإدارة المحركات.

3️⃣ وحدة معالجة الرسوميات Jetson Nano للحوسبة بالذكاء الاصطناعي
يقوم Jetson Nano بتشغيل نماذج التعلم العميق محليًا باستخدام TensorFlow وPyTorch لتتبع الكائنات وتصنيفها.

4️⃣ الاتصال اللاسلكي وتكامل إنترنت الأشياء الاصطناعي
تُمكّن تقنيتا Wi-Fi وBluetooth تبادل البيانات والتحكم عن بُعد. يتعلم الطلاب مفاهيم إنترنت الأشياء الاصطناعي وتطبيقات القياس عن بُعد الروبوتية.

5️⃣ منصة STEM مفتوحة المصدر للتعليم والبحث
تتيح الأجهزة مفتوحة المصدر وبرامج ROS 2 للجامعات توسيع المشاريع وتطوير أنظمة مستقلة مخصصة.

روبوت الذكاء الاصطناعي، روبوت ROS 2، رسم خرائط SLAM، Jetson Nano، ESP32، LiDAR، OpenCV، TensorFlow، روبوت ذاتي التشغيل، روبوت مجنزر، حركة ثنائية المسار، وحدة قياس القصور الذاتي (IMU)، التحكم PID، إنترنت الأشياء الاصطناعي، التعلم الآلي، روبوت Python، روبوت C++، Gazebo، RViz، رؤية الذكاء الاصطناعي، الملاحة الذاتية، DDS، ROS Foxy، روبوت ذكي، روبوت بحثي، تعليم الذكاء الاصطناعي، روبوت STEM، التعرف على الأشياء، روبوت التعلم العميق، رسم خرائط الذكاء الاصطناعي، روبوت تعليمي، روبوت مفتوح المصدر