الدورة التدريبية: معالجة بيانات LiDAR المتقدمة واكتشاف الكائنات في الروبوتات

مقدمة

دورة معالجة بيانات LiDAR المتقدمة والكشف عن الأجسام في الروبوتات مصممة بدقة لتزويد المشاركين بمعرفة عميقة ومهارات عملية أساسية للعمل بشكل فعال مع تكنولوجيا LiDAR. تركز هذه الدورة على أحدث وأحدث التقنيات والأدوات والأطر المتاحة لمعالجة بيانات LiDAR والكشف عن الأجسام في بيئات ثلاثية الأبعاد (3D). ستحصل المشاركون على رؤى حول خطوات معالجة بيانات LiDAR الضرورية لتنفيذ تطبيقات الروبوتات الناجحة.

أهداف الدورة

• فهم مواصفات LiDAR وورقات المواصفات لاتخاذ قرارات مستنيرة بشأن اختيار أجهزة الاستشعار لمشاريع معينة.
• اختيار جهاز الاستشعار الأكثر ملاءمة لتطبيق الروبوتات بناءً على متطلبات المشروع.
• إتقان أساسيات تكنولوجيا LiDAR وتطبيقاتها.
• استخدام أغلفة ROS (نظام تشغيل الروبوت) للحصول على بيانات LiDAR في الوقت الحقيقي من أجهزة الاستشعار.
• حفظ بيانات LiDAR في ملفات لمزيد من التحليل والمعالجة.
• تحليل مواصفات أداء أجهزة الاستشعار الخاصة بـ LiDAR.
• تطوير أكواد بلغة Python وC++ باستخدام ROS وPCL (مكتبة السحابة النقطية) لاستخراج رؤى ذات مغزى من بيانات LiDAR في الوقت الحقيقي في نظام الروبوتات.
• تصور وتطوير وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي/الشبكات العصبية العميقة (AI/DNN) للكشف عن الأجسام وتصنيفها في بيانات السحابة النقطية ثلاثية الأبعاد.

محاور الدورة

اليوم الأول: مقدمة في تكنولوجيا LiDAR

• نظرة عامة على مبادئ LiDAR وتطبيقاتها في الروبوتات.
• أنواع أجهزة استشعار LiDAR ومواصفاتها.
• اختيار أجهزة الاستشعار LiDAR: فهم ورقات مواصفات LiDAR والمواصفات الفنية، والعوامل التي يجب مراعاتها عند اختيار جهاز الاستشعار لمشروع معين.
• إعداد أجهزة الاستشعار على نظام Linux: توصيل أجهزة استشعار LiDAR بأنظمة Linux، تثبيت السائقين، واستخدام أدوات التصور والتقاط التي يوفرها المصنع.

اليوم الثاني: الحصول على البيانات في الوقت الحقيقي باستخدام ROS

• مقدمة في ROS ودوره الأساسي في الروبوتات.
• إعداد بيئة ROS للحصول على بيانات LiDAR في الوقت الحقيقي.
• تكوين أغلفة ROS لأجهزة استشعار LiDAR محددة لتسهيل معالجة البيانات في الوقت الحقيقي.
• تخزين بيانات LiDAR: حفظ بيانات LiDAR في ملفات، مع التركيز على تنسيقات الملفات لتخزين بيانات السحابة النقطية.

اليوم الثالث: استكشاف البيانات والتصور

• مقدمة في حزم Python لاستكشاف البيانات والتصور.
• استخدام دفاتر الويب للتصور التفاعلي لخصائص وخصائص LiDAR.

اليوم الرابع: معالجة بيانات LiDAR باستخدام ROS وPCL

• مقدمة في مكتبة السحابة النقطية (PCL) لمعالجة بيانات LiDAR بكفاءة.
• تطوير أكواد بلغة Python وC++ باستخدام ROS وPCL للتحليل البياني في الوقت الحقيقي، واستخراج الميزات والمعلومات من بيانات السحابة النقطية.

اليوم الخامس: الكشف عن الأجسام وتصنيفها في 3D

• مقدمة في الذكاء الاصطناعي/الشبكات العصبية العميقة لتحليل بيانات السحابة النقطية.
• تصور خوارزميات الكشف عن الأجسام وتصنيفها لبيانات LiDAR، مع التركيز على تقنيات دمج المستشعرات.
• تطوير وتدريب وتقييم نماذج AI/DNN للكشف عن الأجسام في الوقت الحقيقي في السحابة النقطية ثلاثية الأبعاد، مما يمكّن الروبوتات من التعرف على الأجسام وتصنيفها بشكل مستقل.

الخاتمة

في نهاية هذه الدورة المتقدمة حول معالجة بيانات LiDAR، سيحصل المشاركون على فهم شامل لماهية LiDAR، والخطوات الأساسية المتضمنة في معالجة بيانات LiDAR، وكيفية تنفيذ خوارزميات الكشف عن الأجسام بشكل فعال.

ستعمل هذه الدورة التدريبية على تمكين المشاركين من الاستفادة من تكنولوجيا LiDAR في الروبوتات، مما يضمن تطبيق هذه المهارات في سيناريوهات العالم الحقيقي، وتعزيز خبراتهم في هذا المجال سريع التطور.