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移動機器人

作者：編者:謝成鋼|責編:鄒思思
出版社：國防科大
ISBN：9787567305878

出版日期：2022/05/01
裝幀：平裝
頁數：316

人民幣：RMB 65 元售價：元

內容大鋼

本書重點介紹以下七個方面的內容：（1）機器人操作系統（Robot Operating System，ROS)；(2）可視化工具與模擬（Visual Tools and Simulation，VTS）；（3）機器人硬體系統（Robot Hardware System，RHS）；（4）演算法與建模（Algorithm and Modeling，AM）；（5）定位與地圖構建（Localizationand Mapping，LM）；（6）機器視覺（Computer Vision，CV）；（7）人工智慧（Artificial Intelligence，AI）。全書共分為13章，第1、第2、第3章介紹機器人操作系統，第4、第12章介紹可視化工具與模擬，第5章介紹機器人硬體系統，第6、第7章介紹演算法與建模，第8、第9章介紹定位與地圖構建，第10、第11章介紹機器視覺，第13章介紹人工智慧。

作者介紹

編者:謝成鋼|責編:鄒思思

第1章  移動機器人架構與ROS概述
  1.1  移動機器人架構
  1.2  ROS的發展歷程及概念
  1.3  ROS的應用與目的
  1.4  安裝ROS環境
  1.5  安裝Git
  1.6  搭建dashgo環境並安裝教程包
第2章  ROS的文件系統
  2.1  ROS工作空間
    2.1.1  ROS工作空間的文件系統
    2.1.2  創建ROS工程實例
  2.2  Catkin編譯系統
  2.3  ROS程序包
  2.4  文件系統工具
第3章  ROS的通信機制
  3.1  ROS的通信架構
    3.1.1  節點與節點管理器
    3.1.2  啟動文件
    3.1.3  分散式計算的配置
  3.2  主題?
    3.2.1  消息文件
    3.2.2  常見消息文件
    3.2.3  發布器
    3.2.4  訂閱器
    3.2.5  編譯並運行
  3.3  服務
    3.3.1  服務文件
    3.3.2  服務端
    3.3.3  客戶端
    3.3.4  編譯並運行
  3.4  動作庫
    3.4.1  動作庫規約
    3.4.2  服務端
    3.4.3  客戶端
    3.4.4  編譯並運行
  3.5  參數伺服器
第4章  可視化工具
  4.1  rviz可視化工具
    4.1.1  rviz的安裝
    4.1.2  rviz的配置及使用
  4.2  rqt可視化工具
  4.3  tf工具
  4.4  數據記錄與回放
    4.4.1  rosbag概述
    4.4.2  rosbag命令參數及其使用
第5章  移動機器人硬體系統
  5.1  移動機器人硬體架構
  5.2  電動機的分類
  5.3  PID控制
    5.3.1  模擬PID控制演算法

    5.3.2  數字PID控制演算法
    5.3.3  PID的參數整定
  5.4  移動機器人常用的感測器
  5.5  移動機器人的參數調整
  5.6  ROS與單片機系統的通信
  5.7  ROS與安卓（Android）系統的通信
    5.7.1  基於rosjava的軟體框架
    5.7.2  ROS的遠程通信機制
第6章  狀態估計與濾波演算法
  6.1  遞歸狀態估計
    6.1.1  概率的基本概念
    6.1.2  貝葉斯公式
    6.1.3  貝葉斯濾波演算法
    6.1.4  貝葉斯濾波實例
  6.2  卡爾曼濾波
    6.2.1  卡爾曼濾波器作用
    6.2.2  卡爾曼濾波的公式
  6.3  擴展卡爾曼濾波與無跡卡爾曼濾波
    6.3.1  擴展卡爾曼濾波
    6.3.2  無跡卡爾曼濾波
第7章  移動機器人的運動與感知
  7.1  運動模型
    7.1.1  里程計模型
    7.1.2  速度模型
  7.2  環境測量模型
    7.2.1  波束的感測器模型
    7.2.2  似然域模型
    7.2.3  基於特徵的測量模型
第8章  地圖與定位
  8.1  佔用柵格地圖
    8.1.1  佔用柵格地圖構建演算法
    8.1.2  使用感測器數據更新地圖的兩種方法
    8.1.3  ROS中的佔用柵格地圖
  8.2  機器人在costmap中的位姿表示
  8.3  重定位?
    8.3.1  蒙特卡洛定點陣圖例
    8.3.2  蒙特卡洛定位演算法
    8.3.3  蒙特卡洛定位演算法的優點與發展
第9章  地圖構建與導航
  9.1  即時定位與地圖構建演算法
    9.1.1  在線SLAM方法
    9.1.2  全SLAM方法
  9.2  自主導航
    9.2.1  深度優先搜索
    9.2.2  廣度優先搜索
    9.2.3  局部路徑規劃
  9.3  ROS中的導航包
第10章  電腦視覺基礎
  10.1  OpenCV的安裝
  10.2  數字圖像的基本概念與操作

