Tuyển dụng Check with seller Hải Phòng => Tìm giảng viên lập trình robot giảng dạy về lập trình robot với ROS Visual Servoing

Tuyển dụng giáo viên ngành giáo dục Hải Phòng => Thông tin tuyển dụng, Để tìm giảng viên lập trình robot có kinh nghiệm về ROS Visual Servoing và có thể viết , chúng ta có thể tiếp cận theo các hướng sau:

1. Tìm kiếm trong cộng đồng ROS và Robotics:

ROS.org và ROS Discourse:

Đây là những diễn đàn chính thức của cộng đồng ROS. Bạn có thể đăng bài tìm kiếm giảng viên hoặc tìm các chuyên gia đã có đóng góp lớn cho cộng đồng.

ROS Industrial Consortium:

Tổ chức này tập trung vào ứng dụng ROS trong công nghiệp. Họ có thể giới thiệu các chuyên gia có kinh nghiệm thực tế về Visual Servoing.

Robotics Stack Exchange:

Diễn đàn hỏi đáp dành cho các vấn đề liên quan đến robotics. Bạn có thể tìm thấy các chuyên gia sẵn lòng chia sẻ kiến thức.

Các nhóm Facebook, #cantuyen về ROS và Robotics:

Tham gia các nhóm này để kết nối với các chuyên gia và đặt câu hỏi.

2. Liên hệ với các trường đại học và viện nghiên cứu:

Khoa Cơ điện tử, Tự động hóa, Công nghệ thông tin:

Liên hệ với các khoa này để tìm giảng viên hoặc nghiên cứu sinh có chuyên môn về robot và ROS.

Các phòng thí nghiệm Robotics:

Tìm kiếm các phòng thí nghiệm nghiên cứu về robot và liên hệ với các giáo sư hoặc nghiên cứu viên.

3. Tìm kiếm trên các nền tảng dạy học trực tuyến:

Coursera, edX, Udacity:

Các nền tảng này có thể có các khóa học về ROS và Robotics, và bạn có thể liên hệ với giảng viên của các khóa học này.

Udemy, Skillshare:

Các nền tảng này có nhiều khóa học do các chuyên gia tự do giảng dạy. Tìm kiếm các khóa học về ROS và Visual Servoing.

4. Sử dụng mạng lưới cá nhân:

Hỏi bạn bè, đồng nghiệp, hoặc những người quen biết trong ngành robotics để được giới thiệu.

Khi liên hệ với các giảng viên tiềm năng, hãy trình bày rõ yêu cầu của bạn:

Mục tiêu của hướng dẫn:

Hướng dẫn này dành cho đối tượng nào? (sinh viên, kỹ sư, người mới bắt đầu...) Mục tiêu là gì? (học lý thuyết, thực hành, ứng dụng...)

Nội dung dự kiến:

Bạn muốn hướng dẫn bao gồm những chủ đề nào? (giới thiệu ROS, Visual Servoing, các thuật toán, ví dụ thực tế...)

Hình thức hướng dẫn:

Hướng dẫn sẽ ở dạng nào? (văn bản, video, bài giảng trực tuyến...)

Ngân sách và thời gian:

Bạn có ngân sách bao nhiêu và muốn hoàn thành hướng dẫn trong thời gian nào?

Yêu cầu đối với giảng viên:

Kinh nghiệm:

Có kinh nghiệm thực tế về lập trình robot với ROS và Visual Servoing.

Kiến thức:

Nắm vững lý thuyết và thuật toán liên quan đến Visual Servoing.

Kỹ năng sư phạm:

Có khả năng truyền đạt kiến thức một cách rõ ràng, dễ hiểu.

Kỹ năng viết:

Có khả năng viết , dễ thực hiện.

Sau khi tìm được giảng viên phù hợp, hãy thảo luận chi tiết về nội dung, hình thức, và thời gian biểu của hướng dẫn. một gợi ý về cấu trúc của về lập trình robot với ROS Visual Servoing:

Hướng dẫn chi tiết về lập trình robot với ROS Visual Servoing

Lời giới thiệu:

Giới thiệu về ROS (Robot Operating System) và tầm quan trọng của nó trong robotics.
Giới thiệu về Visual Servoing và ứng dụng của nó trong điều khiển robot.
Đối tượng mục tiêu của hướng dẫn.
Mục tiêu của hướng dẫn.

