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Durée 21 heures
Plan du cours
Introduction à ROS 2 et à la navigation autonome
- Présentation de l'architecture et des fonctionnalités de ROS 2
- Comprendre les systèmes de navigation en robotique
- Configuration de l'environnement ROS 2
Travail avec les capteurs et l'acquisition de données
- Intégration de capteurs LiDAR et caméra
- 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 à l'aide d'AMCL et d'autres techniques
Planification de trajectoire et évitement des obstacles
- Exploration des algorithmes de planification de trajectoire
- Détection dynamique et évitement 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 robot 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
- Calibrage des capteurs et des actionneurs
- Exécution d'expériences de navigation en temps réel
Dépannage et optimisation des performances
- Diagnostic des problèmes de navigation dans ROS 2
- Optimisation des algorithmes SLAM pour l'efficacité
- Réglage fin des paramètres de navigation
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Comprendre les principes de la robotique
- Expérience des systèmes basés sur Linux
- Connaissances de base de la programmation en Python ou C++
Public cible
- Ingénieurs en robotique
- Développeurs en automatisation
- Professionnels de la R&D dans les 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