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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
Recensioni (1)
Fornitura dei materiali (macchina virtuale) per iniziare immediatamente gli esercizi e spiegazione del nucleo di ROS2. Il motivo per cui le cose funzionano in un determinato modo.
Arjan Bakema
Corso - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Traduzione automatica