Fiziki süni intellekt ideyası odur ki, sistem yalnız mühiti müşahidə etməsin, həm də qərar verib hərəkət etsin. Autonomous Mobile Robot (AMR) – anbar, otel və ya restoranlarda gəzən çatdırılma robotları – bunun ən real nümunəsidir.
Bu cür robot həm naviqasiya, kompüter görməsi, Edge AI, həm də mühərriklərin dəqiq idarəsi və sensorların real-time oxunması kimi iki fərqli hesablama dünyasına ehtiyac duyur:
- Linux tərəfi: ROS 2, SLAM, Nav2, kompüter görməsi, AI inference
- MCU tərəfi: mühərrik drayverləri, enkoderlər, inertial sensorlar, yaxınlıq sensorları
Arduino® VENTUNO™ Q bu iki dünyanı eyni platada birləşdirir: Linux işlədən MPU və real-time MCU.
Necə işləyir: Sense – Decide – Act
Sense (hiss et) mərhələsində robot müxtəlif sensorları birləşdirir:
- 2D LiDAR – divar, dəhliz, mebel üçün əsas geometriya
- Stereo-depth kamera – 3D maneələr, masalar, çıxıntılar
- MIPI kamera – insan, stansiya, tray tanıma kimi vizual tapşırıqlar
- Arduino Modulino™ Distance – kor zonalar, şassi qarşısı
- Modulino Movement – sürətlənmə, bucaq sürəti, vibrasiya
- Təkər enkoderləri – real hərəkətin ölçülməsi, odometriya
Bu məlumatların bir qismi MCU-da lokal idarəetməyə, eyni zamanda Linux/ROS 2 tərəfə odometriya və IMU kimi dataların ötürülməsinə xidmət edir.
ROS 2, Nav2 və real-time idarəetmə
MPU üzərində ROS 2 bütün komponentləri bir framework daxilində birləşdirir:
- SLAM paketi LiDAR + odometriya ilə xəritə qurur
- Nav2 xəritədə marşrut planlayır, maneələrə görə yeniləyir
- Nəticədə
cmd_veltipli sürət komandaları yaranır
Bu komandalar MPU–MCU kommunikasiya qatı ilə real-time idarəetmə tətbiqinə ötürülür. MCU isə:
- Xətti və bucaq sürətini sol/sağ təkər hədəflərinə çevirir
- Mühərrik kontrollerləri ilə (məsələn, CAN üzərindən) danışır
- Enkoder rəyinə görə qapalı dövrə sürət idarəsini saxlayır
Eyni zamanda MCU yaxın məsafə sensorundan təcili maneə aşkar edərsə, Linux-u gözləmədən robotu təhlükəsiz stop rejiminə sala bilir.
Edge AI ilə kontekstli qərarlar
Naviqasiya üçün LiDAR + Nav2 kifayət etsə də, Edge AI robotun gördüyünü mənalandırır:
- Maneənin insan, oturacaq, araba olub-olmadığını ayırd edir
- Çatdırılma zonasını və ya tray-in götürülməsini tanıyır
- Vibrasiya datası ilə mexaniki nasazlıqları izləyə bilir
Edge Impulse və onun ROS 2 inteqrasiyası sayəsində model kameradan gələn görüntünü emal edir, nəticələr ROS 2 graph-ında digər nodelərə açıq olur. Hazır modeli bir kliklə Arduino App Lab-a deploy etmək də mümkündür.
Addım-addım prototip yanaşması
VENTUNO Q ilə AMR-i mərhələlərlə qurmaq rahatdır:
- Yalnız baza – MCU + mühərriklər + enkoderlər
- ROS 2 inteqrasiyası – MPU üzərində ROS 2,
cmd_velvə odometriya - LiDAR əlavə et – xəritə, lokalizasiya, avtonom naviqasiya
- Depth və qısa məsafə sensorları – daha yaxşı maneə aşkarlanması
- Vizual AI – insan/destinasiya tanıyan real çatdırılma robotu
Mexanika, qidalanma, sensor yerləşdirilməsi kimi işlər yenə sizdə qalır, amma Arduino VENTUNO Q Linux + MCU arxitekturası ilə növbəti nəsil AMR prototipləri üçün çox səliqəli başlanğıc nöqtəsi verir.
Mənbə: Arduino Blog
