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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