روبوت تعليمي STEM بعجلة ميكانوم - متوافق مع Arduino UNO ومحرك L293D، بتصميم قابس معياري | استكشف المستشعرات والخوارزميات وهندسة الروبوتات

مزود بأربع عجلات ميكانوم ومحركات تيار مستمر دقيقة، يُمكّن هذا الروبوت المُعتمد على أردوينو من الحركة في جميع الاتجاهات - للأمام، للخلف، للجانب، للقطر، وللدوران في المكان. يُظهر حركة متجهية حقيقية، والتحكم في الجر، وتوزيع عزم الدوران. يُمكن للطلاب تحليل معادلات الحركة وممارسة تحسين PID في سياق الروبوتات الفيزيائية. مثالي لتعليم الهندسة، ومسابقات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات، وعروض الأبحاث.
بفضل وحدة بلوتوث HC-06 المدمجة ومستشعرات التتبع بالأشعة تحت الحمراء الثلاثية، يدعم الروبوت التحكم بالهاتف الذكي وتتبع الخطوط تلقائيًا. تتيح واجهة البلوتوث برمجة السرعة والاتجاه والحركة في الوقت الفعلي، بينما تتتبع مستشعرات الأشعة تحت الحمراء خطوط التباين بدقة عالية. يستكشف الطلاب منطق تعديل عرض النبضة (PWM)، وردود فعل بيانات المستشعر، والاتصال التسلسلي في الأنظمة المدمجة.
تتيح وحدة الموجات فوق الصوتية قياس المسافة آنيًا (2-400 سم) وتجنب العوائق تلقائيًا. كما تُدرِّس انتشار الموجات الصوتية، وتأخير الصدى، وتثليث المسافة. يستطيع الطلاب برمجة منطق التوقف الذاتي، وتخطيط المسار، ودمج أجهزة الاستشعار المتعددة، ما يُجسِّد الرياضيات النظرية مع التحكم الآلي في الروبوتات.
متوافق تمامًا مع بيئة التطوير المتكاملة Arduino IDE، ويدعم البرمجة بلغة C والترميز المرئي بالسحب والإفلات. يضمن مُشغّل L293D تحكمًا مستقرًا في المحركات المتعددة، بينما تُسهّل منافذ I²C/SPI/UART دمج المستشعرات. مثالي لتدريس منطق الدوائر، وهياكل التحكم، وإضافات الروبوتات القائمة على إنترنت الأشياء.
صُممت هذه المجموعة خصيصًا للفصول الدراسية، ومختبرات التصنيع، وبرامج العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات المنزلية، وهي تُنمّي معرفة شاملة بالإلكترونيات والميكانيكا والمنطق من خلال التجميع والتجريب. تتضمن أدلةً كاملةً، ومقاطع فيديو تعليمية، وتحدياتٍ للمشاريع، مما يُمكّن الإبداع والابتكار العملي في مجال الروبوتات.

① التحكم في التوازن الذاتي في الوقت الفعلي باستخدام الجيروسكوب ومقياس التسارع

تُعلّم مجموعة الروبوتات ذاتية التوازن المتقدمة هذه المبادئ الأساسية لفيزياء الحركة وهندسة التحكم. مزودًا بجيروسكوب MPU6050 ومقياس تسارع، يرصد النظام زوايا الميلان باستمرار ويستخدم خوارزميات PID (التناسب-التكامل-التفاضل) في الوقت الفعلي للحفاظ على التوازن العمودي. يتعلم الطلاب كيفية عمل حلقات التغذية الراجعة، وحسابات الزوايا، ودمج المستشعرات في الروبوتات ذاتية التشغيل الحقيقية. من خلال ضبط معلمات PID، يمكن للمستخدمين تجربة الاستقرار الديناميكي، وتعويض القصور الذاتي، والتحكم في مركز الثقل - وهي مهارات قابلة للتطبيق مباشرةً في الروبوتات الحديثة، والطائرات بدون طيار، وأنظمة التنقل التي يتحكم بها الذكاء الاصطناعي.