使用 ROS 2 進行自主導航與 SLAM培訓
ROS 2(Robot Operating System 2)是一個開源框架,旨在支持開發複雜且可擴展的機器人應用。
本課程由講師現場指導,提供線上或線下培訓方式。適合具備中等級別的機器人工程師和開發人員,希望透過 ROS 2 實現自主導航與 SLAM(即時定位與地圖構建)。
完成本培訓後,學員將能夠:
- 設置並配置用於自主導航應用的 ROS 2。
- 實現用於地圖構建與定位的 SLAM 演算法。
- 將雷射雷達(LiDAR)和攝影機等感測器整合至 ROS 2。
- 在 Gazebo 中模擬並測試自主導航。
- 在實體機器人上部署導航棧。
課程形式
- 互動式講授與討論。
- 使用 ROS 2 工具和模擬環境進行實作練習。
- 在虛擬或實體機器人上進行實地實驗室實施與測試。
課程客製化選項
- 如需為本課程申請客製化培訓,請聯繫我們以安排。
感謝您提交詢問!我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
感謝您提交預訂!我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
課程簡介
ROS 2 與自主導航簡介
- ROS 2 架構與功能概覽
- 理解機器人中的導航系統
- 設置 ROS 2 環境
感測器資料處理與獲取
- 整合 LiDAR 與攝影機感測器
- 收集並處理感測器數據
- 使用 Rviz 可視化感測器輸出
地圖構建與定位基礎
- SLAM 原理
- 實現 2D 與 3D 地圖構建
- 使用 AMCL 及其他技術進行定位
路徑規劃與障礙物避讓
- 探索路徑規劃演算法
- 動態障礙物偵測與避讓
- 在模擬環境中測試導航
使用 Gazebo 進行模擬
- 設置帶有 ROS 2 的 Gazebo 模擬
- 測試機器人模型與導航棧
- 在虛擬環境中分析性能
在實體機器人上部署 SLAM 與導航
- 將 ROS 2 連接至實體硬體
- 校準感測器與執行器
- 執行即時導航實驗
除錯與性能優化
- 除錯 ROS 2 中的導航問題
- 優化 SLAM 演算法的效率
- 微調導航參數
總結與下一步
最低要求
- 具備機器人原理的基本理解
- 有基於 Linux 系統的經驗
- 具備 Python 或 C++ 編程的基礎知識
受眾
- 機器人工程師
- 自動化開發人員
- 自主系統領域的研究與開發專業人士
21 小時
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macao@nobleprog.com 或 +852 81990613
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客戶評論 (1)
提供材料(虛擬機)以便直接進入練習,並解釋Ros2核心。爲什麼某些東西會以特定方式工作。
Arjan Bakema
課程 - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
機器翻譯
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