Schulungsübersicht
Einführung in ROS und Python für Robotics
- Überblick über die Funktionen und Architektur von ROS
- Vorteile der Verwendung von ROS für die mobile Robotik
Verstehen von ROS
- Kernkonzepte und Komponenten
- ROS Dateisystem, Verzeichnisstruktur und Kommunikationsmodell
Einrichten der Entwicklungsumgebung
- Installation von ROS und Python
- Konfiguration der ROS-Umgebung und des Arbeitsbereichs
- Verbinden einer mobilen Roboterplattform mit ROS
Erstellen und Ausführen von ROS-Knoten mit Python
- Erstellen von ROS-Knoten mit Python
- Ausführen von Knoten und Verwendung von Kommandozeilen-Tools
- Schreiben und Verwenden von ROS-Knotenstartdateien
- Verwendung von ROS Parametern und Protokollierung
Erstellen und Verwenden von ROS Themen mit Python
- Erstellen von ROS Themen mit Python
- Veröffentlichen 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
- Erstellen von ROS Diensten mit Python
- Anfordern und Bereitstellen von ROS Diensten
- Nutzung von ROS Diensttypen und benutzerdefinierten Diensten
- Prüfen und Aufrufen von ROS-Diensten mit ROS-Werkzeugen
Erstellen und Verwenden von ROS Aktionen mit Python
- Erstellen von ROS Aktionen mit Python
- Senden und Empfangen von ROS Aktionszielen
- Verwendung von ROS-Aktionstypen und benutzerdefinierten Aktionen
- Verwalten und Abbrechen von ROS-Aktionen mit ROS-Werkzeugen
Verwendung von ROS Paketen und Bibliotheken für mobile Roboter
- Verwendung von ROS-Navigationspaketen 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 die Simulation
- Verwendung von ROS mit anderen Frameworks und Tools
Fehlersuche und Debugging von ROS-Anwendungen
- Behebung häufiger Probleme und Fehler in ROS-Anwendungen
- Anwendung von effektiven Debugging-Techniken und -Tools
- Tipps und bewährte Verfahren zur Verbesserung der ROS-Leistung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis grundlegender Konzepte und Terminologie der Robotik
- Erfahrung mit Python Programmierung und Datenanalyse
- Vertrautheit mit Linux Betriebssystemen und Befehlszeilentools
Zielgruppe
- Robotics Entwickler
- Robotics 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