教程演示🔗
创建自动驾驶机器人并了解使用卡尔曼滤波器的机器人定位和传感器融合
你将学到什么
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创建一个真正的自动驾驶机器人
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掌握机器人操作系统 ROS
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实施传感器融合算法
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在 Gazebo 中模拟自动驾驶机器人
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开发控制器
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里程计和定位
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卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器
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概率论
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微分运动学
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创建自动驾驶机器人的数字孪生
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掌握TF库
要求
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Python 或 C++ 基础知识
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Linux基础知识
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无需具备 ROS 知识
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无需具备机器人理论知识
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无需硬件。所有课程也可以仅使用 PC 进行
描述
您想使用机器人操作系统ROS构建一个真正的自动驾驶机器人吗?
您想开始学习机器人自主导航并深入了解行业专家的里程计和定位的理论和实践方面的知识吗
本课程的理念是“边做边学”并引用美国作家兼教师戴尔·卡内基的话
学习是一个主动的过程。我们通过实践来学习,只有使用过的知识才能牢牢记住。
为了让您掌握本课程所涵盖的概念,并将其运用到您的项目以及未来的工作中,我将从理论和实践的角度指导您学习 ROS 的所有功能。
每个部分由三部分组成:
- 概念和功能的理论解释
- 在一个简单的实际例子中使用这个概念
- 该功能在真实机器人中的应用
还有更多!
所有编程课程都是使用Python和C++开发的。这意味着您可以选择您最熟悉的语言,或者成为两种编程语言的专家机器人软件开发人员!
通过学习本课程,您将更深入地了解自动驾驶机器人和 ROS,这将为您在令人兴奋的机器人领域打开机会。
本课程适合谁:
- 自驾爱好者
- 热衷于机器人技术的创客和爱好者
- 想要学习 ROS 和机器人技术的软件开发人员
- 想要学习如何从头开始构建机器人的学生或工程师
- 已经了解 ROS 并希望在现实应用程序中使用它的开发人员
- 想要培养自主导航技能的机器人工程师
- 对自动驾驶感到好奇的初级 Python 开发人员
- 对自动驾驶感到好奇的初级 C++ 开发人员
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