ROS2 路径规划和计算机视觉迷宫求解

使用机器人操作系统 2 进行移动机器人定位、导航和运动规划

讲师:Muhammad Luqman

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你将会学到的

  • 构建您自己的迷宫求解模拟 (ROS2)
  • 编写搜索算法 [A*、Dijikstra、最小堆]
  • 计算机视觉技术,例如(检测、分割)
  • 深入研究定制的导航图

要求

  • Python基础编程和模块
  • ROS2节点通信
  • 启动文件

说明

本课程重点介绍基于 ROS2 的模拟中机器人的迷宫求解行为。计算机视觉是集成运动规划的重要机器人算法的重点。我们将使用的机器人类型是带有脚轮的差动驱动机器人。课程的结构如下。

  1. 定制机器人创建
  2. Gazebo 和 Rviz 集成
  3. 本土化
  4. 导航
  5. 路径规划

从我们的机器人到最后的计算机视觉节点,我们将从头开始创造一切。将利用Python面向对象的编程实践来实现更好的开发。

学习成果

– 模拟部分

  • 在 Blender 中创建自定义机器人设计(3D 建模)
  • 将 Maze Bot 引入由 Gazebo 和 RVIZ 提供支持的 ROS 模拟中
  • 使用节点驱动您的机器人
  • 添加传感器以更好地感知环境
  • 建造不同的迷宫来解决

算法部分

  • 通过前景和背景提取进行本地化
  • 使用图数据结构进行映射
  • 路径规划
    • A* 搜索
    • 迪克斯特拉
    • DFS 树
    • 最小堆
  • 导航时避开障碍物和 GTG 行为

预科课程要求

基于软件

  • Ubuntu 20.04(LTS)
  • ROS2 – 福克斯·菲茨罗伊
  • Python 3.6
  • OpenCV 4.2

基于技能

  • 基本 ROS2 节点通信
  • 启动文件
  • 凉亭模型创建
  • 有动力的头脑:)

所有参考代码都可以在本课程的 git hub 存储库中找到。

通过浏览我们所有可用的免费预览来获得一个好主意,如有任何疑问,请随时联系:)

此课程面向哪些人:

  • 机器人研究人员
  • 希望涉足计算机视觉、人工智能和机器人领域的工程师

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