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機器人操作系統ROS應用實踐/新工科建設之路機器人技術與應用系列

  • 作者：編者:彭剛//林天麟//劉錦濤//胡春旭//姚昱等|責編:劉瑀
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121386022
  • 出版日期：2023/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：339
人民幣：RMB 79.9 元      售價：元
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內容大鋼
    越來越多的機器人正走向人們的生活及生產環境，機器人操作系統（Robot Operating System，ROS）作為一種重要的軟體開發框架，提高了機器人系統的開發與部署效率，在分工協作、軟體維護和系統擴展中具有重要意義。本書以任務為驅動，按照工作導向的思路展開教學與實踐學習，通過「學中做、做中學」的方式，循序漸進地介紹機器人操作系統應用開發方法，通過構思、設計、實施和運行多個環節，構建基於感測器的智能機器人系統。本書內容全面，包括機器人系統組成、將機器人連接到ROS、建立機器人系統模型、移動機器人激光SLAM、移動機器人自主導航、基於多感測器的SLAM、機械臂運動控制、電腦視覺、基於視覺的機械臂抓取、移動機器人視覺SLAM、ROS 2.0介紹與編程基礎等內容，有利於讀者掌握ROS原理與應用實踐開發方法，培養軟體全棧開發能力。
    本書通俗易懂、內容豐富，是作者團隊多年機器人科研項目和產品開發的積累，書中提供了大量的實例代碼供讀者學習研究。
    本書可作為高等院校自動化、機器人工程、人工智慧、機電一體化等相關專業的「機器人系統原理」「機器人操作系統」「機器人系統應用開發」課程的教材和教學參考書，也可以作為工程實訓與學科競賽的實踐教材和實驗配套教材，同時還可供廣大希望從事機器人系統開發和設計的工程技術人員、教師或者個人參考。
作者介紹
編者:彭剛//林天麟//劉錦濤//胡春旭//姚昱等|責編:劉瑀
目錄
第1章  機器人系統組成
  1.1  移動底盤和機械臂
    1.1.1  移動底盤
    1.1.2  機械臂
  1.2  機器人系統的硬體組成
    1.2.1  控制系統
    1.2.2  驅動系統
    1.2.3  執行機構
    1.2.4  感測系統
  1.3  感測器說明與功能介紹
    1.3.1  編碼器
    1.3.2  慣性測量單元
    1.3.3  激光雷達
    1.3.4  相機
    1.3.5  紅外感測器
    1.3.6  超聲波感測器
    1.3.7  毫米波雷達
    1.3.8  碰撞感測器
    1.3.9  多感測器融合
  1.4  機器人系統的軟體組成
    1.4.1  操作系統
    1.4.2  應用軟體
    任務  遠程桌面連接：使用Spark機器人平台
  1.5  本章小結
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  練習題
第2章  將機器人連接到ROS
  2.1  初識ROS
    2.1.1  ROS起源
    2.1.2  ROS架構
    2.1.3  ROS特點
  2.2  如何安裝ROS
    2.2.1  操作系統和ROS版本
    2.2.2  Linux基礎簡介
    2.2.3  ROS安裝
    2.2.4  設置環境變數
    2.2.5  驗證安裝
  2.3  ROS文件系統與通信機制
    2.3.1  文件系統
    2.3.2  ROS通信及其工作機制
  2.4  編寫第一個ROS程序
    2.4.1  ROS功能包依賴管理
    2.4.2  ROS工作空間
    2.4.3  功能包創建與編譯
    任務1  運行一個簡單ROS程序
    2.4.4  ROS節點的編寫規則
    2.4.5  運行節點的兩種途徑
    2.4.6  launch文件
    2.4.7  坐標變換基礎
    任務2  讓小海龜跑起來

