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Schulungsübersicht
Einführung in ROS 2 und autonome Navigation
- Überblick über die Architektur und Funktionen von ROS 2
- Verständnis von Navigationssystemen in der Robotik
- Einrichtung der ROS 2-Umgebung
Arbeiten mit Sensoren und Datenerfassung
- Integration von LiDAR- und Kamerasensoren
- Sammeln und Verarbeiten von Sensordaten
- Visualisierung der Sensorausgaben mit Rviz
Grundlagen der Kartierung und Lokalisierung
- Prinzipien von SLAM
- Implementierung von 2D- und 3D-Kartierung
- Lokalisierung mit AMCL und anderen Techniken
Pfadplanung und Hindernisvermeidung
- Erkundung von Pfadplanungsalgorithmen
- Dynamische Erkennung und Vermeidung von Hindernissen
- Testen der Navigation in simulierten Umgebungen
Nutzung von Gazebo für Simulation
- Einrichtung von Gazebo-Simulationen mit ROS 2
- Testen von Robotermodellen und Navigationsstapeln
- Leistungsanalyse in virtuellen Umgebungen
Bereitstellung von SLAM und Navigation auf realen Robotern
- Verbindung von ROS 2 mit physischer Hardware
- Kalibrierung von Sensoren und Aktuatoren
- Durchführen von Echtzeit-Navigationsexperimenten
Fehlerbehebung und Leistungsoptimierung
- Debugging von Navigationsproblemen in ROS 2
- Optimieren von SLAM-Algorithmen hinsichtlich Effizienz
- Feinabstimmung der Navigationsparameter
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis der robotischen Grundprinzipien
- Erfahrung mit Linux-basierten Systemen
- Grundkenntnisse in der Programmierung mit Python oder C++
Zielgruppe
- Robotik-Ingenieure
- Automatisierungsentwickler
- Forschungs- und Entwicklungsfachkräfte im Bereich autonomer Systeme
21 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Bereitstellung der Materialien (virtuelle Maschine), um direkt mit den Übungen zu beginnen, sowie Erläuterung der ROS2-Kernkonzepte. Warum bestimmte Dinge auf eine bestimmte Weise funktionieren.
Arjan Bakema
Kurs - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Maschinelle Übersetzung