Der komplette Praxisleitfaden f\u00fcr autonome Roboter \u2013 von den Grundlagen bis zum Production-Deployment mit ROS 2, Python und C++
Hauptmerkmale Vollst\u00e4ndige ROS 2-Entwicklung: Von Installation \u00fcber Navigation bis Docker-Deployment mit praxiserprobten Code-Beispielen. KI-gest\u00fctzter Sortierroboter und autonomer LieferroboterBuchbeschreibung
Entwickeln Sie professionelle autonome Roboter mit dem f\u00fchrenden Framework der Robotik-Industrie. Dieses Praxisbuch f\u00fchrt Sie Schritt f\u00fcr Schritt von ROS 2-Grundlagen bis zu produktionsreifen Robotersystemen.
Sie beginnen mit der Installation und den grundlegenden Konzepten: Nodes, Topics, Services, Actions und Quality of Service. Durch praktische Programmierung in Python und C++ erstellen Sie funktionierende ROS 2-Anwendungen und eigene Pakete mit benutzerdefinierten Nachrichten.
Lernen Sie Sensoren zu integrieren: Kameras mit OpenCV, LIDAR f\u00fcr Hinderniserkennung und IMU f\u00fcr Odometrie. Meistern Sie TF2 f\u00fcr Koordinatentransformationen und URDF f\u00fcr Robotermodelle. Implementieren Sie autonome Navigation mit SLAM, AMCL und dem Nav2-Stack.
Tauchen Sie ein in Computer Vision mit Objekterkennung, Deep Learning (YOLO) und 3D-Vision mit RGB-D-Sensoren. Steuern Sie echte Hardware \u00fcber GPIO, serielle Schnittstellen und Motorcontroller. Nutzen Sie Gazebo f\u00fcr Simulation und schreiben Sie professionelle Tests.
Fortgeschrittene Kapitel behandeln Performance-Optimierung, SROS2-Sicherheit, Multi-Roboter-Systeme, Lifecycle-Nodes und Behavior Trees. Lernen Sie Docker-Containerisierung, Cross-Compilation f\u00fcr Raspberry Pi und Jetson, Remote-Monitoring und Over-the-Air-Updates.
Jedes fortgeschrittene Kapitel enth\u00e4lt ein vollst\u00e4ndiges Projekt: vom objektorientierten Abstandssensor \u00fcber einen autonomen Reinigungsroboter bis zum intelligenten Sortierroboter f\u00fcr Recycling und einem Paketlieferroboter mit Flottenmanagement.
Was Sie lernen werdenROS 2-Architektur verstehen und Nodes, Topics, Services, Actions ImplementierungIn Python und C++ programmieren mit rclpy und rclcpp f\u00fcr robuste Roboter-Software Eigene Packages, Messages, Services und Actions erstellen und verwaltenKameras, LIDAR, IMU und andere Sensoren integrieren und Daten verarbeitenTF2 f\u00fcr Koordinatentransformationen und URDF f\u00fcr Robotermodelle einsetzenAutonome Navigation mit SLAM, Lokalisierung und Pfadplanung ImplementierenGazebo-Simulation, RViz-Visualisierung und professionelle Launch-Dateien erstellenHardware anschlie\u00dfen: GPIO, Motorcontroller, serielle Kommunikation, micro-ROSComputer Vision mit OpenCV, Objekterkennung und Deep Learning (YOLO) nutzenProduction-Deployment mit Docker, CI\/CD, Monitoring und OTA-Updates durchf\u00fchrenF\u00fcr wen ist dieses Buch
Software-Entwickler mit Python- oder C++-Kenntnissen, die in Robotik einsteigen m\u00f6chten. Ingenieurstudenten und Absolventen, die praktische Robotik-Projekte umsetzen wollen. Maker und Hobbyisten mit Arduino\/Raspberry-Pi-Erfahrung, die autonome Systeme entwickeln m\u00f6chten. Berufst\u00e4tige, die ihre Karriere in Richtung Robotik, autonome Fahrzeuge oder IoT erweitern wollen.
ASIN \u200f : \u200e B0GNSN4WFR
Herausgeber \u200f : \u200e Unabh\u00e4ngig ver\u00f6ffentlicht
Erscheinungsdatum \u200f : \u200e 16. Februar 2026
Sprache \u200f : \u200e Deutsch
Druckl\u00e4nge \u200f : \u200e 505 Seiten
ISBN-13 \u200f : \u200e 979-8248675067
Abmessungen \u200f : \u200e 21,59 x 2,9 x 27,94 cm
Bestseller-Rang: 131.498 in B\u00fcchern (siehe Top 100 in B\u00fcchern), 19 in C++, 77 in Python, 339 in Hardware (B\u00fccher)
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