Awesome GitHub Repositoriesأطر عمل الروبوتات

Openpilot هو نظام مساعدة سائق مفتوح المصدر يتكامل مع وحدات التحكم في المركبة لتوفير التوجيه والتسارع والفرملة الآلية. يعمل كبرمجيات وسيطة لروبوتات السيارات، ويستخدم بيئة وقت تشغيل متخصصة لمعالجة بيانات المستشعرات وتنفيذ أوامر التحكم في الوقت الفعلي التي تدير ديناميكيات المركبة. تتميز المنصة بواجهة محايدة للأجهزة تترجم أوامر القيادة القياسية إلى البروتوكولات المملوكة المطلوبة من قبل مجموعة واسعة من طرازات وماركات المركبات. تستخدم تخطيط المسار القائم على الشبكات العصبية للتنبؤ بالمسارات من البيانات المرئية والتاريخية، بينما تضمن حلقة التحكم الحتمية تعديلات عالية التردد لاستقرار المركبة. للحفاظ على السلامة التشغيلية، يدمج النظام عملية مراقبة مستقلة تراقب الأداء وتطلق فصلاً فورياً عند اكتشاف أي شذوذ. تعتمد بنية البرمجيات على دمج المستشعرات في الوقت الفعلي لمزامنة مدخلات الكاميرا والرادار في تمثيل بيئي موحد. تتواصل مكونات النظام عبر ناقل قائم على الرسائل لتسهيل تبادل البيانات منخفض التأخير بين المستشعرات والمشغلات، مدعومة بطبقة ترجمة معيارية تمكن التكامل مع بروتوكولات اتصالات السيارات المتنوعة.

PythonRobotics هي مجموعة شاملة من خوارزميات الروبوتات المعيارية والمحاكاة التعليمية المصممة للملاحة الذاتية، وتقدير الحالة، والتحكم في الحركة. يوفر المشروع مكتبة من التنفيذات المستقلة لتخطيط المسار، وتحديد الموقع، ورسم الخرائط، والحركية، مما يعمل كمورد للباحثين والطلاب لتجربة نظريات الروبوتات الأساسية والمتقدمة. يتميز المشروع بتصميم يركز على الخوارزميات حيث تعمل كل وحدة كنص برمجي معزول، مما يسمح بالاختبار المستقل والعرض التربوي الواضح. يتم تعيين كل تنفيذ بشكل صريح للأدبيات الأكاديمية أو كتب الروبوتات الأساسية، مما يضمن بقاء النماذج الرياضية واستراتيجيات التحكم قابلة للتحقق ودقيقة. يمكن للمستخدمين تنفيذ هذه السيناريوهات داخل بيئة محاكاة مفصولة تحافظ على حالتها الداخلية وحلقات التحكم الخاصة بها، ولا تتطلب أي تبعيات خارجية. يغطي سطح القدرات مجموعة واسعة من مجالات الروبوتات، بما في ذلك الملاحة الجوية، والحركة ثنائية الأرجل، والتحكم في الذراع متعددة المفاصل. ويتميز بمجموعات أدوات واسعة لدمج المستشعرات الاحتمالية، ورسم الخرائط البيئية، وتتبع المسار، وكلها مدعومة بحسابات رقمية عالية الأداء. يتم عرض الرسوم المتحركة الهندسية في الوقت الفعلي وتقديرات الحالة مباشرة من بيانات المحاكاة باستخدام مكتبات الرسم القياسية.

