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Durée 21 heures
Plan du cours
Introduction à ROS 2 et à la navigation autonome
- Aperçu de l'architecture et des capacités de ROS 2
- Compréhension des systèmes de navigation en robotique
- Configuration de l'environnement ROS 2
Travailler avec les capteurs et l'acquisition de données
- Intégration des capteurs LiDAR et des caméras
- Collecte et traitement des données des capteurs
- Visualisation des sorties des capteurs à l'aide de Rviz
Fondamentaux de la cartographie et de la localisation
- Principes du SLAM
- Implémentation de la cartographie en 2D et en 3D
- Localisation à l'aide d'AMCL et d'autres techniques
Planification de trajectoire et évitement d'obstacles
- Exploration des algorithmes de planification de trajectoire
- Détection et évitement dynamiques des obstacles
- Test de la navigation dans des environnements simulés
Utilisation de Gazebo pour la simulation
- Configuration des simulations Gazebo avec ROS 2
- Test des modèles de robots et des piles de navigation
- Analyse des performances dans des environnements virtuels
Déploiement du SLAM et de la navigation sur des robots réels
- Connexion de ROS 2 à du matériel physique
- Calibration des capteurs et des actionneurs
- Réalisation d'expériences de navigation en temps réel
Dépannage et optimisation des performances
- Débogage des problèmes de navigation dans ROS 2
- Optimisation des algorithmes de SLAM pour l'efficacité
- Réglage fin des paramètres de navigation
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des principes de la robotique
- Expérience avec les systèmes basés sur Linux
- Connaissances de base en programmation en Python ou en C++
Public cible
- Ingénieurs en robotique
- Développeurs en automatisation
- Professionnels en recherche et développement de systèmes autonomes
Nos clients témoignent (1)
Fourniture des matériels (machine virtuelle) pour passer directement aux exercices, et explication des fondamentaux de ROS2. Comprendre pourquoi les choses fonctionnent d'une manière particulière.
Arjan Bakema
Formation - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Traduction automatique