|
所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/ros-ile-otonom-navigasyon/
课程评论：没有评论
**课程名称：** ROS ile Otonom Navigasyon **课程概述：** 本课程以ROS（机器人操作系统）为工具，设计了一款拥有阿克曼转向（Ackermann steering）的移动机器人。课程利用Gazebo仿真环境对机器人的运动能力进行了测试。Gazebo是一个允许开发者测试为机器人系统设计的算法的平台。 课程强调了移动机器人自主运动能力的重要性，指出其在规划、制图、自动驾驶、服务、产品运输等领域具有广泛应用潜力。 在移动机器人导航中，从一个点移动到另一个点涉及到一系列复杂的问题，例如：机器人感知周围环境、探索感知到的环境、规划前往目标位置的路径，以及安全地执行规划好的路径。路径规划是指计算出一条能够连接机器人起始位置和目标位置，并满足一定安全标准的轨迹。运动规划技术因其依赖于运动学和动力学约束，拥有丰富的研究文献。 本课程中，机器人集成了2D LiDAR、IMU（惯性测量单元）和GPS传感器，并使用Python进行开发。这些传感器提供的数据被用于机器人的导航。 针对没有预先地图信息的环境，或者当障碍物发生变化时，课程设计了实时路径规划方案，以避免机器人与障碍物发生碰撞。 课程最后部分简要介绍了NAV2，这是一个基于ROS的导航堆栈，并讨论了现有的ROS软件包。
NOT: İndirim linkleri için "salihspace" blog sayfamı ziyaret edebilir veya mesaj gönderebilirsiniz. İyi Çalışmalar!Bu kursta akerman sürüşe sahip mobil robotun tasarımı ROS kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Mobil robotun hareket kabiliyetlerinin test edilmesi için Gazebo ortamında benzetim yapılmıştır. Gazebo, robotik sistemler için geliştirilen algoritmaların test edilmesine olanak sağlamaktadır. Otonom hareket kabiliyeti mobil robota çok yönlü hareket sağlamaktadır. Bu sayede planlama, haritalama, otonom sürüş, servis hizmetleri, ürün taşımacılığı vb. alanlarda kullanılabilmektedir.Mobil robotlarda bir konumdan diğerine gitmek için yapılacak hareket planlama görevi beraberinde birçok sorunu getirir. Mobil robotun çevresini algılaması, algıladığı ortamı keşfetmesi, başka bir konuma gitmek için hareket yörüngesini oluşturması ve oluşan yol planını emniyetli bir şekilde takip etmesi bu sorunlara örnek sayılabilir. Hareket planlama, robotun başlangıç konumu ile hedef konumunu birbirine geometrik olarak bağlayan, kabul edilebilir bir güvenlik düzeyinde planlanmış yörüngelerin hesaplanmasıdır. Kinematik ve dinamik kısıtlara bağlı olan hareket planlama teknikleri zengin bir literatüre sahiptir.Verilerin elde edilmesi için algılayıcı alternatifleri bulunmaktadır. Ayrıca özgün robotik platformların kullanıldığı projelerde hareket planının yapılması için özel navigasyon metotlarının geliştirilmesi gerekir. 2D Lidar, IMU ve GPS sensörleri bu kursta mobil robot üzerine eklenerek verileri kullanılmıştır. Python ile geliştirme yapılmıştır.Harita bilgisinin kullanılmadığı ortamda, fiziksel engellerin yer değiştirmesi ve yol planının engellerin yakınından geçmesi muhtemeldir. Burada mobil robotun bir engele sürtme veya çarpma durumunun oluşmaması için gerçek zamanlı olarak plan yapması tasarlanmıştır.Kursun son kısmında hazır pakerler ve ros navigasyon yığınına değinilerek kısaca NAV2 anlatılmıştır.
