План на курса
Въведение в ROS и Python за роботика
- Общ преглед на характеристиките и архитектурата на ROS
- Приятности от използването на ROS за мобилна роботика
Разбиране на ROS
- Основни концепции и компоненти
- Файловата система, директорната структура и модела на комуникация в ROS
Настройване на околната среда за разработване
- Инсталиране на ROS и Python
- Конфигуриране на околната среда и работното пространство в ROS
- Свързваане на платформа за мобилен робот с ROS
Създаване и изпълнение на ROS узли (nodes) с Python
- Създаване на ROS узли (nodes) с Python
- Изпълнение на узли (nodes) и използване на командния интерфейс (CLI) инструменти
- Написване и използване на файловете за стартиране на ROS узли (nodes)
- Използване на параметри и записване в дневници (logging) с ROS
Създаване и използване на ROS теми (topics) с Python
- Създаване на ROS теми (topics) с Python
- Публикуване и абониране на ROS теми (topics)
- Използване на типовете съобщения в ROS и персонализирани съобщения
- Мониторинг и запис на ROS теми (topics) с инструментите на ROS
Създаване и използване на ROS услуги (services) с Python
- Създаване на ROS услуги (services) с Python
- Заявяване и предоставяне на ROS услуги (services)
- Използване на типовете услуги в ROS и персонализирани услуги
- Разглеждане и извикване на ROS услуги (services) с инструментите на ROS
Създаване и използване на ROS действия (actions) с Python
- Създаване на ROS действия (actions) с Python
- Изпращане и получаване на цели за ROS действия (actions)
- Използване на типовете действия в ROS и персонализирани действия
- Управление и отмяна на ROS действия (actions) с инструментите на ROS
Използване на пакети и библиотеки на ROS за мобилни роботи
- Използване на навигационния стек (navigation stack) на ROS за мобилни роботи
- Реализация на пакетите SLAM на ROS за мобилни роботи
- Използване на библиотеките за възприемане (perception) на ROS за мобилни роботи
Интегриране на ROS с други рамки и инструменти
- Използване на ROS с OpenCV за компютърно зрение
- Използване на ROS с TensorFlow за машинно обучение
- Използване на ROS с Gazebo за симулация
- Използване на ROS с други рамки и инструменти
Тестване и дебагване на приложенията в ROS
- Разрешаване на общи проблеми и грешки в приложенията на ROS
- Применяване на ефективни техники и инструменти за дебагване
- Съвети и най-добри практики за подобряване на производителността на ROS
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на основните концепции и терминология в роботиката
- Опит с програмирането и анализ на данни с Python
- Засегнатост с операционната система Linux и командния интерфейс (CLI) инструменти
Целева група
- Разработчици в областта на роботиката
- Ентuziasti по роботика
Отзиви от потребители (5)
Фактът, че имаме повече практически упражнения, използващи повече подобни данни на тези, които използваме в нашите проекти (сателитни изображения в растерен формат)
Matthieu - CS Group
Курс - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Машинен превод
Очаквах, че треньора ще бъде много компетентен и ще отговори на въпросите с увереност, за да разяснява разбирането.
Jenna - TCMT
Курс - Machine Learning with Python – 2 Days
Машинен превод
Отлична подготовка и експертиза на треньора, перфектна комуникация на английски. Курсът е практическо обучение (упражнения + споделяне на примерни случаи на приложение)
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Курс - Developing APIs with Python and FastAPI
Машинен превод
Обяснението
Wei Yang Teo - Ministry of Defence, Singapore
Курс - Machine Learning with Python – 4 Days
Машинен превод
Треньор разработва обучение според темпа на участниците
Farris Chua
Курс - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Машинен превод