Robotics — Guía de aprendizaje

Connect observations, state, maps and behavior through existing explanations and experiments.

Una ruta estructurada de robótica, control, agricultura en entornos controlados, energía y electrónica de potencia.

Before you start Start with sensor, position and velocity terminology. Frames use vectors and matrices; estimation uses probability. Each topic links to its background.

1. System and runtime

Trace sensing through commands, then inspect communication and logs.

The autonomous robot system
- GuideHoja de ruta de la robótica de interiores: de los sensores al control de movimiento.
ROS 2 communication
- PrimerIntroducción a ROS 2: Distribución segura del control de robots entre nodos, temas y DDS.
Recording and replaying logs

Background: ROS 2 communication
- Lab · Run in browserReproducción de fallos del robot con rosbag2: entradas, TF y tiempo

2. Working with frames

Express the same point in different frames.

Coordinate transforms
- Primer · Run in browserTransformaciones de coordenadas de robots: matrices, cuaterniones y TF

3. Estimating motion and state

Distinguish integrated motion from corrections using multiple sensors.

Wheel odometry

Background: Coordinate transforms
- PrimerIntroducción a la navegación por estima: integración de ruedas, IMU y GNSS para el seguimiento del movimiento de un robot.
IMU bias and noise
- Lab · Run in browserLea el registro de una IMU estacionaria: sesgo, dispersión y desviación de Allan.
GNSS positioning and error
- Primer · Run in browserCómo funciona el GNSS y productos clave: u-blox, Trimble, Fixposition
Sensor fusion

Background: Frames and time · Kalman filtering
- PrimerIntroducción a la fusión de sensores: Construyendo un modelo mundial a partir de múltiples sensores.
- Primer · Run in browserPor qué falla la fusión de sensores: sincronización, tramas y calibración extrínseca

4. Registration and mapping

Explore registration failures before studying the full SLAM system.

Point-cloud registration with ICP

Background: Coordinate transforms
- Lab · Run in browserPor qué falla ICP: inicialización, valores atípicos y geometría simétrica
LiDAR SLAM

Background: Point-cloud registration with ICP · Pose-graph update
- PrimerIntroducción a LiDAR-SLAM: Cómo saber "Dónde estoy" a partir de nubes de puntos láser.
Evaluating SLAM accuracy

Background: LiDAR SLAM
- Lab · Run in browserCómo evaluar SLAM: ATE, RPE, tiempo de ejecución y fallos

Separate map representation, paths and behavior, then connect them with Nav2.

Occupancy grids

Background: Coordinate transforms
- PrimerMapeo de cuadrículas de ocupación: transformando la evidencia de LiDAR y cámaras en transitabilidad.
More questions on this topic
- Read an additional check on occupancy probability and traversability.
Path search on a map

Background: Occupancy grids
- PrimerIntroducción a la ingeniería de control: Planificación de trayectorias — A*, Dijkstra, RRT, RRT* y PRM
Behavior selection
- PrimerIntroducción a la planificación del comportamiento: Cómo las máquinas de estados finitos, los árboles de comportamiento y los POMDP eligen el siguiente paso para un vehículo automatizado.
More questions on this topic
- Read an additional check on behavior choice and feasibility.
Navigation integration and debugging

Background: Behavior selection · Frames and time · Path search on a map
- Lab · Run in browserDesde la cartografía hasta la navegación en ROS 2: un procedimiento mínimo con Jazzy y Nav2.
- Lab · Run in browserNav2 tiene una ruta pero no se moverá: un flujo de trabajo de diagnóstico

1. System and runtime

The autonomous robot system

ROS 2 communication

Recording and replaying logs

2. Working with frames

Coordinate transforms

3. Estimating motion and state

Wheel odometry

IMU bias and noise

GNSS positioning and error

Sensor fusion

4. Registration and mapping

Point-cloud registration with ICP

LiDAR SLAM

Evaluating SLAM accuracy

5. From maps to motion

Occupancy grids

Path search on a map

Behavior selection

Navigation integration and debugging