Apollo هي حزمة برمجيات شاملة مصممة لتطوير المركبات ذاتية القيادة، وتوفر المكونات اللازمة للإدراك والتخطيط والتحكم. تعمل كبرمجيات وسيطة للروبوتات عالية الأداء، وتستخدم ناقل بيانات للنشر والاشتراك لتسهيل الاتصال منخفض التأخير بين الوحدات الموزعة ومستشعرات الأجهزة. تدمج المنصة البيانات من الكاميرات، وLidar، والرادار من خلال إطار عمل لدمج المستشعرات لإنشاء نموذج بيئي في الوقت الفعلي للملاحة. يتميز النظام بإطار عمل وقت تشغيل قائم على المكونات يدير جدولة المهام وتخصيص الموارد، مدعوماً بطبقة تجريد الأجهزة التي تفصل منطق القيادة عن تكوينات المركبات المحددة. لضمان سلوك متسق أثناء الاختبار، فإنه يتضمن محرك إعادة تشغيل حتمي لتدفقات بيانات المستشعرات ويدعم المحاكاة في الحلقة (hardware-in-the-loop). تستخدم المنصة أيضاً جدولة الرسم البياني غير الدوري الموجه ونقل الذاكرة المشتركة بدون نسخ لتحسين تدفق البيانات والكفاءة الحسابية عبر أنظمة الروبوتات المعقدة. توفر البرمجيات واجهة تحكم قياسية للمركبة لترجمة قرارات الملاحة إلى أوامر ميكانيكية. يتوفر توثيق شامل، بما في ذلك تعليمات التثبيت، وأدلة تكامل الأجهزة، وسلسلة من أدلة البدء السريع لإصدارات مختلفة من المنصة.

ArduPilot هو منصة برمجية للطيار الآلي للمركبات ذاتية القيادة مصممة لإدارة الملاحة، والاستقرار، وتنفيذ المهام للمركبات الجوية والأرضية والبحرية. يعمل كجهاز تحكم طيران شامل يستخدم نواة نظام تشغيل في الوقت الفعلي لإدارة حلقات التحكم المتزامنة، ودمج المستشعرات، والمنطق القائم على الحالة لأنماط التشغيل المتنوعة. يتميز النظام بطبقة تجريد أجهزة معيارية تفصل منطق الملاحة عن برامج تشغيل المستشعرات المحددة وبنيات المتحكمات الدقيقة. يستخدم بروتوكول قياس عن بُعد موجه للرسائل لتسهيل الاتصال بين المركبة والمحطات الأرضية، بينما يراقب نظام مراقبة قائم على الأحداث مقاييس الصحة باستمرار لإطلاق إجراءات الاسترداد الآلي أثناء الإخفاقات الحرجة. توفر المنصة سطح قدرات واسع لعمليات الأنظمة غير المأهولة، بما في ذلك تنفيذ مهام الملاحة المبرمجة وتنسيق استقرار الحمولة متعددة المحاور للتصوير. كما تتضمن أنظمة متكاملة لبث مقاييس الحالة في الوقت الفعلي وتسجيل بيانات القياس عن بُعد عالية الدقة لدعم تحليل الأداء بعد المهمة.

هذا المشروع عبارة عن برمجيات طيار آلي للتحكم في الطيران مصممة كنظام تشغيل في الوقت الفعلي لإدارة ديناميكيات الطيران والملاحة للمروحيات المتعددة ذاتية القيادة، والطائرات ذات الأجنحة الثابتة، والمركبات الجوالة. وهو يعمل كإطار عمل طيار آلي متعدد المركبات يدعم تكوينات طائرات مختلفة، بما في ذلك منصات الإقلاع والهبوط العمودي عبر البيئات الصناعية. يتضمن النظام حزمة اتصالات MAVLink لتبادل بيانات القياس عن بُعد والأوامر بين المركبات غير المأهولة ومحطات التحكم الأرضية. كما يوفر محاكي طيران داخل البرنامج لاختبار منطق الطيار الآلي وسلوك الطيران في بيئة افتراضية دون الحاجة إلى أجهزة فعلية. يدمج إطار العمل طبقة تجريد الأجهزة لدمج المستشعرات والمشغلات وأجهزة راديو القياس عن بُعد في لوحات التحكم في الطيران. كما يغطي اتصالات المركبات غير المأهولة باستخدام بروتوكولات قياسية وإدارة ديناميكيات الطيران للمنصات غير المأهولة الهجينة.

