【Udemy中英字幕】ROS2 Path Planning and Maze Solving with Computer Vision

ROS2 路径规划和计算机视觉迷宫求解

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

讲师：Muhammad Luqman

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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。

1. 定制机器人创建
2. Gazebo 和 Rviz 集成
3. 本土化
4. 导航
5. 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