منصة روبوت التوجيه أكرمان ذاتية التشغيل | نظام ملاحة ROS2 بالذكاء الاصطناعي مع رسم خرائط ليدار، ورؤية بالكاميرا، وتقنية SLAM | تحكم مزدوج مع أردوينو وESP32 | يدعم تخطيط المسار وتجنب العوائق | روبوت STEM لأبحاث الذكاء الاصطناعي بلغة بايثون وC++

صُممت منصة تعلم الروبوتات ذاتية القيادة استنادًا إلى مفهوم توجيه أكرمان، مُحاكيةً حركية المركبات ذاتية القيادة الحقيقية. باستخدام نظام ROS 2، تُوفر المنصة بيئة تعليمية مفتوحة المصدر تجمع بين التحكم الميكانيكي، ودمج المستشعرات، واتخاذ القرارات باستخدام الذكاء الاصطناعي. يُمكن للطلاب والباحثين استكشاف الملاحة ذاتية القيادة، وتتبع المسار، ورسم خرائط البيئة من خلال مشاريع واقعية.

يتميز النظام ببنية معالج مزدوج تجمع بين أردوينو للتحكم في المحركات منخفضة المستوى وESP32 للاتصال اللاسلكي عالي السرعة. يتيح هذا التصميم التنسيق الفوري بين وحدتي التوجيه والدفع، مع نقل بيانات القياس عن بُعد عبر شبكة واي فاي. مزودًا بمستشعر ليدار دقيق، ووحدة قياس القصور الذاتي (IMU)، وكاميرا عالية الدقة، تُجري المنصة رسم خرائط SLAM، والتتبع البصري، وتجنب العوائق في آنٍ واحد ضمن عقد ROS 2.

من خلال كتابة نصوص التحكم بلغة بايثون أو ++C، يكتسب المتعلمون خبرة عملية في مواضيع وخدمات وملفات تشغيل نظام ROS. تتضمن مساحة العمل المُهيأة مسبقًا مجموعات تنقل وخوارزميات نموذجية للتحكم في مُعرِّفات العملية (PID) وتوليد المسارات. يمكن عرض بيانات تدفقات الليدار والكاميرات في RViz، بينما تُختبر نماذج الحركة في محاكاة Gazebo قبل النشر الفعلي.

تُعلّم آلية توجيه أكرمان الطلاب هندسة أنصاف أقطار الدوران، وقيود التفاضل، وثبات السيارة عند سرعات مختلفة. وعلى عكس أنظمة التفاضل أو ميكانوم، يُمثّل هذا التكوين حركة السيارات بدقة، مما يجعله مثاليًا لأبحاث القيادة الذاتية والدورات الجامعية في الروبوتات والهندسة الميكانيكية.

يمكن للمتعلمين تجربة خوارزميات دمج المستشعرات التي تجمع بين بيانات مسافة الليدار والميزات البصرية لتحسين دقة تحديد المواقع. يتعامل معالج ESP32 مع الاتصال السحابي عبر بروتوكولي MQTT أو HTTP، مما يُمكّن من تنفيذ مشاريع إنترنت الأشياء مثل تسجيل البيانات عن بُعد أو مراقبة الأسطول. يستخدم المعلمون هذه المنصة لتوضيح مفاهيم تخطيط المسار (طرق A* وDijkstra وDWA) وحلقات التغذية الراجعة الفورية بين أنظمة التحكم والاستشعار.

جميع المكونات معيارية ومُسمّاة بوضوح، وتدعم التجميع الفوري دون الحاجة إلى لحام. تتضمن الوثائق مخططات ومخططات انسيابية وأكوادًا توضيحية لمساعدة الطلاب على بناء نظامهم، بدءًا من التحكم اليدوي البسيط وصولًا إلى التنقل الذاتي الكامل. يضمن الهيكل المعدني المتانة للتجارب الصفية، كما يسمح الهيكل المفتوح بالتكامل مع وحدات رؤية الذكاء الاصطناعي وأجهزة استشعار إضافية للمشاريع المتقدمة.

من خلال التعلم العملي، يكتسب الطلاب فهمًا لمبادئ الهندسة العملية لنظرية التحكم، ودمج البيانات، والبرمجة المضمنة، ويستعدون لوظائف في مجال الأنظمة المستقلة وتطوير الذكاء الاصطناعي. تُنشئ هذه المنصة دورة تعليمية متكاملة - من البرمجة إلى الحركة إلى الذكاء الاصطناعي - مما يُحوّل تعليم الروبوتات إلى تجربة بحثية غامرة.