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Temario del curso
Introducción a ROS 2 y Navegación Autónoma
- Vista general de la arquitectura y capacidades de ROS 2
- Comprensión de los sistemas de navegación en robótica
- Configuración del entorno ROS 2
Trabajo con Sensores y Adquisición de Datos
- Integración de sensores LiDAR y cámaras
- Recopilación y procesamiento de datos de sensores
- Visualización de salidas de 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 Evitación de Obstáculos
- Exploración de algoritmos de planificación de rutas
- Detección y evitación 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 de rendimiento en entornos virtuales
Despliegue de SLAM y Navegación en Robots Reales
- Conexión de ROS 2 a hardware físico
- Calibración de sensores y actuadores
- Ejecución de experimentos de navegación en tiempo real
Solucionar Problemas y Optimización del Rendimiento
- Depuración de problemas de navegación en ROS 2
- Optimización de algoritmos SLAM para 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++
Público 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
