کتاب آموزش جامع طراحی و پیاده‌سازی ربات‌های خودران با استفاده از ROS2 (مسیریابی، نقشه‌برداری و SLAM) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع طراحی و پیاده‌سازی ربات‌های خودران با استفاده از ROS2 (مسیریابی، نقشه‌برداری و SLAM)

موضوع کلی: مهندسی رباتیک و هوش مصنوعی

موضوع میانی: سیستم‌عامل ربات (ROS2) و ناوبری خودکار

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی سیستم‌عامل ربات ROS2 و نصب محیط توسعه
• 2. ساختار فایل‌بندی و مدیریت بسته‌ها در محیط ROS2
• 3. مفاهیم گره‌ها و ارتباطات مبتنی بر انتشار و اشتراک
• 4. آشنایی با پیام‌ها و سرویس‌های استاندارد در ROS2
• 5. مدیریت پارامترها و پیکربندی گره‌های رباتیک
• 6. استفاده از سیستم ساخت Colcon برای توسعه پروژه
• 7. شبیه‌سازی ربات با استفاده از Gazebo و محیط‌های مجازی
• 8. طراحی مدل فیزیکی ربات در قالب فایل‌های URDF
• 9. تعریف سنسورهای لیدار و دوربین در مدل ربات
• 10. پیاده‌سازی سینماتیک ربات‌های چرخ‌دار در ROS2
• 11. مبانی کنترل‌کننده‌های حرکتی و درایورهای موتور
• 12. کار با داده‌های سنسور لیدار و پردازش ابر نقاط
• 13. الگوریتم‌های تخمین موقعیت و اودومتری ربات
• 14. مفاهیم پایه نقشه‌برداری و ترسیم محیط
• 15. پیاده‌سازی الگوریتم SLAM برای نقشه‌برداری همزمان
• 16. استفاده از ابزار SLAM Toolbox در محیط ROS2
• 17. مدیریت نقشه‌های ایستا و نقشه‌های احتمالی
• 18. مبانی مسیریابی و برنامه‌ریزی حرکت در محیط‌های پویا
• 19. پیکربندی ناوبری خودکار با استفاده از Nav2
• 20. تنظیم الگوریتم‌های برنامه‌ریزی مسیر محلی و سراسری
• 21. پیاده‌سازی سیستم اجتناب از مانع با سنسورهای مجاورتی
• 22. استفاده از Costmap برای مدل‌سازی موانع محیطی
• 23. تلفیق داده‌های سنسورها با استفاده از فیلتر کالمن
• 24. برنامه‌نویسی گره‌های کنترلی با زبان پایتون
• 25. بهینه‌سازی کدهای کنترلی با زبان سی‌پلاس‌پلاس
• 26. مدیریت وضعیت‌های ربات با استفاده از ماشین حالت
• 27. پیاده‌سازی سیستم‌های خودکار برای بازگشت به ایستگاه شارژ
• 28. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی RViz برای تحلیل داده‌ها
• 29. عیب‌یابی و تست سیستم‌های رباتیک با ابزارهای مانیتورینگ
• 30. امنیت شبکه‌های داخلی ربات و پروتکل‌های ارتباطی
• 31. اصول پیاده‌سازی هوش مصنوعی در ناوبری ربات
• 32. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص اشیاء محیطی
• 33. یکپارچه‌سازی نهایی سیستم ناوبری خودکار
• 34. تست و ارزیابی عملکرد ربات در محیط‌های واقعی
• 35. بهینه‌سازی مصرف منابع سخت‌افزاری در پردازش‌های سنگین
• 36. ارائه مستندات فنی و گزارش‌های عملکرد ربات