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 Dauer 21 Stunden

Schulungsübersicht

Einführung in ROS 2 und autonome Navigation

  • Überblick über die ROS 2-Architektur und -Funktionalitäten
  • Verständnis von Navigationssystemen in der Robotik
  • Einrichtung der ROS 2-Umgebung

Arbeit mit Sensoren und Datenerfassung

  • Integration von LiDAR- und Kamera-Sensoren
  • Erfassung und Verarbeitung von Sensordaten
  • Visualisierung der Sensorausgaben mit Rviz

Grundlagen der Kartierung und Lokalisierung

  • Prinzipien von SLAM
  • Implementierung von 2D- und 3D-Kartierung
  • Lokalisierung mittels AMCL und anderer Techniken

Wegplanung und Hindernisvermeidung

  • Untersuchung von Algorithmus für die Wegplanung
  • Dynamische Hinderniserkennung und -vermeidung
  • Testen der Navigation in simulierten Umgebungen

Nutzung von Gazebo für Simulationen

  • Einrichtung von Gazebo-Simulationen mit ROS 2
  • Testen von Robotmodellen und Navigationsstacks
  • Leistungsanalyse in virtuellen Umgebungen

Einsatz von SLAM und Navigation auf realen Robotern

  • Anbindung von ROS 2 an physische Hardware
  • Kalibrierung von Sensoren und Aktuatoren
  • Durchführung von Echtzeit-Navigationsexperimenten

Problembehebung und Leistungsoptimierung

  • Fehlerbehebung bei Navigationsproblemen in ROS 2
  • Optimierung von SLAM-Algorithmen für Effizienz
  • Feinjustierung der Navigationsparameter

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundverständnis der Prinzipien der Robotik
  • Erfahrung mit Linux-basierten Systemen
  • Grundkenntnisse in der Programmierung mit Python oder C++

Zielgruppe

  • Robotik-Ingenieure
  • Entwickler für Automatisierungslösungen
  • Fachkräfte in Forschung und Entwicklung im Bereich autonomer Systeme

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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