Schulungsübersicht
Einführung in ROS und Python für Robotik
- Überblick über die Eigenschaften und Architektur von ROS
- Vorteile der Verwendung von ROS für mobile Roboter
Grundlegendes zu ROS verstehen
- Kernkonzepte und -komponenten
- ROS-Dateisystem, Verzeichnisstruktur und Kommunikationsmodell
Einrichtung der Entwicklungsumgebung
- Installation von ROS und Python
- Konfiguration der ROS-Umgebung und -Arbeitsbereichs
- Vernetzung einer mobilen Roboterplattform mit ROS
Erstellen und Ausführen von ROS-Knoten mit Python
- Erstellung von ROS-Knoten mit Python
- Ausführen von Knoten und Verwenden von Kommandozeilentools
- Schreiben und Verwenden von ROS-Knotenstartdateien
- Verwendung von ROS-Parametern und -Protokollierung
Erstellen und Verwenden von ROS-Themen mit Python
- Erstellung von ROS-Themen mit Python
- Publishing und Abonnieren von ROS-Themen
- Verwendung von ROS-Nachrichtentypen und benutzerdefinierten Nachrichten
- Überwachen und Aufzeichnen von ROS-Themen mit ROS-Tools
Erstellen und Verwenden von ROS-Diensten mit Python
- Erstellung von ROS-Diensten mit Python
- Anfragen und Bereitstellung von ROS-Diensten
- Verwendung von ROS-Diensttypen und benutzerdefinierten Diensten
- Betrachten und Aufrufen von ROS-Diensten mit ROS-Tools
Erstellen und Verwenden von ROS-Aktionen mit Python
- Erstellung von ROS-Aktionen mit Python
- Versenden und Empfangen von ROS-Aktionszielen
- Verwendung von ROS-Aktionstypen und benutzerdefinierten Aktionen
- Verwalten und Abbrechen von ROS-Aktionen mit ROS-Tools
Verwenden von ROS-Paketen und -Bibliotheken für mobile Roboter
- Verwendung des ROS-Navigationsstapels für mobile Roboter
- Implementierung von ROS-SLAM-Paketen für mobile Roboter
- Einsatz von ROS-Wahrnehmungspaketen für mobile Roboter
Integration von ROS mit anderen Frameworks und Tools
- Verwendung von ROS mit OpenCV für Computer Vision
- Verwendung von ROS mit TensorFlow für maschinelles Lernen
- Verwendung von ROS mit Gazebo für Simulationen
- Verwendung von ROS mit anderen Frameworks und Tools
Fehlerbehebung und Debugging von ROS-Anwendungen
- Bearbeitung häufiger Probleme und Fehler in ROS-Anwendungen
- Anwendung effektiver Debugging-Techniken und -Tools
- Tipps und Best Practices zur Verbesserung der ROS-Leistung
Zusammenfassung und Nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in Robotik und deren Begrifflichkeiten
- Erfahrung mit Python-Programmierung und Datenanalyse
- Bekanntschaft mit dem Linux-Betriebssystem und Kommandozeilenwerkzeugen
Zielgruppe
- Robotikentwickler
- Robotik-Enthusiasten
Erfahrungsberichte (5)
Die Tatsache, dass wir mehr praktische Übungen mit Daten durchführen können, die denen ähneln, die wir in unseren Projekten verwenden (Satellitenbilder im Rasterformat)
Matthieu - CS Group
Kurs - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Maschinelle Übersetzung
Ich fand den Trainer sehr kenntnisreich und er beantwortete die Fragen mit Zuversicht, um das Verständnis zu klären.
Jenna - TCMT
Kurs - Machine Learning with Python – 2 Days
Maschinelle Übersetzung
Sehr gute Vorbereitung und Expertise des Trainers, perfekte Kommunikation auf Englisch. Der Kurs war praxisorientiert (Übungen + Austausch von Anwendungsbeispielen)
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Kurs - Developing APIs with Python and FastAPI
Maschinelle Übersetzung
Die Erklärung
Wei Yang Teo - Ministry of Defence, Singapore
Kurs - Machine Learning with Python – 4 Days
Maschinelle Übersetzung
Trainer entwickelt die Ausbildung an den Tempo der Teilnehmer angepasst
Farris Chua
Kurs - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Maschinelle Übersetzung