使用 NAV2 和 TurtleBot3 的 ROS2 自動駕駛和 SLAM

Contents

使用機器人作業系統 2 和基於 2D SLAM 的導航堆棧( Navigation Stack )的 GUI 迷宮求解和自主服務員( Autonomous Waiter )

從這 6.5 小時的課程，你會學到

🦾 為 TurtleBot3 啟動 NAV2 堆棧
🤖在自定義創建的環境中使用 Cartographer 節點執行 SLAM
⛩️ 具有成本地圖和本地化的路徑規劃
🗺️ 了解詳細示例中的 TurtleBot3 套件

要求

🛩️ ROS 2 基礎工作流程、節點通信、啟動檔案
🖥️ 安裝：ROS 1 HUMBLE，Ubuntu 22.04
🏎️ Python 3 基礎知識的理解

課程說明

課程已更新為 ROS2 HUMBLE：

評級是針對本課程的舊版本（適用於新手），專案的新更新和解釋方式是您會喜歡的:)

它還包含第 4 節之後的 ROS1 Noetic Navigation( 意念導航 ) 堆棧實現。

課程工作流程：

我們將使用的主要機器人是 Robotis 的 Turtle Bot 3。從官方 GitHub 貯存庫( repository )中獲取套件，然後我們將開始分析如何將機器人啟動到 Rviz 和 Gazebo 等模擬中。在瀏覽多個啟動檔案後，我們將創建一個自定義啟動檔案以將機器人帶入模擬。將為包含 MAZE 的自定義創建世界執行 SLAM 工具箱。然後我們將創建一個自治服務員( Autonomous Waiter )，我們將在其中使用 NAV2 堆棧作為具有 GUI 界面的主進程( main process )。

本課程後的成果：

您可以創建

自訂的工作空間
自訂的 Python 套件
啟動檔案減少
RVIZ 與 Gazebo 模擬基礎
以節點通信做錄影模擬
使用 Cartographer 和 SLAM Toolbox 執行 SLAM
NAV2 stack 整合
- 路徑計畫
- 費用地圖

專案

使用 NAV2 的 Turtlebot3 世界導航
使用 Commander API 和 NAV2 解決迷宮問題
帶 GUI 的自主服務員

解釋的過程

概念建構的理論
為討論的節點和概念編寫程式碼
分析輸出並記錄所使用的資源

軟體需求

Ubuntu 22.04
ROS2 Humble LTS
完成龐大程式設計專案的熱情

購買前請查看本課程的 GitHub re[psotpru 或訊息（如果您不想購買，至少獲取程式碼並從中學習:)）

目標受眾

📚 想要在 Gazebo 中將 SLAM 和自動駕駛實現到自定義機器人中
➕ 了解 Navigation Stack 的基本工作和整合
📖 想了解用於 TurtleBot3 包結構的 Gazebo 插件

講師簡介

Muhammad Luqman 重度熱愛機器人專家

Luqman 是一位機器人愛好者，他準備教一些很難學的東西。

我正在努力讓它變得容易學習 -> 一個模擬軟體 ROS ，它正在成為世界頂級領先的機器人模擬框架

如果你覺得你通過我的課程學到了一些東西，我會很高興:)

英文字幕：有

想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To

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