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Temario del curso

Introducción a ROS 2 y navegación autónoma

  • Visión general de la arquitectura y capacidades de ROS 2
  • Comprensión de los sistemas de navegación en robótica
  • Configuración del entorno ROS 2

Trabajo con sensores y adquisición de datos

  • Integración de sensores LiDAR y cámaras
  • Recolección y procesamiento de datos de sensores
  • Visualización de salidas de sensores usando Rviz

Fundamentos de mapeo y localización

  • Principios del SLAM
  • Implementación de mapeo 2D y 3D
  • Localización mediante AMCL y otras técnicas

Planificación de trayectorias y evitación de obstáculos

  • Exploración de algoritmos de planificación de trayectorias
  • Detección y evitación dinámica de obstáculos
  • Pruebas de navegación en entornos simulados

Uso de Gazebo para simulación

  • Configuración de simulaciones en Gazebo con ROS 2
  • Pruebas de modelos robóticos y pilas de navegación
  • Análisis del rendimiento en entornos virtuales

Implementación de SLAM y navegación en robots reales

  • Conexión de ROS 2 con hardware físico
  • Calibración de sensores y actuadores
  • Ejecución de experimentos de navegación en tiempo real

Resolución de problemas y optimización del rendimiento

  • Depuración de problemas de navegación en ROS 2
  • Optimización de algoritmos de SLAM para mayor eficiencia
  • Ajuste fino de parámetros de navegación

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los principios fundamentales de la robótica
  • Experiencia con sistemas basados en Linux
  • Conocimientos básicos de programación en Python o C++

Público objetivo

  • Ingenieros de robótica
  • Desarrolladores de automatización
  • Profesionales de investigación y desarrollo en sistemas autónomos
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

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