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课程大纲
ROS 2与自主导航简介
- ROS 2架构与功能概述
- 理解机器人中的导航系统
- 设置ROS 2环境
传感器与数据采集
- 集成LiDAR和摄像头传感器
- 收集与处理传感器数据
- 使用Rviz可视化传感器输出
地图构建与定位基础
- SLAM原理
- 实现2D与3D地图构建
- 使用AMCL及其他技术进行定位
路径规划与障碍物避让
- 探索路径规划算法
- 动态障碍物检测与避让
- 在模拟环境中测试导航
使用Gazebo进行模拟
- 设置ROS 2的Gazebo模拟
- 测试机器人模型与导航堆栈
- 分析虚拟环境中的性能
在真实机器人上部署SLAM与导航
- 将ROS 2连接到物理硬件
- 校准传感器与执行器
- 运行实时导航实验
故障排除与性能优化
- 调试ROS 2中的导航问题
- 优化SLAM算法以提高效率
- 微调导航参数
总结与下一步
要求
- 了解机器人原理
- 具备Linux系统经验
- 具备Python或C++编程基础知识
受众
- 机器人工程师
- 自动化开发者
- 自主系统研发专业人员
21 小时
客户评论 (1)
提供材料(虚拟机)以便直接进入练习,并解释Ros2核心。为什么某些东西会以特定方式工作。
Arjan Bakema
课程 - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
机器翻译