Robotics — अध्ययन मार्गदर्शिका
Connect observations, state, maps and behavior through existing explanations and experiments.
व्यवस्थित अध्ययन पथों से बुनियादी सिद्धांतों से व्यावहारिक उपयोग तक पहुँचें।
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.
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The autonomous robot system
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ROS 2 communication
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Recording and replaying logs
Background: ROS 2 communication
- Lab · Run in browserrosbag2 का उपयोग करके रोबोट की विफलताओं को पुन: उत्पन्न करें: इनपुट, TF और समय
2. Working with frames
Express the same point in different frames.
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Coordinate transforms
- Primer · Run in browserरोबोट निर्देशांक रूपांतरण: मैट्रिक्स, क्वाटरनियन और TF
3. Estimating motion and state
Distinguish integrated motion from corrections using multiple sensors.
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Wheel odometry
Background: Coordinate transforms
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IMU bias and noise
- Lab · Run in browserस्थिर IMU लॉग पढ़ें: पूर्वाग्रह, बिखराव और एलन विचलन
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GNSS positioning and error
- Primer · Run in browserGNSS कैसे काम करता है और प्रमुख उत्पाद — u-blox, Trimble, Fixposition
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Sensor fusion
Background: Frames and time · Kalman filtering
4. Registration and mapping
Explore registration failures before studying the full SLAM system.
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Point-cloud registration with ICP
Background: Coordinate transforms
- Lab · Run in browserICP की विफलता के कारण: आरंभीकरण, आउटलायर्स और सममित ज्यामिति
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LiDAR SLAM
Background: Point-cloud registration with ICP · Pose-graph update
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Evaluating SLAM accuracy
Background: LiDAR SLAM
- Lab · Run in browserSLAM का मूल्यांकन कैसे करें — ATE, RPE, रनटाइम और विफलताएँ
5. From maps to motion
Separate map representation, paths and behavior, then connect them with Nav2.
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Occupancy grids
Background: Coordinate transforms
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Path search on a map
Background: Occupancy grids
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Behavior selection
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