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Temario del curso
Introducción a ROS 2 y la navegación autónoma
- Vista general de la arquitectura y capacidades de ROS 2.
- Comprensión de los sistemas de navegación en robótica.
- Configuración del entorno de ROS 2.
Trabajo con sensores y adquisición de datos
- Integración de sensores LiDAR y cámaras.
- Recopilación y procesamiento de datos de sensores.
- Visualización de las salidas de los sensores utilizando Rviz.
Fundamentos de mapeo y localización
- Principios de SLAM.
- Implementación de mapeo 2D y 3D.
- Localización utilizando AMCL y otras técnicas.
Planificación de rutas y evasión de obstáculos
- Exploración de algoritmos de planificación de rutas.
- Detección y evasión dinámica de obstáculos.
- Pruebas de navegación en entornos simulados.
Uso de Gazebo para simulación
- Configuración de simulaciones de Gazebo con ROS 2.
- Prueba de modelos de robots y pilas de navegación.
- Análisis del rendimiento en entornos virtuales.
Despliegue de SLAM y navegación en robots reales
- Conexión de ROS 2 al hardware físico.
- Calibración de sensores y actuadores.
- Ejecución de experimentos de navegación en tiempo real.
Solución de problemas y optimización del rendimiento
- Depuración de problemas de navegación en ROS 2.
- Optimización de algoritmos SLAM para mayor eficiencia.
- Ajuste fino de los parámetros de navegación.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los principios de la robótica.
- Experiencia con sistemas basados en Linux.
- Conocimientos básicos de programación en Python o C++.
Audiencia objetivo
- Ingenieros de robótica.
- Desarrolladores de automatización.
- Profesionales de investigación y desarrollo en sistemas autónomos.
21 Horas
Reseñas (1)
Suministro de los materiales (máquina virtual) para comenzar directamente con los ejercicios y explicación del núcleo de ROS2. Por qué las cosas funcionan de cierta manera.
Arjan Bakema
Curso - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Traducción Automática