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Dauer 21 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in ROS 2 und autonome Navigation
- Überblick über die Architektur und Fähigkeiten von ROS 2
- Verständnis von Navigationssystemen in der Robotik
- Einrichtung der ROS 2-Umgebung
Arbeit mit Sensoren und Datenerfassung
- Integration von LiDAR- und Kamera-Sensoren
- Erfassung und Verarbeitung von Sensordaten
- Visualisierung der Sensordaten mit Rviz
Grundlagen der Kartographie und Lokalisierung
- Prinzipien von SLAM
- Implementierung von 2D- und 3D-Kartierung
- Lokalisierung mit AMCL und anderen Techniken
Wegeplanung und Hindernisvermeidung
- Erforschung von Wegeplanungsalgorithmen
- Dynamische Hinderniserkennung und -vermeidung
- Testen der Navigation in simulierten Umgebungen
Verwendung von Gazebo für Simulationen
- Einrichtung von Gazebo-Simulationen mit ROS 2
- Testen von Robotmodellen und Navigationsstapeln
- Leistungsanalyse in virtuellen Umgebungen
Einsatz von SLAM und Navigation auf realen Robotern
- Verbindung von ROS 2 mit physischer Hardware
- Kalibrierung von Sensoren und Aktoren
- Durchführung von Echtzeit-Navigationsexperimenten
Fehlerbehebung und Leistungsoptimierung
- Fehlerdiagnose bei Navigationsproblemen in ROS 2
- Optimierung von SLAM-Algorithmen für Effizienz
- Fine-Tuning der Navigationsparameter
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse der Robotik-Prinzipien
- Erfahrung mit Linux-basierten Systemen
- Grundlegende Programmierkenntnisse in Python oder C++
Zielgruppe
- Robotik-Ingenieure
- Automatisierungsentwickler
- Profis im Bereich Forschung und Entwicklung 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