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Programa do Curso
Introdução ao ROS 2 e à Navegação Autônoma
- Visão geral da arquitetura e das capacidades do ROS 2
- Compreensão dos sistemas de navegação em robótica
- Configuração do ambiente ROS 2
Trabalhando com Sensores e Aquisição de Dados
- Integração de sensores LiDAR e câmeras
- Coleta e processamento de dados dos sensores
- Visualização das saídas dos sensores usando o Rviz
Fundamentos de Mapeamento e Localização
- Princípios do SLAM
- Implementação de mapeamento 2D e 3D
- Localização usando AMCL e outras técnicas
Planejamento de Caminho e Desvio de Obstáculos
- Exploração de algoritmos de planejamento de caminho
- Detectação e desvio dinâmicos de obstáculos
- Testes de navegação em ambientes simulados
Uso do Gazebo para Simulação
- Configuração de simulações no Gazebo com ROS 2
- Teste de modelos de robôs e pilhas de navegação
- Análise de desempenho em ambientes virtuais
Implantação do SLAM e da Navegação em Robôs Reais
- Conexão do ROS 2 ao hardware físico
- Calibração de sensores e atuadores
- Execução de experimentos de navegação em tempo real
Resolução de Problemas e Otimização de Desempenho
- Depuração de problemas de navegação no ROS 2
- Otimização de algoritmos SLAM para eficiência
- Ajuste fino dos parâmetros de navegação
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos princípios da robótica
- Experiência com sistemas baseados em Linux
- Conhecimento básico de programação em Python ou C++
Público-Alvo
- Engenheiros de robótica
- Desenvolvedores de automação
- Profissionais de pesquisa e desenvolvimento em sistemas autônomos
21 Horas
Testemunhos de Clientes (1)
Fornecimento dos materiais (máquina virtual) para iniciar imediatamente os exercícios e explicação do núcleo do ROS2. Por que as coisas funcionam de determinada maneira.
Arjan Bakema
Curso - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Máquina Traduzida