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Duración 21 horas
Temario del curso
Introducción a ROS 2 y la Navegación Autónoma
- Descripción 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 de cámaras.
- Recopilación y procesamiento de datos de sensores.
- Visualización de salidas de sensores utilizando Rviz.
Fundamentos del Mapeo y la Localización
- Principios del SLAM.
- Implementación de mapeo 2D y 3D.
- Localización utilizando AMCL y otras técnicas.
Planificación de Trayectorias y Esquive de Obstáculos
- Exploración de algoritmos de planificación de trayectorias.
- Detección y esquive dinámico de obstáculos.
- Pruebas de navegación en entornos simulados.
Uso de Gazebo para Simulación
- Configuración de simulaciones de Gazebo con ROS 2.
- Pruebas de modelos de robots y stacks de navegación.
- Análisis de rendimiento en entornos virtuales.
Despliegue de SLAM y Navegación en Robots Reales
- Conexión de ROS 2 con hardware físico.
- Calibración de sensores y actuadores.
- Ejecución de experimentos de navegación en tiempo real.
Resolución de Problemas y Optimización del Rendimiento
- Depuración de problemas de navegación en ROS 2.
- Optimización de algoritmos de SLAM para la eficiencia.
- Ajuste fino de 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++.
Público Objetivo
- Ingenieros de robótica.
- Desarrolladores de automatización.
- Profesionales de investigación y desarrollo en sistemas autónomos.
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