ROS 2 자율주행 로봇 Dev Acadmey Part 7. 실물 로봇 ROS 2 구현과 센서 데이터 처리
이
모든 내용을 한 번에
어디에서 배워야 할지
그동안 찾지 못하고 헤매고 있으셨나요?
STEP 01
ROS 2
ROS 2의 Package, Node, Launch부터 Topic, Service, Action 프로그래밍까지
실물 로봇에서 직접 구현하며, 디버깅 도구 활용법을 학습합니다.
STEP 02
자율주행 센서 - LiDAR & Camera
Encoder, IMU, Odometry를 활용한 위치 추정부터 LiDAR 기반 장애물 회피, Camera 기반 색상 인식,
QR 코드 인식, Line Following 등 다양한 센서 프로젝트를 진행합니다.
Project 2. LiDAR 기반 Folllower
Project 3. LiDAR Guarding
Project 2. QR 코드 생성 및 인식
Project 3. Line Follower
Project 4. Tracking + Visual Servoing
Project 5. Visual SLAM
STEP 03
자율주행 - SLAM & Navigation
Remote PC 환경 구성, URDF 모델링, SLAM Toolbox를 활용한 Mapping, AMCL
기반 Localization, Nav2를 통한 완전 자율주행을 실물 로봇에서 구현합니다.
- Mapping 알고리즘 & 환경 구성
- SLAM Toolbox
- Localization
- AMCL
- Path Planning (DWB. TEB)
- Costmap
- Nav2 활용한 Path Planning
- Controller 파라미터 튜닝
- Smoother Server 파라미터 튜닝
- Behavior Server 파라미터 튜닝
- Costmap 파라미터 튜닝
- Simple Commander API
이 코스가 어떤 강의에서
발췌되었는지 궁금하다면?
추천 수강 대상
실제 환경에서 발생하는 오차와 노이즈를 이해 하면서 자율주행 로봇을 개발하고 싶어하시는 분
강사님께 직접 질문할 수 있어요!
* 강사님은 커뮤니티에 참여하시지만, 강사님의 답변이 필수는 아닙니다.
* 커뮤니티는 2027. 11. 01 까지 운영됩니다.
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ROS 2 자율주행
로봇 Dev Academy
