AIOT人工智慧OpenCV影像辨識應用白天職訓課程,Artificial Intelligence

基於ROS之AMR實戰開發

上課皆採實體+遠端線上同步上課 。 完整學會ROS機器人系統建置應用
僅一梯20名額。把握在職學習進修的好機會

  1. 機器人操作系統 ( Robot Operating System ,簡稱 ROS ) ，是一種用於撰寫機器人軟體時的框架。其靈活且彈性的用法，問世短短幾年時間，便已被世界各地的企業、學術等組織應用。應用範圍涵蓋無人飛行器、工業機械手臂、無人搬運車、自駕車等自動化機械與人工智慧領域。
    ROS課程針對有一定Linux系統基礎，對ROS感興趣的學習者，協助大家更快速進入ROS的開發領域，更有效率進行ROS應用功能的學習與開發。課程設計內容深入淺出，理論與實際操作結合，業界實務講師帶你進入機器人世界！

  2. 課程教學實錄影片

學習目標。 特色

  1. 特色 - 著重實作！

    獨家雷射雷達導航實作機器人，實地操作演練與業界開發同步接軌

  2. 課程目標！

    利用ROS機器人系統 設計自動駕駛機器人+軌跡開發環境設定、通訊方 法、節點撰寫方法、ROS與GPIO 的設計方法、ROS與GPIO的應用、使用ROS系統抓取感測器資料。

  3. 結訓具備技能

    1.ROS的開發環境建立
    2.設計與 ROS 系統相關的機器人程式
    3.設計與規劃 ROS系統機器人導航

  1. 課程時數

    42小時

  2. 師資介紹

    邀請業界資深AIOT團隊擔任講師

  3. 開課日期

    111年10月16日至111年11月20日 ( 培訓中 )

  4. 開課時間

    週日全天班 AM9:30至PM5:30

  5. 課程費用

    • 1. 全期學費22,000元(工業局補助$10,000元)，學員自付額$12,000元
    • 2. 特殊身分： 身心障礙者、原住民、低收入戶或中堅企業員工，
          需檢附資格證明文件(工業局補助$14,000元)，學員自付額$8,000元

  6. 上課人數

    • 1. 每班20人(即日起接受報名，額滿為止;最低開班人數10人)
    • 2. NanoPi M4開發板+7吋面板開發板
          雷射雷達導航車實作，讓您學習效果更好！

  7. 注意事項

    • 1. 每位學員出席率需達80%以上，完成專題作品發表作為評量依據，
          合格者即可結訓頒發證書。
    • 2. 結訓學員應配合經濟部工業局培訓後電訪調查。

  8. 招生對象

    • 1. 已在相關領域，欲再增強本身專業技能者。
    • 2. 具備Linux指令及C語言基礎尤佳！
    • 3. 從事硬體、軟體設計工程師對自主移動機器人有興趣者
    • 3. 因應性別主流化國際趨勢，打造友善職場發展，優先保留女性參訓名額

  9. 職涯方向

    自動化工程師 │韌體工程師 │自駕車開發工程師│機械手臂開發工程師

  10. 退費標準

    各班一經報名，依教育局短期補習班設立及管理規則第24條辦理

  11. 課程評量方式

    課程規劃學員在修習完畢後能利用ROS機器人系統設計自動駕駛機器人，並實體應用在人工智慧領域。評量方式將以作業繳交、上課出勤作為評分或以分組、個別專題方式發表計分，合格者即可結訓頒發證書。

課程大綱

ROS介紹
  • ROS Overview
  • ROS FrameworkArchitecture
  • ROS Tools
  • ROS 2.0
ROS 基礎開發
  • ROS Package
  • Development ROS Node
  • Publish and Subscribe
  • Roslaunch
  • ROS Service
  • ROS Client
ROS 可視化
  • TF & URDF
  • ROS transform
  • RVIZ
感測次系統、雷達/光達技術、MEMS感測器技術
  • Motor Control
  • Encoder Motor
  • Gyroscope
  • Attitude
  • LIDIR
  • Battery Monitor
決策與車控系統技術
  • SLAM
  • Navigation
  • AMCL
  • Move base
  • Motor control
物件標示、物件追蹤
  • AMR自主移動機器人
  • 建立地圖
  • 自主導航
  • 雷達避障功能
課程演練實習
  • AMR自主移動機器人
  • 建立地圖
  • 自主導航
  • 雷達避障功能
實習設備
  • NanoPi M4開發板+7吋面板
  • 無人導航車
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