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Dauer 21 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in ROS 2 und autonome Navigation
- Überblick über die Architektur und Funktionsweise von ROS 2
- Verständnis von Navigationssystemen in der Robotik
- Erichtung der ROS 2-Entwicklungsumgebung
Arbeit mit Sensoren und Datenerfassung
- Integration von LiDAR- und Kamerasensoren
- Erfassung und Verarbeitung von Sensordaten
- Visualisierung der Sensorausgabe mit Rviz
Grundlagen der Kartierung und Lokalisierung
- Prinzipien von SLAM
- Implementierung von 2D- und 3D-Kartierung
- Lokalisierung mit AMCL und anderen Techniken
Wegplanung und Hindernisvermeidung
- Erläuterung von Wegplanungsalgorithmen
- Erkennung und Vermeidung dynamischer Hindernisse
- Testen der Navigation in simulierten Umgebungen
Einsatz von Gazebo für Simulationen
- Erichtung von Gazebo-Simulationen mit ROS 2
- Testen von Robotermodellen und Navigationsstacks
- Leistungsanalyse in virtuellen Umgebungen
Einsatz von SLAM und Navigation auf realen Robotern
- Anbindung von ROS 2 an physische Hardware
- Kalibrierung von Sensoren und Aktuatoren
- Durchführung von Echtzeit-Navigationsexperimenten
Fehlerbehebung und Leistungsoptimierung
- Fehleranalyse bei Navigationsproblemen in ROS 2
- Optimierung der SLAM-Algorithmen für Effizienz
- Anpassung der Navigationsparameter
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis der Prinzipien der Robotik
- Erfahrung mit Linux-basierten Systemen
- Grundkenntnisse in der Programmierung mit Python oder C++
Zielgruppe
- Roboter-Ingenieure
- Entwickler für Automatisierungslösungen
- Forschungs- und Entwicklungsprofis im Bereich autonomer Systeme
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