Autonomous Ackermann Steering Robot Platform | ROS2 AI Navigation System with LiDAR Mapping, Camera Vision & SLAM | Dual Control with Arduino & ESP32 | Supports Path Planning & Obstacle Avoidance | Python & C++ STEM Robot for AI Research

ఈ స్వయంప్రతిపత్త రోబోట్ అభ్యాస వేదిక అకెర్మాన్-స్టీరింగ్ భావన చుట్టూ నిర్మించబడింది, ఇది నిజమైన స్వీయ-డ్రైవింగ్ వాహనాల కైనమాటిక్స్‌ను పునరుత్పత్తి చేస్తుంది. ROS 2 పర్యావరణ వ్యవస్థను ఉపయోగించి, ఇది యాంత్రిక నియంత్రణ, సెన్సార్ ఫ్యూజన్ మరియు AI నిర్ణయం తీసుకోవడాన్ని వారధి చేసే ఓపెన్-సోర్స్ విద్యా వాతావరణాన్ని అందిస్తుంది. విద్యార్థులు మరియు పరిశోధకులు వాస్తవిక ప్రాజెక్టుల ద్వారా స్వయంప్రతిపత్తి నావిగేషన్, పాత్ ట్రాకింగ్ మరియు పర్యావరణ మ్యాపింగ్‌ను అన్వేషించవచ్చు.

ఈ వ్యవస్థ తక్కువ-స్థాయి మోటార్ నియంత్రణ కోసం Arduino మరియు హై-స్పీడ్ వైర్‌లెస్ కమ్యూనికేషన్ కోసం ESP32 లను కలిపే డ్యూయల్-ప్రాసెసర్ ఆర్కిటెక్చర్‌ను కలిగి ఉంది. ఈ డిజైన్ Wi-Fi ద్వారా టెలిమెట్రీని ప్రసారం చేస్తున్నప్పుడు స్టీరింగ్ మరియు ప్రొపల్షన్ మాడ్యూళ్ల మధ్య నిజ-సమయ సమన్వయాన్ని అనుమతిస్తుంది. ప్రెసిషన్ లిడార్ సెన్సార్, IMU యూనిట్ మరియు HD కెమెరాతో అమర్చబడి, ప్లాట్‌ఫారమ్ ROS 2 నోడ్‌లలో SLAM మ్యాపింగ్, విజువల్ ట్రాకింగ్ మరియు అడ్డంకి నివారణను ఏకకాలంలో నిర్వహిస్తుంది.

పైథాన్ లేదా C++లో కంట్రోల్ స్క్రిప్ట్‌లను వ్రాయడం ద్వారా, అభ్యాసకులు ROS అంశాలు, సేవలు మరియు లాంచ్ ఫైల్‌లతో ఆచరణాత్మక అనుభవాన్ని పొందుతారు. ముందుగా కాన్ఫిగర్ చేయబడిన వర్క్‌స్పేస్‌లో PID నియంత్రణ మరియు పథం ఉత్పత్తి కోసం నావిగేషన్ స్టాక్‌లు మరియు నమూనా అల్గారిథమ్‌లు ఉంటాయి. లిడార్ మరియు కెమెరా స్ట్రీమ్‌ల నుండి డేటాను RVizలో దృశ్యమానం చేయవచ్చు, అయితే మోషన్ మోడల్‌లను వాస్తవ-ప్రపంచ విస్తరణకు ముందు Gazebo సిమ్యులేషన్‌లో పరీక్షిస్తారు.

అకెర్మాన్ స్టీరింగ్ మెకానిజం విద్యార్థులకు వివిధ వేగాల వద్ద టర్నింగ్ రేడియేషన్, అవకలన పరిమితులు మరియు వాహన స్థిరత్వం యొక్క జ్యామితిని బోధిస్తుంది. అవకలన లేదా మెకానమ్ వ్యవస్థల మాదిరిగా కాకుండా, ఈ కాన్ఫిగరేషన్ ఆటోమోటివ్ కదలికను దగ్గరగా సూచిస్తుంది, ఇది స్వయంప్రతిపత్త డ్రైవింగ్ పరిశోధన మరియు రోబోటిక్స్ మరియు మెకానికల్ ఇంజనీరింగ్‌లో విశ్వవిద్యాలయ కోర్సులకు అనువైనదిగా చేస్తుంది.

స్థానికీకరణ ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి అభ్యాసకులు Lidar దూర డేటా మరియు దృశ్య లక్షణాలను కలిపి సెన్సార్ ఫ్యూజన్ అల్గారిథమ్‌లతో ప్రయోగాలు చేయవచ్చు. ESP32 ప్రాసెసర్ MQTT లేదా HTTP ప్రోటోకాల్‌ల ద్వారా క్లౌడ్ కనెక్టివిటీని నిర్వహిస్తుంది, రిమోట్ డేటా లాగింగ్ లేదా ఫ్లీట్ మానిటరింగ్ వంటి IoT ప్రాజెక్ట్‌లను అనుమతిస్తుంది. పాత్ ప్లానింగ్ (A*, Dijkstra మరియు DWA పద్ధతులు) మరియు నియంత్రణ మరియు సెన్సింగ్ వ్యవస్థల మధ్య నిజ-సమయ ఫీడ్‌బ్యాక్ లూప్‌ల భావనలను ప్రదర్శించడానికి విద్యావేత్తలు ఈ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను ఉపయోగిస్తారు.

అన్ని భాగాలు మాడ్యులర్ మరియు స్పష్టంగా లేబుల్ చేయబడ్డాయి, టంకం లేకుండా ప్లగ్-అండ్-ప్లే అసెంబ్లీకి మద్దతు ఇస్తాయి. ప్రాథమిక మాన్యువల్ నియంత్రణ నుండి పూర్తిగా స్వయంప్రతిపత్తి నావిగేషన్ వరకు విద్యార్థులు నిర్మించడంలో సహాయపడటానికి డాక్యుమెంటేషన్‌లో స్కీమాటిక్స్, ఫ్లోచార్ట్‌లు మరియు ఉదాహరణ కోడ్‌లు ఉన్నాయి. మెటల్ చట్రం తరగతి గది ప్రయోగాలకు మన్నికను నిర్ధారిస్తుంది మరియు ఓపెన్ ఆర్కిటెక్చర్ AI విజన్ మాడ్యూల్స్ మరియు అధునాతన ప్రాజెక్టుల కోసం అదనపు సెన్సార్‌లతో ఏకీకరణను అనుమతిస్తుంది.

ఆచరణాత్మక అభ్యాసం ద్వారా, విద్యార్థులు స్వయంప్రతిపత్తి వ్యవస్థలు మరియు AI అభివృద్ధిలో కెరీర్‌లకు సిద్ధమవుతూ నియంత్రణ సిద్ధాంతం, డేటా ఫ్యూజన్ మరియు ఎంబెడెడ్ ప్రోగ్రామింగ్ యొక్క వాస్తవ-ప్రపంచ ఇంజనీరింగ్ సూత్రాలను అర్థం చేసుకుంటారు. ఈ వేదిక కోడ్ నుండి చలనం వరకు తెలివితేటల వరకు పూర్తి అభ్యాస చక్రాన్ని సృష్టిస్తుంది - రోబోటిక్స్ విద్యను లీనమయ్యే, పరిశోధన-స్థాయి అనుభవంగా మారుస్తుంది.