Profesor
Sebastian Sansoni
Dr. en Ingeniería. Universidad Nacional de San Juan (UNSJ).
Líneas de investigación: Robótica, SLAM Activo, Visión por Computador y Robótica Agrícola.
Perfil en Google ScholarROS 2 Jazzy Jalisco
Distribución de ROS
Ubuntu 24.04 LTS
Sistema operativo host
Python (rclpy)
Lenguaje de programación
iRobot Create 3
Robot diferencial físico
12 horas
4 clases de 3 horas
Simulación + Hardware
Gazebo y transferencia física
Objetivo
Al finalizar el taller, los estudiantes serán capaces de:
- Describir los conceptos de la arquitectura distribuida de ROS 2, las interfaces de comunicación (tópicos, servicios, acciones) y el middleware DDS.
- Implementar nodos publicadores y suscriptores mediante la biblioteca
rclpyen Python, utilizando comandos CLI para la introspección del sistema. - Calcular transformadas de coordenadas espaciales mediante la biblioteca
tf2_rosy procesar flujos de datos medianterosbag2. - Interactuar con la plataforma física iRobot Create 3, estableciendo conexión para extraer datos de sus sensores y comandar sus actuadores. Adicionalmente, como nivel de dificultad superior, integrar bibliotecas de terceros para el seguimiento de trayectorias u objetivos utilizando el LiDAR y la cámara.
Contenido por clase
Introducción a ROS2
Temas: Definición de ROS 2 y arquitectura de comunicación. Estadísticas de adopción de ROS 2 basadas en el reporte de métricas de la comunidad. El middleware DDS, auto-descubrimiento en redes y dominios (ROS_DOMAIN_ID). Conceptos del grafo: Nodos, Tópicos, Servicios, Acciones e Interfaces.
Práctica:Comandos CLI para la introspección y depuración de tópicos, servicios y parámetros.
Desafío práctico: El Desencriptador CLI – Interacción por consola mediante publicación/suscripción a tópicos para resolver un reto lógico y descifrar un archivo local.
Programación en ROS2
Temas: Estructura y creación de paquetes. Programación y depuración de nodos publicadores y suscriptores. Implementación de comunicación asíncrona tipo servicio (cliente/servidor).
Práctica: Uso de rqt_graph y RViz2 y RViz2 para visualizar tópicos y telemetría de sensores.
Desafío práctico: Maze Solver – Desarrollar un nodo en Python
que publique comandos de velocidad (/cmd_vel) para que el robot navegue y
salga del laberinto simulado, con la opción de incorporar un sistema de frenado automático
ante la detección de obstáculos cercanos.
Sistemas de Coordenadas, TF2 y Rosbags
Temas: Biblioteca de transformadas espaciales (TF2), orientación en el espacio y árbol de transformadas. Descripción geométrica del robot mediante el formato XML URDF (Links, Joints). Uso Launch Files. Grabación y reproducción de datos de sensado y trafico de red mediante Rosbag2.
Desafío práctico: Cronómetro y TF2 –
Programar un nodo en Python que lea la posición del robot a través del tópico de transformadas (/tf) para medir el tiempo que tarda en completar el laberinto. El objetivo es superar el tiempo récord de navegación actual y grabar el recorrido del intento exitoso utilizando rosbag.
ROS2 en la Vida Real y Despliegue Físico
Temas: Calidad de Servicio (QoS): Parámetros de fiabilidad, durabilidad e historial. Estructura de directorios y mantenimiento de código en paquetes. Uso de bibliotecas de terceros en ROS 2 para la comunicación y control de hardware. Lectura e interpretación de sensores físicos del iRobot Create 3 (LiDAR 2D, cámara estéreo, IMU y odometría de las ruedas). Configuración de red y namespaces en robots físicos mediante ROS_DOMAIN_ID.
Desafío práctico: Despliegue en Create 3 Físico – Integración de bibliotecas y drivers de terceros para comunicar los nodos de control desarrollados en Python con el robot real a través de la red local, obteniendo datos de sus sensores físicos (LiDAR, cámara, IMU y odometría) y controlando su movimiento en la vida real.
Requisitos previos
- Linux (consola básica): Saber moverse por la terminal utilizando los comandos esenciales:
cd,ls,cp,mv,mkdiry el uso del operador pipe (|). - Python (conceptos básicos): Comprensión de estructuras de control, definición de funciones, nociones básicas de Programación Orientada a Objetos (clases) y uso de listas y diccionarios.
- Perfil / Motivación: Tener la necesidad práctica o intelectual de conectarse a un robot real, capturar la información de sus sensores y lograr que se mueva.
Público objetivo
Investigadores, profesionales de la industria, estudiantes de posgrado y estudiantes de grado avanzados con interés en robótica y sistemas autónomos.
Próximamente disponible el formulario de inscripción.