  2.5  ROS常用組件
    2.5.1  可視化工具
    2.5.2  rosbag數據記錄與回放
    2.5.3  ROS調試工具箱
  2.6  Spark底盤控制
    任務3  讓Spark機器人運動起來
  2.7  ROS外接設備介紹
    2.7.1  遙控手柄
    2.7.2  激光雷達
    2.7.3  視覺感測器
    2.7.4  慣性測量單元與定位模塊
    2.7.5  伺服電機
    2.7.6  嵌入式控制器
  2.8  本章小結
  擴展閱讀
  練習題
第3章  建立機器人系統模型
  3.1  移動底盤運動模型與控制
    3.1.1  移動機器人運動模型與位置表示
    3.1.2  URDF建模
    3.1.3  機器人狀態發布
    3.1.4  移動底盤運動控制
    任務1  控制ROS模擬機器人與真實機器人同步運動
  3.2  基於激光雷達的環境感知
    3.2.1  rplidar功能包
    3.2.2  hector_mapping介紹
    3.2.3  hector_mapping的使用
    任務2  小車運動時的點雲數據
  3.3  本章小結
  參考文獻
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  練習題
第4章  移動機器人激光SLAM
  4.1  SLAM基本原理
    4.1.1  SLAM概述
    4.1.2  移動機器人坐標系
    任務1  機器人坐標變換
    4.1.3  ROS導航與定位過程
    4.1.4  環境建圖與位姿估計
  4.2  Gmapping演算法
    4.2.1  原理分析
    4.2.2  實施流程
    任務2  基於Gmapping演算法的激光2D建圖
  4.3  Hector SLAM演算法
    4.3.1  原理分析
    任務3  基於Hector SLAM演算法的激光2D建圖
    4.3.2  建圖結果
  4.4  本章小結
  參考文獻
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  練習題
第5章  移動機器人自主導航
  5.1  基於地圖的定位
    5.1.1  蒙特卡羅定位
    5.1.2  自適應蒙特卡羅定位
    任務1  移動機器人定位
  5.2  基於地圖的自主導航
    5.2.1  導航框架
    5.2.2  全局路徑規劃
    5.2.3  局部路徑規劃
    5.2.4  導航功能包
    任務2  移動機器人導航
  5.3  本章小結
  參考文獻
  擴展閱讀
  練習題
第6章  基於多感測器的SLAM
  6.1  慣性測量單元模型與標定
    6.1.1  慣性測量單元測量模型
    6.1.2  系統誤差的預標定
    6.1.3  隨機誤差的預標定
  6.2  激光雷達與IMU的外參標定
  6.3  差速輪式移動機器人的運動里程計模型
  6.4  基於卡爾曼濾波的多感測器融合
    任務1  基於濾波器的SLAM演算法
  6.5  Cartographer演算法
    6.5.1  原理分析
    任務2  基於圖優化的SLAM
    6.5.2  建圖結果
  6.6  本章小結
  參考文獻
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  練習題
第7章  機械臂運動控制
  7.1  機械臂建模
    7.1.1  ROS中常用的機械臂
    7.1.2  機械臂URDF模型
    7.1.3  機械臂URDF建模
  7.2  機械臂控制——MoveIt
    7.2.1  MoveIt簡介
    7.2.2  Setup Assistant配置機械臂
    7.2.3  MoveIt可視化控制
    7.2.4  機械臂運動學
    任務1  讓機械臂動起來——MoveIt與Gazebo模擬
  7.3  MoveIt編程——機械臂運動規劃
    7.3.1  關節空間運動規劃
    7.3.2  工作空間運動規劃
    7.3.3  笛卡爾空間運動規劃
    7.3.4  機械臂碰撞檢測
    任務2  數字孿生——真實機械臂與模擬機械臂同步運動

  7.4  本章小結
  參考文獻
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  練習題
第8章  電腦視覺
  8.1  認識OpenCV
    8.1.1  安裝OpenCV
    8.1.2  使用OpenCV
  8.2  單目視覺感測器的使用
    任務1  圖像採集
  8.3  相機標定
    8.3.1  針孔相機模型
    8.3.2  畸變模型
    8.3.3  相機標定的原理和過程
    8.3.4  相機標定功能包
  8.4  圖像變換與處理
    8.4.1  透視變換
    8.4.2  圖像匹配
    8.4.3  圖像拼接
  8.5  常見的圖像特徵點檢測演算法
    8.5.1  SIFT演算法
    8.5.2  SURF演算法
    8.5.3  FAST演算法
    8.5.4  ORB演算法
  8.6  目標識別
    任務2  基於單目相機的物體識別
  8.7  本章小結
  參考文獻
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  練習題
第9章  基於視覺的機械臂抓取
  9.1  深度相機
    9.1.1  雙目相機和RGB-D深度相機
    9.1.2  雙目相機模型和RGB-D深度相機模型
    任務1  深度相機驅動安裝
  9.2  基於深度學習的物體識別
    9.2.1  基於卷積神經網路的物體識別
    9.2.2  常見深度學習框架
    任務2  基於卷積神經網路的物體識別實現
  9.3  手眼標定原理和過程
    任務3  機器人手眼視覺外參標定
  9.4  基於視覺的機械臂抓取實現
    9.4.1  目標物體定位
    9.4.2  姿態估計
    9.4.3  抓取姿態檢測
    9.4.4  運動規劃
    任務4  完成基於視覺的機械臂抓取
    任務5  控制機械臂指向物體
  9.5  本章小結
  參考文獻

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  練習題
第10章  移動機器人視覺SLAM
  10.1  視覺SLAM框架
    10.1.1  視覺里程計
    10.1.2  非線性優化
    10.1.3  迴環檢測
    10.1.4  建圖
  10.2  ORB-SLAM演算法
    任務1  在單目數據集上運行ORB-SLAM
  10.3  稠密建圖
    10.3.1  空間地圖的表示方式
    10.3.2  雙目相機幾何模型與標定
    10.3.3  稠密建圖
    任務2  基於深度相機的場景建圖
  10.4  其他視覺SLAM演算法或框架
    10.4.1  LSD-SLAM
    10.4.2  SVO
    10.4.3  OpenVSLAM
    10.4.4  VINS-Fusion
  10.5  本章小結
  參考文獻
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  練習題
第11章  ROS 2.0介紹與編程基礎
  11.1  ROS 2.0設計思想
    11.1.1  ROS 1.0問題總結
    11.1.2  ROS 2.0發展現狀
    11.1.3  ROS 2.0通信模型
  11.2  ROS 2.0安裝與使用
    11.2.1  ROS 2.0安裝
    11.2.2  運行小海龜案例
    11.2.3  ROS 2.0命令行
  11.3  ROS 2.0編程基礎
    11.3.1  ROS 2.0編程方法
    11.3.2  ROS 2.0與ROS 1.0編程區別
  11.4  本章小結
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  練習題

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