  10.3  卷積矩陣與邊緣檢測
  10.4  輪廓檢測
  10.5  圖像分割
  10.6  目標跟蹤
    10.6.1  計算幀與幀之間的差異
    10.6.2  背景分割器
    10.6.3  Meanshif 與Camshift 目標跟蹤演算法
第11章  機器人視覺系統
  11.1  相機模型
    11.1.1  針孔相機模型
    11.1.2  雙目相機模型
    11.1.3  RGB-D相機模型
  11.2  視覺里程計
    11.2.1  特徵提取
    11.2.2  特徵匹配
    11.2.3  相機位置的估計
    11.2.4  OpenCV提取特徵和匹配特徵
  11.3  閉環檢測和後端優化
    11.3.1  閉環檢測
    11.3.2  後端優化
  11.4  視覺建圖
    11.4.1  單目建圖
    11.4.2  RGB-D建圖
第12章  Gazebo模擬平台
  12.1  模擬當前環境
    12.1.1  Gazebo環境配置
    12.1.2  運行模擬
    12.1.3  過程分析
  12.2  將模擬用於開發
    12.2.1  模型
    12.2.2  創建世界模型
    12.2.3  修改小車模型
    12.2.4  添加感測器
    12.2.5  Gazebo與ROS對接
第13章  人工智慧基礎
  13.1  人工神經網路
    13.1.1  單層神經元模型
    13.1.2  兩層神經網路模型
    13.1.3  深度學習（多層神經網路）
13. 1.4多層神經網路中的參數
    13.1.5  神經網路的發展
  13.2  OpenCV中的人工神經網路
  13.3  人臉檢測
    13.3.1  Haar級聯
    13.3.2  人臉檢測示例
  13.4  人臉識別
實驗
  實驗1  roslaunch 的使用
  實驗2  ROS消息的發送與接收（基於C++）
  實驗3  ROS消息的發送與接收（基於Python）

  實驗4  ROS服務的請求與響應（基於C++）
  實驗5  ROS服務的請求與響應（基於Python）
  實驗6  ROS動作庫的請求與響應（基於C++）
  實驗7  ROS動作庫的請求與響應（基於Python）
  實驗8  數據的錄製與回放
  實驗9  機器人的運動控制
  實驗10  底盤的精度校準
  實驗11  超聲波功能的使用
  實驗12  語音控制機器人運動（選做）
  實驗13  機械臂的應用（選做）
  實驗14  基於Arduino的ROS發布器
  實驗15  基於Arduino的ROS訂閱器
  實驗16  ROS與安卓設備通信
  實驗17  卡爾曼濾波器的使用
  實驗18  模擬重定位
  實驗19  底盤與雷達的坐標校準
  實驗20  基於gmapping演算法建圖與導航
  實驗21  基於cartographer演算法建圖與導航（選做）
  實驗22  基於深度相機的導航（選做）
  實驗23  人體跟隨（選做）
  實驗24  圖片的基本屬性
  實驗25  圖片的進階操作
  實驗26  視頻的讀取
  實驗27  深度估計（選做）
  實驗28  特徵檢測與匹配
  實驗29  使用Gazebo模擬建圖與導航
  實驗30  數字檢測
  實驗31  人臉檢測
  實驗32  人臉識別
附錄
  附錄1  amcl
  附錄2  base_local_planner
  附錄3  clear_costmap_recovery
  附錄4  costmap_2d
  附錄5  dwa_local_planner
  附錄6  fake_localization
  附錄7  global_planner
  附錄8  map_server
  附錄9  move_base
  附錄10  move_slow_and_clear
  附錄11  navfn
  附錄12  nav_core
  附錄13  robot_pose_ekf
  附錄14  rotate_recovery
  附錄15  teb_local_planner
參考文獻

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