- Lernworkflow von Simulation zur realen Anwendung Lernende entwickeln und validieren Autonomielogik in der Gazebo-Simulation und verbinden sich anschließend mit einem echten LIMO-Roboter — ein Workflow, der professionellen AMR-Entwicklungspraktiken entspricht.
- LIMO-zentrierter projektbasierter Lehrplan Alle Übungen basieren auf echten Mobilrobotikaufgaben mit LIMO als Referenzplattform und decken Odometrie, SLAM, Hindernisumgehung und mobile Manipulation ab.
- Vollständige Abdeckung des ROS 2-Navigations-Stacks Beinhaltet Kartierung, Roboterlokalisierung, Pfadplanung, Hindernisumgehung und RTAB-Map-basierte autonome Navigation — die grundlegenden Bausteine moderner AMR-Entwicklung.
- Angewandte KI- und Wahrnehmungsmodule Umfasst Demonstrationen von 3D-SLAM, YOLO-Objekterkennung, visuellem Linienfolgen und Zielerkennung/Trackingsteuerung unter Verwendung von Jetson Nano für Edge-Inferenz.
- Breite Zielgruppenunterstützung Konzipiert für Anfänger bis hin zu Forschern und Fachleuten, mit progressiver Komplexität von einführendem Python und ROS 2-Grundlagen bis hin zu Navigations-Stack-Implementierung und Deep-Learning-Integration.
Beschreibung
Der AgileX ROS2 Course ist ein strukturierter, projektbasierter Robotik-Lehrplan, der auf der LIMO-Mobilroboterplattform aufbaut und darauf ausgelegt ist, Lernende von den ROS 2-Grundlagen bis hin zu angewandter autonomer Navigation und mobiler Manipulation zu führen. Das Programm folgt einem Workflow von der Simulation zur realen Anwendung — Studierende beginnen die Übungen in einer Gazebo-Simulationsumgebung und schließen ab, indem sie sich mit einem echten LIMO-Roboter verbinden. Dabei wird der in der professionellen Robotikentwicklung übliche Validierungsansatz gestärkt. Die Lehrplaninhalte umfassen ROS 2-Grundlagen (Nodes, Topics, TF, Launch, Lifecycle), Mobilroboterkinematik in verschiedenen Antriebsmodi, SLAM, Pfadplanung, Hindernisumgehung und RTAB-Map-basierte autonome Navigation.
Fortgeschrittene Module führen angewandte KI- und Wahrnehmungsworkflows ein, darunter 3D-SLAM, YOLO-Objekterkennung, bildbasiertes Linienfolgen und Zielerkennung mit Trackingsteuerung, mit Demonstrationen auf Jetson Nano-Hardware für Edge-Inferenz. AgileX richtet sich an ein breites Publikum — Anfänger und Enthusiasten, Studierende, Entwickler, Forscher und Fachleute — und unterstützt Abschlussprojekte wie die Berechnung von Odometrie aus Sensordaten, den Aufbau von Pick-and-Place-Lösungen für einen mobilen Manipulator sowie die Integration von Deep Learning für das Verfolgen von Personen. Der Lehrplan wird in einer Reihe geführter Kursmodule vermittelt, die die grundlegenden Navigationsbausteine für die Entwicklung echter autonomer Mobilroboter abdecken.
Funktionen
Technische Daten
| Marke | AgileX |
|---|---|
| Modell | ROS2 COURSE |
| Referenz-Roboterplattform | AgileX LIMO |
| ROS-Version | ROS 2 |
| Simulationsumgebung | Gazebo |
| Navigationsframework | RTAB-Map, ROS 2 navigation stack |
| KI-Demo-Hardware | Jetson Nano |
| Wahrnehmungsdemos | YOLO object recognition, 3D SLAM, vision line following, target tracking |
| Zielgruppe | Anfänger, Studierende, Entwickler, Forscher, Fachleute |
| Lieferformat | Geführte Kursmodule mit Abschlussprojekten |
Branchen
Häufig gestellte Fragen
Der AgileX ROS2 Course ist ein strukturierter, LIMO-zentrierter Lehrplan, der ROS 2-Grundlagen, SLAM, autonome Navigation und angewandte KI-Demonstrationen abdeckt. Er verwendet einen Workflow von der Simulation zur realen Anwendung, bei dem Lernende in Gazebo beginnen und zu einem echten LIMO-Roboter übergehen.
Der Lehrplan umfasst ROS 2-Konzepte (Nodes, Topics, TF, Launch, Lifecycle), Mobilroboterkinematik, Kartierung, Lokalisierung, Pfadplanung, Hindernisumgehung, RTAB-Map-Navigation sowie angewandte KI-Demos inklusive YOLO-Objekterkennung, 3D-SLAM und Zieltracking mit Jetson Nano.
AgileX beschreibt die Zielgruppe als Anfänger, Studierende, Entwickler, Forscher, Startups und Fachleute. Der Lehrplan bietet progressive Komplexität von einführendem Python und ROS 2-Grundlagen bis hin zur Navigations-Stack-Implementierung und Deep-Learning-Integration.
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AgileX ROS2 Course LIMO-basierter Robotik-Lehrplan
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