بناءً على الدليل التفصيلي السابق، إليك قائمة بالبرامج والمكتبات التي تحتاج إلى تحميلها على جهاز الكمبيوتر (بيئة التطوير) ثم نقلها أو بنائها على Raspberry Pi 5: ## 1. **برامج التطوير الأساسية على الكمبيوتر** ### نظام التشغيل والتطوير: - **Raspberry Pi Imager** (لحرق نظام التشغيل على بطاقة SD) - **Visual Studio Code** أو **PyCharm** (محرر كود) - **Git** (للتحكم بالإصدارات) ### مكتبات Python الأساسية: ```bash # على جهاز الكمبيوتر (للتطوير والاختبار) pip install numpy opencv-python opencv-contrib-python pip install tensorflow tensorflow-lite # أو onnxruntime pip install pyserial pynput pip install matplotlib jupyter # للتصوير والتحليل ``` ## 2. **مكتبات خاصة بالرؤية الحاسوبية** ### OpenCV مع دعم خاص: ```bash # إصدار محسن للـRaspberry Pi (يُنصح ببنائه من المصدر) pip install opencv-python==4.8.1 # أو أحدث إصدار ``` ### نماذج الذكاء الاصطناعي: 1. **YOLO** (للكشف عن الأهداف): ```bash pip install ultralytics # لـYOLOv8 # أو git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet # لـYOLOv4 ``` 2. **TensorFlow Lite** (للتشغيل على RPi): ```bash pip install tflite-runtime ``` ## 3. **مكتبات اتصال وحدة تحكم الطيران** ### للاتصال عبر MSP (MultiWii Serial Protocol): ```bash pip install pyMultiWii # أو pip install msp-python ``` ### للاتصال عبر MAVLink (إذا كانت FC تدعمه): ```bash pip install pymavlink pip install dronekit ``` ## 4. **برامج مساعدة للتصميم والاختبار** ### محاكاة واختبار: - **Betaflight Configurator** (لتعديل إعدادات FC) - **Mission Planner** أو **QGroundControl** (للمراقبة) ### معالجة الصور والفيديو: ```bash pip install imageio pillow scikit-image pip install imutils # لوظائف معالجة الصور المساعدة ``` ## 5. **مكتبات التحكم والرياضيات** ### للتحكم PID والمرشحات: ```bash pip install simple-pid # مكتبة PID جاهزة pip install filterpy # للمرشحات الكالمانية ``` ### للرسوميات والواجهات: ```bash pip install pyqt5 # أو tkinter (مضمن مع Python) pip install pygame # لمحاكاة التحكم ``` ## 6. **خطوات التثبيت على Raspberry Pi 5** ### أولاً: حرق نظام التشغيل: 1. حمل **Raspberry Pi OS** (64-bit) باستخدام Raspberry Pi Imager 2. فعّل SSH وضبط كلمة المرور من خلال Imager ### ثانياً: التثبيت الأساسي عبر SSH: ```bash # تحديث النظام sudo apt update && sudo apt upgrade -y # المكتبات الأساسية sudo apt install -y python3-pip python3-dev python3-venv sudo apt install -y build-essential cmake git # مكتبات الوسائط المتعددة sudo apt install -y libjpeg-dev libtiff5-dev libpng-dev sudo apt install -y libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev ``` ### ثالثاً: إنشاء بيئة افتراضية: ```bash python3 -m venv autoaim_env source autoaim_env/bin/activate ``` ### رابعاً: تثبيت مكتبات Python: ```bash pip install numpy opencv-python pyserial pip install tflite-runtime # أخف من tensorflow كامل ``` ## 7. **البرامج الاختيارية (حسب الحاجة)** ### للمراقبة والتسجيل: ```bash pip install opencv-python-headless # بدون واجهة رسومية pip install picamera2 # للتحكم بكاميرا Raspberry Pi ``` ### للتواصل الشبكي: ```bash pip install zeroconf # للاكتشاف التلقائي pip install flask # لواجهة ويب للتحكم ``` ## 8. **هيكل المشروع المقترح** ``` autoaim_project/ ├── models/ # نماذج الذكاء الاصطناعي │ ├── yolov4-tiny.weights │ └── labels.txt ├── calibration/ # معايرة الكاميرا │ └── camera_calibration.npy ├── src/ │ ├── detector.py # كشف وتتبع الأهداف │ ├── pid_controller.py # وحدة تحكم PID │ ├── msp_handler.py # اتصال MSP مع FC │ └── main.py # البرنامج الرئيسي ├── config/ │ └── settings.yaml # إعدادات النظام └── requirements.txt # قائمة المكتبات ``` ## 9. **ملاحظات مهمة** 1. **اختبار المكتبات أولاً على الكمبيوتر** قبل نقلها إلى Raspberry Pi 2. **استخدم virtual environments** لعزل مشاريعك 3. **احتفظ بـrequirements.txt** لتثبيت سهل: ```bash pip freeze > requirements.txt # ثم على RPi: pip install -r requirements.txt ``` 4. **ابدأ بمكتبات بسيطة** ثم تقدم للتعقيد: - ابدأ بـOpenCV الأساسي - أضف كشف الأهداف - ثم أضف نظام التتبع - وأخيراً التحكم PID 5. **للأداء الأمثل على RPi 5**: ```bash # استخدم إصدارات محسنة لـARM pip install numpy==1.24.3 # إصدار محسن لـARM # أو بني المكتبات من المصدر مع تحسينات NEON ``` هل تحتاج إلى شرح مفصل لأي من هذه المكتبات أو كيفية تكوينها؟