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ROS2 路径规划和计算机视觉迷宫求解
ROS2 Path Planning and Maze Solving with Computer Vision
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
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。
- 定制机器人创建
- Gazebo 和 Rviz 集成
- 本土化
- 导航
- 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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