Сенсорные системы и машинное зрение в мобильной робототехнике под управлением ROS

Описание программы

В программе рассматриваются различные методы локализации и управления мобильным роботом на примере модели беспилотного автомобиля масштаба 1:10 под управлением одноплатного компьютера и на примере двухколесной мобильной платформы. Используется операционная система ROS. Рассматриваются основные сенсоры для получения одометрии, пространственного положения на основе инерциальной навигационной системы и карты местности посредством сканирования окружающей обстановки лазерным лидаром для локализации и позиционирования платформы. Применение машинного зрения для оценки окружающей обстановки.

Слушатели программы получат навыки работы в операционной системе Linux и ROS. Научатся работать с сенсорными системами как в симуляторе (на основе Gazebo), так и на аппаратной платформе, а также познакомятся с библиотекой OpenCV. Научатся распознавать объекты окружающего пространства мобильного робота.

Программа реализуется в рамках Генерального соглашения между ТУСУР и Московским институтом электронной техники.

Программа предназначена для:

• Интересующихся областью программирования мобильных роботов с применением сенсорных систем и компьютерного зрения.
• Педагогов дополнительного образования в области робототехники.

Рекомендуемая подготовка слушателей:

• Знание информатики, основ программирования (будет плюсом знание основ Python).
• Операционная система:
  Windows 7 / Windows 8 / Windows 10
  Минимальные системные требования компьютера:
  Процессор:
  Intel Core i3 или AMD 2х2 ГГц 4 потока (и более)
  NVIDIA GeForce, ATI Radeon 1Гб (и более)
  Оперативная память: 
  6 GB RAM (с учетом установки виртуальной машины с Linux с выделением 3Гб оперативной памяти под нее)
  Свободное место: 35 GB свободного места на жестком диске

Программа курса:

1. Введение в Linux и его настройка под разработку
2. Основы разработки в контексте ROS
3. Визуализация мобильной платформы
4. Сенсоры и интеграция их в gazebo
5. Навигация мобильной платформы
6. Реализация и использование стека ROS navigation
7. ROS FlexBe
8. Компьютерное зрение в различных сферах. Установка ПО.
9. Введение в машинное зрение с использованием библиотеки OpenCV на языке Python
10. Машинное зрение в задачах навигации и распознавания объектов окружения мобильной робототехнической платформы различными методами.
11. Итоговая аттестация

После окончания курса вы будете знать:

• основной синтаксис языка python и иметь опыт работы с библиотекой OpenCV;
• возможности и основные инструменты библиотеки OpenCV;
• основные методы распознавания различных объектов в среде мобильного робота
• устройство мобильного робота на примере четырехколесной платформы, оснащенной сенсорной системой;
• основы обработки сигналов с датчиков;
• основы прототипирования и реализации систем автономной локализации и навигации;
• основы разработки в операционной системе для роботов ROS Melodic Morenia на языке python.

После окончания курса вы будете уметь:

• уметь пользоваться поиском в официальной документации OpenCV и обрабатывать изображения для последующего их анализа и поиска предметов, используя необходимые для этого функции библиотеки;
• использовать библиотеку OpenCV в задачах распознавания различных объектов в среде мобильного робота и двигаться по ориентирам в виде модели реальной дорожной разметки и по ходу движения распознавать другие предметы в симуляторе gazebo;
• применять основные алгоритмы поиска локального и глобального пути для мобильной платформы;
• прототипировать поведенческую логику мобильной платформы;
• принимать решения в задачах, требующих применения методов Искусственного интеллекта.

После окончания курса вы будете владеть:

• навыками программирования на языке python с использованием библиотеки OpenCV для распознавания объектов и элементов окружающей среды различными способами (по цвету, форме, размерам и тд);
• удаленно подключаться, применять и отрабатывать алгоритмы на мобильной платформе, предварительно протестированные в симуляторе Gazebo;
• прототипировать и симулировать мобильные платформы с системами датчиков в симуляторе трехмерной робототехники с открытым исходным кодом Gazebo;
• визуализировать и интерпретировать полученные данные с датчиков с помощью Rviz;
• писать прототипы небольших программ для управления мобильной платформой.

Продолжительность обучения:

• учебная программа: 72 часа.

Форма обучения:

• заочная с применением дистанционных образовательных технологий.

Выдаваемые документы:

• удостоверение о повышении квалификации ведущего государственного технического вуза.