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Plan du cours

Introduction à ROS 2 et à la navigation autonome

  • Vue d'ensemble de l'architecture et des capacités de ROS 2
  • Compréhension des systèmes de navigation en robotique
  • Mise en place de l'environnement ROS 2

Travail avec les capteurs et l'acquisition de données

  • Intégration des capteurs lidars et 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
  • Mise en œuvre de la cartographie 2D et 3D
  • Localisation en utilisant 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
  • Tests de navigation dans des environnements simulés

Utilisation de Gazebo pour la simulation

  • Mise en place de simulations Gazebo avec ROS 2
  • Tests de modèles de robots et de piles de navigation
  • Analyse des performances dans des environnements virtuels

Déploiement de SLAM et de navigation sur de vrais robots

  • Connexion de ROS 2 au matériel physique
  • Calibration des capteurs et actionneurs
  • Exécution 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

  • Une compréhension des principes de la robotique
  • De l'expérience avec des systèmes basés sur Linux
  • Des connaissances de base en programmation en Python ou C++

Audience

  • Ingénieurs en robotique
  • Développeurs en automatisation
  • Professionnels de la recherche et du développement dans les systèmes autonomes
 21 Heures

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