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 Durata 21 ore

Struttura del corso

Introduzione a ROS 2 e Navigazione Autonoma

  • Panoramica sull'architettura e sulle funzionalità di ROS 2
  • Comprensione dei sistemi di navigazione nella robotica
  • Configurazione dell'ambiente ROS 2

Lavoro con Sensori e Acquisizione Dati

  • Integrazione di sensori LiDAR e fotocamere
  • Raccolta ed elaborazione dei dati dei sensori
  • Visualizzazione delle uscite dei sensori utilizzando Rviz

Fondamenti di Mappatura e Localizzazione

  • Principi della SLAM
  • Implementazione della mappatura 2D e 3D
  • Localizzazione utilizzando AMCL e altre tecniche

Pianificazione del Percorso e Evitamento degli Ostacoli

  • Esplorazione degli algoritmi di pianificazione del percorso
  • Rilevamento e evitamento dinamico degli ostacoli
  • Test della navigazione in ambienti simulati

Utilizzo di Gazebo per la Simulazione

  • Configurazione delle simulazioni Gazebo con ROS 2
  • Test dei modelli robotici e degli stack di navigazione
  • Analisi delle prestazioni in ambienti virtuali

Implementazione della SLAM e della Navigazione su Robot Reali

  • Connessione di ROS 2 all'hardware fisico
  • Calibrazione dei sensori e degli attuatori
  • Esecuzione di esperimenti di navigazione in tempo reale

Risoluzione dei Problemi e Ottimizzazione delle Prestazioni

  • Debug dei problemi di navigazione in ROS 2
  • Ottimizzazione degli algoritmi SLAM per l'efficienza
  • Regolazione fine dei parametri di navigazione

Riepilogo e Prossimi Passi

Requisiti

  • Conoscenza dei principi della robotica
  • Esperienza con sistemi basati su Linux
  • Nozioni di base di programmazione in Python o C++

Pubblico Target

  • Ingegneri della robotica
  • Sviluppatori di automazione
  • Professionisti della ricerca e sviluppo nei sistemi autonomi

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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