Schulungsübersicht
Einführung in ROS und Python für Robotics
- Überblick über die Funktionen und Architektur von ROS
- Vorteile der Verwendung von ROS für die mobile Robotik
Verstehen von ROS
- Kernkonzepte und Komponenten
- ROS Dateisystem, Verzeichnisstruktur und Kommunikationsmodell
Einrichten der Entwicklungsumgebung
- Installation von ROS und Python
- Konfiguration der ROS-Umgebung und des Arbeitsbereichs
- Verbinden einer mobilen Roboterplattform mit ROS
Erstellen und Ausführen von ROS-Knoten mit Python
- Erstellen von ROS-Knoten mit Python
- Ausführen von Knoten und Verwendung von Kommandozeilen-Tools
- Schreiben und Verwenden von ROS-Knotenstartdateien
- Verwendung von ROS Parametern und Protokollierung
Erstellen und Verwenden von ROS Themen mit Python
- Erstellen von ROS Themen mit Python
- Veröffentlichen und Abonnieren von ROS-Themen
- Verwendung von ROS Nachrichtentypen und benutzerdefinierten Nachrichten
- Überwachen und Aufzeichnen von ROS-Themen mit ROS-Tools
Erstellen und Verwenden von ROS Diensten mit Python
- Erstellen von ROS Diensten mit Python
- Anfordern und Bereitstellen von ROS Diensten
- Nutzung von ROS Diensttypen und benutzerdefinierten Diensten
- Prüfen und Aufrufen von ROS-Diensten mit ROS-Werkzeugen
Erstellen und Verwenden von ROS Aktionen mit Python
- Erstellen von ROS Aktionen mit Python
- Senden und Empfangen von ROS Aktionszielen
- Verwendung von ROS-Aktionstypen und benutzerdefinierten Aktionen
- Verwalten und Abbrechen von ROS-Aktionen mit ROS-Werkzeugen
Verwendung von ROS Paketen und Bibliotheken für mobile Roboter
- Verwendung von ROS-Navigationspaketen für mobile Roboter
- Implementierung von ROS SLAM-Paketen für mobile Roboter
- Einsatz von ROS Wahrnehmungspaketen für mobile Roboter
Integration von ROS mit anderen Frameworks und Tools
- Verwendung von ROS mit OpenCV für Computer Vision
- Verwendung von ROS mit TensorFlow für maschinelles Lernen
- Verwendung von ROS mit Gazebo für die Simulation
- Verwendung von ROS mit anderen Frameworks und Tools
Fehlersuche und Debugging von ROS-Anwendungen
- Behebung häufiger Probleme und Fehler in ROS-Anwendungen
- Anwendung von effektiven Debugging-Techniken und -Tools
- Tipps und bewährte Verfahren zur Verbesserung der ROS-Leistung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis grundlegender Konzepte und Terminologie der Robotik
- Erfahrung mit Python Programmierung und Datenanalyse
- Vertrautheit mit Linux Betriebssystemen und Befehlszeilentools
Zielgruppe
- Robotics Entwickler
- Robotics Enthusiasten
Erfahrungsberichte (5)
Die Tatsache, dass wir mehr praktische Übungen mit Daten durchführen können, die denen ähneln, die wir in unseren Projekten verwenden (Satellitenbilder im Rasterformat)
Matthieu - CS Group
Kurs - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Maschinelle Übersetzung
Sehr gute Vorbereitung und Expertise des Trainers, perfekte Kommunikation auf Englisch. Der Kurs war praxisorientiert (Übungen + Austausch von Anwendungsbeispielen)
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Kurs - Developing APIs with Python and FastAPI
Maschinelle Übersetzung
Es war ein anspruchsvoller Kurs, da wir viel Stoff in kurzer Zeit abarbeiten mussten. Unser Trainer hatte umfassende Kenntnisse zum Thema und präsentierte den Inhalt auf unsere Anforderungen zugeschnitten. Es gab viel zu lernen, aber unser Trainer war hilfsbereit und ermutigend. Er beantwortete alle unsere Fragen detailliert, und wir haben das Gefühl, viel gelernt zu haben. Die Übungen waren gut vorbereitet und die Aufgaben entsprechend unseren Bedürfnissen angepasst. Ich habe diesen Kurs sehr genossen.
Bozena Stansfield - New College Durham
Kurs - Build REST APIs with Python and Flask
Maschinelle Übersetzung
Trainer entwickelt die Ausbildung an den Tempo der Teilnehmer angepasst
Farris Chua
Kurs - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Maschinelle Übersetzung
I mostly enjoyed everything.