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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

Nombre de participants


Prix par participant

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