F Prime هو إطار عمل قائم على المكونات مصمم لتطوير ونشر البرمجيات المدمجة وبرمجيات الطيران الفضائي. يوفر بنية معيارية تفصل منطق البرمجيات عن واجهات الاتصال، مما يسمح للمطورين بتحديد هياكل النظام من خلال لغة نمذجة خاصة بالمجال. يتيح هذا النهج القائم على النماذج توليد الكود آلياً، مما يضمن الاتساق عبر طوبولوجيا النظام المعقدة مع الحفاظ على عقود واجهة صارمة بين وحدات البرمجيات. يتميز إطار العمل بنظام بناء متكامل ومجموعة عمليات بيانات أرضية. فهو يقوم بأتمتة دورة حياة البرمجيات المدمجة بالكامل، بدءاً من التجميع المتقاطع وإدارة التبعيات وصولاً إلى توليد واجهات القياس عن بُعد والأوامر. من خلال توفير بيئة موحدة لكل من برمجيات الطيران الموجودة على متن المركبة والمراقبة الأرضية، فإنه يسهل التكامل والاختبار والتحكم في الأنظمة المدمجة الموزعة عبر منصات أجهزة متنوعة. بالإضافة إلى بنيته الأساسية، يتضمن المشروع أدوات شاملة لمراقبة النظام، بما في ذلك تصور القياس عن بُعد في الوقت الفعلي، وتسجيل الأحداث، وتتبع التشخيص. وهو يدعم مجموعة واسعة من سيناريوهات النشر، من بيئات الأجهزة الخام (bare-metal) إلى أنظمة التشغيل في الوقت الفعلي، ويوفر آليات لإدارة الذاكرة، ونمذجة السلوك القائم على الحالة، وتنفيذ المهام غير المتزامنة. يتم صيانة المشروع كمستودع C++ مع توثيق شامل ودعم لنظام البناء من أجل التطوير عبر المنصات.

منصة Open-Source Rover هي إطار عمل للأجهزة والبرمجيات لبناء والتحكم في مركبات استكشاف كوكبية ذات ست عجلات. توفر هيكل روبوت بست عجلات وإطار عمل روبوتات معياري مصمم لدمج محركات وأحجام عجلات ومواد هيكل مختلفة. تتميز المنصة بهيكل بست عجلات مجهز بنظام تعليق محوري تفاضلي وآلية توجيه Ackerman لتمكين الملاحة عبر التضاريس الخارجية الوعرة. يتم التحكم من خلال نظام اتصال يربط المعالجات المركزية بالأجهزة عبر Bluetooth أو WiFi أو USB للتشغيل عن بُعد. يتضمن النظام حوكمة كهربائية لإدارة الطاقة، وتحديداً تتبع جهد البطارية وسحب التيار لمنع التفريغ العميق. كما يدعم تنسيق سرعات المحرك الفردية واتجاهات العجلات للملاحة الدقيقة للمركبة.

PyRobot is a light weight, high-level interface which provides hardware independent APIs for robotic manipulation and navigation. This repository also contains the low-level stack for LoCoBot, a low cost mobile manipulator hardware platform.

نظام تشغيل الروبوت الإصدار 2.0 رائع!

برمجيات روبوت NASA Astrobee

كان Makani مشروعاً لتطوير توربينات رياح محمولة جواً على نطاق تجاري، وبلغ ذروته في اختبار طيران لـ Makani M600 قبالة ساحل النرويج. تم الآن جعل جميع برمجيات Makani مفتوحة المصدر. يحتوي هذا المستودع على محاكي طيران Makani العامل، ووحدة التحكم (الطيار الآلي)، وأدوات التصور، وأدوات مراقبة الطيران في مركز القيادة. بالإضافة إلى ذلك، تم تضمين جميع البرمجيات الثابتة لإلكترونيات الطيران تقريباً، وإن كانت ربما ليست في حالة قابلة للبناء، بسبب إزالة بعض الأكواد المملوكة لأطراف ثالثة. نأمل أن يكون هذا الكود ملهماً ومفيداً لمجتمعات طاقة الرياح القائمة على الطائرات الورقية والمجتمعات الأوسع.

إطار عمل قائم على ROS وصورة RPi للتحكم في الطائرات بدون طيار التي تعمل بنظام PX4 🍀

تعلم الروبوتات مع JdeRobot

تم بناء منصة CARMA على نظام تشغيل الروبوت (ROS) وتستخدم برمجيات مفتوحة المصدر (OSS) التي تمكن ميزات أتمتة القيادة التعاونية (CDA) للسماح لأنظمة القيادة الآلية بالتفاعل والتعاون مع البنية التحتية والمركبات الأخرى من خلال الاتصال. توثيق الكود المصدري Doxygen:

صندوق أدوات Python للروبوتات

برمجيات مفتوحة المصدر للقيادة الذاتية للبيئات منخفضة السرعة

This repository contains the codebase to run experiments on personalized navigation and use the PInNED dataset.