培训对象:
产业工人、电工、机加工人员,具备基础电工与电脑操作知识,但无SLAM技术背景。
培训目标:
使学员能够理解激光SLAM的基本原理,并通过实践操作,掌握在模拟及真实场景下的环境地图构建、优化、编辑与修改。
长期目标铺垫:
为后续参与AMR设备的日常维护、地图更新和简单故障排除奠定基础。
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天数 |
主题模块 |
核心内容 |
形式 |
每日目标 |
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第一天 |
SLAM技术入门与激光雷达基础 |
SLAM技术简介、激光雷达工作原理、数据可视化 |
理论讲解+实操 |
了解SLAM技术,熟悉激光雷达操作 |
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第二天 |
激光SLAM实战与地图构建 |
实战地图构建、地图质量分析 |
理论讲解+实操 |
完成首次地图构建,理解优化重要性 |
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第三天 |
地图优化与编辑 |
地图优化原理(Cartographer),设备维护 |
理论讲解+实操 |
掌握地图优化原理与如何维护设备 |
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第四天 |
地图维护与更新策略 |
地图诊断、场景变化应对、多地图管理 |
理论讲解+实操 |
学会地图维护和更新策略 |
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第五天 |
ROS基础与虚拟地图构建
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ROS基础操作、虚拟地图构建与优化 |
理论讲解+实操 |
掌握ROS基础,构建数据集虚拟地图 |
上午(9:00-12:00):SLAM技术简介与激光雷达基础
SLAM技术简介
SLAM技术的定义与应用场景(结合实际案例,如物流仓库、生产车间)。
激光SLAM与视觉SLAM的对比,突出激光SLAM在工业场景中的优势。
激光雷达工作原理
激光雷达的基本构造与工作原理(简单易懂的动画演示)。
关键参数解读:测距范围、角度分辨率、扫描频率。
实操:激光雷达数据可视化
连接激光雷达设备,使用ROS中的RVIZ工具查看点云数据。
练习:观察不同物体(如墙壁、桌椅)的激光雷达数据表现。
下午(13:30-17:00):激光SLAM基础与数据采集
激光SLAM基础
激光SLAM的基本流程:数据采集、地图构建、优化。
扫描匹配算法的直观理解(如ICP算法的简单介绍)。
实操:激光雷达数据采集
在简单场景(如会议室)中,使用激光雷达采集数据。
练习使用开源工具(如Gmapping)生成第一张简单的激光雷达地图。
每日目标:
学员能够理解SLAM技术的基本概念,熟悉激光雷达的操作,并完成简单的数据采集与可视化。
上午(9:00-12:00):实战地图构建
实战地图构建
在预先搭建的实体场景中,分组进行实地数据采集与地图构建。
练习:使用开源工具(如Gmapping)生成地图。
地图质量分析
引导学员观察地图质量(清晰度、重叠、扭曲等现象)。
简单讲解地图质量问题的常见原因。
下午(13:30-17:00):地图优化原理
地图优化的重要性
为什么需要优化?闭环检测的作用(通过动画演示闭环检测的效果)
主流优化算法介绍
图优化的基本概念(结合实际案例,如Google Cartographer)。
实操:优化后的地图对比
对比有无闭环检测的地图质量差异,直观理解优化的作用。
每日目标:
学员能够独立完成首次地图构建,并理解地图优化的重要性。
上午(9:00-12:00):地图优化实践
优化实践
使用开源工具(如Google Cartographer)进行地图优化。
练习:优化前一天生成的地图,观察优化前后的差异。
优化参数调整
简单介绍优化参数(如闭环检测阈值)的调整方法。
练习:调整优化参数,观察对地图质量的影响。
下午(13:30-17:00):故障排查与日常维护
常见故障类型
激光雷达故障(如数据丢失、扫描异常)。
传感器连接问题(如通信中断)。
地图构建失败(如闭环检测失败)。
故障排查方法
使用诊断工具(如ROS的rqt工具)检查设备状态。
故障排查流程演示(结合实际案例)。
日常维护
设备清洁与保养(如激光雷达镜头清洁)。
定期检查传感器连接和电源状态。
实操:故障排查与维护
模拟常见故障场景,学员分组进行故障排查和修复。
练习:进行设备的日常维护操作。
每日目标:
学员能够掌握地图优化的方法,并学会设备的日常维护和故障排查技能。
上午(9:00-12:00):地图诊断与维护
地图诊断
讲解如何识别地图质量问题,如“重影”、“双墙”、“地图拉伸”。
地图维护策略
讨论地图的定期检查与维护方法。
练习:对前一天的地图进行质量检查,发现并修复问题。
下午(13:30-17:00):地图更新与多地图管理
场景变化应对
讨论当车间布局发生临时或永久性变更时,如何更新地图(全新建图 vs. 局部更新)
每日目标:
学员能够掌握地图诊断、维护和更新策略,学会应对场景变化。
上午(9:00-12:00):ROS基础操作
ROS简介
ROS的定义与应用场景(结合实际案例,如AMR导航)。
ROS架构与基本概念(节点、话题、服务、参数)。
ROS基础操作
安装与配置ROS环境。
启动与管理ROS节点
使用ROS工具(如rostopic、rosservice、rqt)。
实操:ROS基础操作
使用rostopic查看和发布消息。
使用rqt工具进行设备状态监测。
下午(13:30-16:00):虚拟地图构建与优化
虚拟地图构建
使用ROS中的Gazebo工具创建虚拟环境。
在虚拟环境中部署激光雷达并采集数据。
使用Gmapping或Cartographer构建虚拟地图。
每日目标:
学员能够掌握ROS基础操作,并在虚拟环境中完成地图构建与优化。