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课程培训
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AMR激光SLAM导航技术专项培训课程
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： 长期目标铺垫：
详细课程安排
第一天：SLAM技术入门与激光雷达基础
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： 第二天：激光SLAM实战与地图构建
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： 第三天：地图优化与故障排查
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： 第四天：地图维护与更新策略
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： 第五天：ROS基础与虚拟地图构建
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：
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