Chương 1: Giới thiệu về ROS

Cài đặt ROS.
Cấu trúc của ROS: Nodes, Topics, Services, Parameters.
Các công cụ cơ bản của ROS: roscore, rosrun, rostopic, rosservice, rqt.
Ví dụ: Tạo một node đơn giản để publish và subscribe một topic.

Chương 2: Giới thiệu về Visual Servoing

Định nghĩa Visual Servoing.
Các loại Visual Servoing: Position-based Visual Servoing (PBVS), Image-based Visual Servoing (IBVS), Hybrid Visual Servoing.
Ưu điểm và nhược điểm của từng loại.
Ứng dụng của Visual Servoing trong robotics.

Chương 3: Các thuật toán Visual Servoing cơ bản

Image Jacobian (Interaction Matrix):

Giải thích về Image Jacobian và vai trò của nó trong Visual Servoing.
Cách tính toán Image Jacobian cho các loại camera khác nhau (pinhole, orthographic).

Thuật toán IBVS (Image-Based Visual Servoing):

Giải thích chi tiết về thuật toán IBVS.
Các bước thực hiện thuật toán:
Định nghĩa feature points trên ảnh.
Tính toán error signal giữa vị trí hiện tại và vị trí mong muốn của feature points.
Sử dụng Image Jacobian để tính toán vận tốc robot.
Điều khiển robot di chuyển.
Ví dụ: Điều khiển robot di chuyển đến một vị trí mong muốn sử dụng IBVS.

Thuật toán PBVS (Position-Based Visual Servoing):

Giải thích chi tiết về thuật toán PBVS.
Các bước thực hiện thuật toán:
Ước tính vị trí của đối tượng trong không gian 3D.
Tính toán error signal giữa vị trí hiện tại và vị trí mong muốn của đối tượng.
Sử dụng ma trận biến đổi để tính toán vận tốc robot.
Điều khiển robot di chuyển.
Ví dụ: Điều khiển robot di chuyển đến một vị trí mong muốn sử dụng PBVS.

Chương 4: Lập trình Visual Servoing với ROS

Cài đặt các package ROS cần thiết:

cv_bridge: Chuyển đổi giữa ảnh OpenCV và ROS image messages.
image_transport: Truyền tải ảnh trong ROS.
geometry_msgs: Định nghĩa các loại messages liên quan đến hình học (ví dụ: Point, Pose, Twist).
tf: Quản lý các frame transformations trong ROS.

Tạo một ROS package cho Visual Servoing:

Sử dụng `catkin_create_pkg` để tạo package.
Xây dựng cấu trúc thư mục cho package (src, include, config).

Lập trình node ROS cho Visual Servoing:

Subscribe topic chứa ảnh từ camera.
Xử lý ảnh để trích xuất feature points.
Tính toán error signal.
Tính toán vận tốc robot.
Publish topic chứa vận tốc robot.

Tích hợp với robot simulator (ví dụ: Gazebo):

Sử dụng Gazebo để mô phỏng môi trường robot.
Điều khiển robot trong Gazebo bằng các messages ROS.

Sử dụng Robot Hardware thật (nếu có):

Kết nối camera và robot controller.
Hiệu chỉnh camera.
Triển khai Visual Servoing trên robot thật.

Chương 5: Các ví dụ thực tế

Pick and Place:

Sử dụng Visual Servoing để điều khiển robot gắp và đặt các đối tượng.

Object Tracking:

Sử dụng Visual Servoing để điều khiển robot theo dõi một đối tượng di chuyển.

Path Following:

Sử dụng Visual Servoing để điều khiển robot di chuyển theo một đường dẫn định trước.

Chương 6: Các vấn đề thường gặp và cách giải quyết

Camera calibration:

Các phương pháp hiệu chỉnh camera.

Feature point extraction:

Các thuật toán trích xuất feature points (ví dụ: SIFT, SURF, ORB).

Image Jacobian singularity:

Cách xử lý khi Image Jacobian bị suy biến.

Noise and disturbance:

Các phương pháp giảm thiểu ảnh hưởng của nhiễu và tác động bên ngoài.

Kết luận:

Tóm tắt các kiến thức đã học.
Gợi ý các hướng phát triển tiếp theo.

Phụ lục:

Danh sách các tài liệu tham khảo.
Các công cụ và thư viện hữu ích.

Lưu ý:

Đây chỉ là một gợi ý về cấu trúc của hướng dẫn. Bạn có thể điều chỉnh nội dung và hình thức cho phù hợp với mục tiêu và đối tượng của bạn. Chúc bạn thành công!

Contact seller Share

Comments