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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.

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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