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Struttura del corso

Introduzione a ROS 2 e alla navigazione autonoma

  • Cenni sull’architettura e sulle capacità di ROS 2
  • Comprensione dei sistemi di navigazione nella robotica
  • Configurazione dell’ambiente di lavoro con ROS 2

Lavorare con i sensori e l’acquisizione dei dati

  • Integrazione di sensori LiDAR e telecamere
  • Raccolta e elaborazione dei dati provenienti dai sensori
  • Visualizzazione dei risultati con Rviz

Fondamenti di mappatura e localizzazione

  • Il funzionamento dei algoritmi SLAM
  • Implementazione della mappatura in 2D e 3D
  • Localizzazione tramite AMCL e altre tecniche avanzate

Pianificazione dei percorsi e evitamento degli ostacoli

  • Esplorazione degli algoritmi di pianificazione dei percorsi
  • Rilevamento e superamento dinamico degli ostacoli
  • Verifica delle prestazioni della navigazione in ambienti simulati

Utilizzo di Gazebo per la simulazione

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

Implementazione pratica del SLAM e della navigazione su robot reali

  • Collegamento di ROS 2 all’hardware fisico dei robot
  • Calibrazione accurata di sensori e attuatori
  • Svolgimento di esperimenti di navigazione in tempo reale

Risoluzione dei problemi e ottimizzazione delle prestazioni

  • Diagnostica e correzione degli errori nella navigazione con ROS 2
  • Ottimizzazione degli algoritmi SLAM per migliorarne l’efficienza
  • Regolazione dei parametri chiave della navigazione

Sintesi e prospettive future

Requisiti

  • Conoscenza dei principi fondamentali della robotica
  • Esperienza nell’utilizzo di sistemi basati su Linux
  • Conoscenze base di programmazione in Python o C++

Destinatari del corso

  • Ingegneri robotici
  • Sviluppatori di sistemi di automazione
  • Professionisti impegnati nella ricerca e nello sviluppo di sistemi autonomi
 21 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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