Plan Szkolenia
Wprowadzenie do ROS i Pythona dla Robotyki
- Przegląd funkcji i architektury ROS
- Korzyści z używania ROS do mobilnej robotyki
Zrozumienie ROS
- Podstawowe koncepcje i składniki
- System plików ROS, struktura katalogów i model komunikacji
Konfiguracja Środowiska Rozwojowego
- Instalacja ROS i Python
- Konfiguracja środowiska i przestrzeni roboczej ROS
- Połączenie platformy robota mobilnego z ROS
Tworzenie i uruchamianie węzłów ROS z Pythonem
- Tworzenie węzłów ROS za pomocą Python
- Uruchamianie węzłów i używanie narzędzi wiersza polecenia
- Pisanie i używanie plików uruchamiania węzłów ROS
- Korzystanie z parametrów ROS i dziennika
Tworzenie i używanie tematów ROS z Pythonem
- Tworzenie tematów ROS za pomocą Python
- Publikowanie i subskrybowanie tematów ROS
- Korzystanie z typów wiadomości ROS i niestandardowych wiadomości
- Monitorowanie i rejestrowanie tematów ROS za pomocą narzędzi ROS
Tworzenie i używanie usług ROS z Pythonem
- Tworzenie usług ROS za pomocą Python
- Żądanie i dostarczanie usług ROS
- Korzystanie z typów usług ROS i niestandardowych usług
- Inspekcja i wywoływanie usług ROS za pomocą narzędzi ROS
Tworzenie i używanie akcji ROS z Pythonem
- Tworzenie akcji ROS za pomocą Python
- Wysyłanie i otrzymywanie celów akcji ROS
- Korzystanie z typów akcji ROS i niestandardowych akcji
- Zarządzanie i anulowanie akcji ROS za pomocą narzędzi ROS
Używanie pakietów i bibliotek ROS dla robotów mobilnych
- Używanie stosu nawigacyjnego ROS dla robotów mobilnych
- Wdrażanie pakietów ROS SLAM dla robotów mobilnych
- Korzystanie z pakietów postrzegania ROS dla robotów mobilnych
Integrowanie ROS z innymi ramami i narzędziami
- Używanie ROS z OpenCV do wizji komputerowej
- Używanie ROS z TensorFlow do uczenia maszynowego
- Używanie ROS z Gazebo do symulacji
- Używanie ROS z innymi ramami i narzędziami
Rozwiązywanie problemów i debugowanie aplikacji ROS
- Rozwiązywanie typowych problemów i błędów w aplikacjach ROS
- Zastosowanie skutecznych technik i narzędzi debugowania
- Porady i najlepsze praktyki dla poprawy wydajności ROS
Podsumowanie i następne kroki
Wymagania
- Zrozumienie podstawowych pojęć i terminologii robotyki
- Doświadczenie w programowaniu w języku Python i analizie danych
- Znałość systemu operacyjnego Linux i narzędzi wiersza polecenia
Grupa docelowa
- Deweloperzy robotów
- Entuzjaści robotyki
Opinie uczestników (5)
Fakt, że mamy więcej ćwiczeń praktycznych wykorzystujących dane podobne do tych, które używamy w naszych projektach (obrazy satelitarnego typu rasteryjnego)
Matthieu - CS Group
Szkolenie - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Uważam, że trener był bardzo kompetentny i odpowiadał na pytania z pewnością, co pomagało w lepszym zrozumieniu materiału.
Jenna - TCMT
Szkolenie - Machine Learning with Python – 2 Days
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Bardzo dobre przygotowanie i kompetencje trenera, idealna komunikacja po angielsku. Kurs był praktyczny (ćwiczenia + udostępnianie przykładów przypadków zastosowania)
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Szkolenie - Developing APIs with Python and FastAPI
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Wyjaśnienie
Wei Yang Teo - Ministry of Defence, Singapore
Szkolenie - Machine Learning with Python – 4 Days
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Trener tworzy szkolenia dostosowane do tempa uczestników.
Farris Chua
Szkolenie - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję