روبوت ذكاء اصطناعي ذكي للتعرف على الضوء مزود بمعالج Jetson Nano ونظام ROS 2 | يدعم مستشعرات Arduino لتتبع الإضاءة وإنشاء خرائط بصرية | خوارزميات OpenCV و TensorFlow تمكن من التنقل الذاتي بناءً على الضوء واكتشاف الألوان | اتصال Wi-Fi و Bluetooth لتكامل AIoT ومراقبة البيانات السحابية | مثالي لتعليم STEM وأبحاث الرؤية الصناعية والروبوتات الذكية.

الميزات الأساسية

• نظام الرؤية الاصطناعية والتعرف على الضوء يستخدم الروبوت خوارزميات OpenCV و TensorFlow لتحديد شدة الضوء واتجاهه ولونه. يعالج معالج Jetson Nano الصور في الزمن الفعلي لتوليد استجابات حركية ذاتية. من خلال هذا النظام، يتعلم الطلاب التحكم المعتمد على الضوء وتطبيقات الرؤية الاصطناعية في الروبوتات، مما يعزز فهمهم لمبادئ الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية في العالم الواقعي.
• تكامل ROS و Arduino لمزامنة المستشعرات يقوم نظام ROS بإدارة الاتصال بين وحدات Arduino والمستشعرات البصرية مثل LiDAR و IMU. تُدمج البيانات لتوفير استجابة تكيفية في البيئات المتغيرة. يتعلم الطلاب إنشاء Topics و Nodes لتنفيذ أنظمة استجابة ذكية وتحليل البيانات الحسية في الزمن الفعلي، مما يمنحهم خبرة عملية في هندسة البرمجيات والروبوتات الذكية.
• التعلم العميق لتصنيف الألوان والسطوع ينفذ معالج Jetson Nano شبكات CNN لاكتشاف درجات الحرارة اللونية وتحديد مناطق السطوع المختلفة. يتعلم الطلاب تدريب النماذج واستخدامها لتفسير الإضاءة ضمن التطبيقات العملية، مع التركيز على تحليل الألوان، استشعار الضوء، وتصنيف البيانات المرئية. يساهم هذا التدريب في تطوير مهاراتهم في التعلم الآلي والرؤية الاصطناعية.
• الاتصال عبر Wi-Fi و Bluetooth لتكامل AIoT يرسل الروبوت بيانات الإضاءة عبر Wi-Fi إلى لوحات تحكم سحابية لعرض خرائط الإضاءة وتحليلها. يتيح Bluetooth التحكم اليدوي والمعايرة الميدانية، مما يعزز التفاعل المباشر بين المستخدم والنظام. تكامل AIoT يتيح إدارة بيانات الإضاءة وتخزينها وتحليلها في الوقت الفعلي، ويدعم مشاريع التعلم الموزع والمراقبة عن بُعد في البيئات التعليمية والبحثية.
• منصة تعليمية مفتوحة المصدر لتجارب STEM والذكاء الاصطناعي يوفر الروبوت بيئة تعليمية مفتوحة لتعلم البرمجة، والرؤية الحاسوبية، والإضاءة الذكية. يدعم النظام لغات Python و C++ لتطوير تطبيقات في الرؤية الاصطناعية والتحكم في الروبوتات المستقلة. يكتسب الطلاب خبرة عملية في الجمع بين البرمجة والذكاء الاصطناعي والتحكم المادي، مما يجعل هذا النظام مثالياً لمعامل الجامعات، ومدارس STEM، ومراكز الابتكار التعليمي.