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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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