| 作者 |
| 胡春旭（印）朗坦·约瑟夫（Lentin Joseph） |
| 丛书名 |
| 机器人设计与制作系列 |
| 出版社 |
| 机械工业出版社 |
| ISBN |
| 9787201806081 |
| 简要 |
| 简介 |
| 内容简介书籍计算机书籍 ---分割线--- 本书11个ROS机器人项目，在无须大量硬件的情况下可直接实现原型设计。本书首先介绍ROS及其安装过程。在完成基础知识学习之后，将会学习一些非常棒的项目，如构建自动驾驶汽车、自主移动机器人以及使用深度学习和ROS进行图像识别等。这里可以找到适用于初级、中级甚至专家级的各类ROS机器人应用程序！ |
| 目录 |
---分割线--- 译者序 推荐序一 推荐序二 作者简介 审校者简介 前言 致谢 第1章 入门ROS机器人应用程序开发 1 1.1 ROS入门 2 1.1.1 ROS发行版 2 1.1.2 支持ROS的操作系统 3 1.1.3支持ROS的机器人和传感器 4 1.1.4为什么选择ROS 5 1.2 ROS基础 6 1.2.1文件系统级 7 1.2.2计算图级 8 1.2.3ROS社区级 9 1.2.4ROS通信 9 1.3ROS客户端库 10 1.4ROS工具 11 1.4.1Rviz（ROS可视化） 11 1.4.2rqt_plot 11 1.4.3rqt_graph 12 1.5ROS仿真器 13 1.6在Ubuntu 16.04 LTS上安装ROS Kinetic 13 1.7在VirtualBox上设置ROS 17 1.8设置ROS工作区 19 1.9ROS在工业和研究中的机遇 20 1.10 问题 22 1.11 本章总结 22 第2章 使用ROS、OpenCV和Dynamixel伺服舵机进行人脸检测与跟踪 23 2.1项目概述 23 2.2硬件和软件需求 24 2.3ROS与Dynamixel伺服舵机的接口 33 2.4创建人脸跟踪ROS包 34 2.5人脸跟踪功能包的工作原理 36 2.5.1理解人脸跟踪代码 38 2.5.2理解CMakeLists.txt 41 2.5.3track.yaml文件 43 2.5.4启动文件 43 2.5.5运行人脸跟踪器节点 44 2.5.6face_tracker_control功能包 45 2.5.7 云台控制器配置文件 46 2.5.8舵机参数配置文件 47 2.5.9人脸跟踪控制器节点 47 2.5.10 创建CMakeLists.txt 49 2.5.11 测试人脸跟踪控制功能包 49 2.5.12 集成所有节点 51 2.5.13 固定支架并安装电路 51 2.5.14 最终测试 52 2.6 问题 52 2.7 本章总结 53 第3章 在ROS中构建一个像Siri的聊天机器人 54 3.1人机交互机器人 54 3.2构建人机交互机器人 55 3.3预备条件 56 3.4AIML入门 57 3.4.1AIML标签 57 3.4.2PyAIML解释器 58 3.4.3在Ubuntu 16.04 LTS上安装PyAIML 59 3.4.4使用PyAIML 59 3.4.5加载多个AIML文件 60 3.4.6在ROS中创建AIML机器人 62 3.4.7AIML ROS功能包 62 3.5 问题 70 3.6 本章总结 70 第4章 使用ROS控制嵌入式电路板 71 4.1主流嵌入式电路板入门 71 4.1.1如何选择Arduino开发板 71 4.1.2Raspberry Pi（树莓派）介绍 74 4.1.3Odroid开发板 76 4.2Arduino与ROS的接口 76 4.2.1使用Arduino和ROS监控光线亮度 79 4.2.2在PC上运行ROS串行服务器 81 4.2.3通过mbed连接STM32开发板和ROS 82 4.2.4使用Energia连接ROS与Tiva C Launchpad板 85 4.3在Raspberry Pi和Odroid上运行ROS 87 4.3.1将Raspberry Pi和Odroid连接到PC 88 4.3.2ROS控制GPIO引脚 90 4.4 问题 94 4.5 本章总结 95 第5章 使用手势远程操作机器人 96 5.1使用键盘遥控ROS龟 97 5.2使用手势进行遥控 98 5.3项目配置 100 5.4MPU-9250、Arduino和ROS连接 101 5.5在Rviz中可视化IMU TF 106 5.6将IMU数据转换为twist消息 107 5.7集成和最终运行 109 5.8使用Android手机进行遥控 111 5.9 问题 113 5.10 本章总结 113 第6章 物体检测和识别 114 6.1物体检测和识别的快速入门 114 6.2ROS中的find_object_2d包 116 6.2.1安装find_object_2d包 116 6.2.2运行find_object_2d节点检测网络摄像头图像中的物体 117 6.2.3使用深度传感器运行find_object_2d节点 121 6.33D物体识别快速入门 124 6.4ROS中3D物体识别包的介绍 125 6.5从3D网格中检测和识别物体 127 6.5.1使用物体的3D模型进行训练 127 6.5.2使用捕获的3D模型进行训练 129 6.6识别物体 132 6.7 问题 135 6.8 本章总结 135 第7章 使用ROS和TensorFlow进行深度学习 136 7.1深度学习及其应用简介 136 7.2深度学习机器人 137 7.3深度学习库 138 7.4TensorFlow入门 139 7.4.1在Ubuntu 16.04 LTS上安装TensorFlow 139 7.4.2TensorFlow的概念 141 7.4.3在TensorFlow中编写我们的第一个程序 143 7.5使用ROS和TensorFlow进行图像识别 146 7.5.1前提条件 147 7.5.2ROS图像识别节点 147 7.6scikit-learn介绍 150 7.7SVM及其在机器人中的应用 151 7.8 问题 154 7.9 本章总结 154 第8章 在MATLAB和Android上运行ROS 156 8.1ROS-MATLAB接口入门 156 8.2在MATLAB中设置机器人工具箱 157 8.2.1MATLAB中的基本ROS功能 157 8.2.2列出ROS节点、主题和消息 158 8.3MATLAB与ROS网络通信 160 8.4利用MATLAB控制ROS机器人 163 8.4.1设计MATLAB GUI应用程序 164 8.4.2解释回调 166 8.4.3运行应用程序 168 8.5Android及其ROS接口入门 169 8.5.1安装rosjava 170 8.5.2通过Ubuntu软件包管理器安装android-sdk 172 8.6安装ROS-Android接口 174 8.7使用ROS-Android应用程序 175 8.8代码演练 180 8.9使用ROS-Android接口创建基本应用程序 182 8.10 问题 183 8.11 本章总结 184 第9章 构建自主移动机器人 185 9.1机器人规格和设计概述 185 9.2设计和选择机器人的电动机和轮子 186 9.2.1计算电动机扭矩 186 9.2.2电动机转速的计算 186 9.2.3设计总结 187 9.3构建机器人本体的2D和3D模型 187 9.3.1底盘 187 9.3.2连接杆和空心管设计 188 9.3.3电动机、轮子和电动机夹具设计 189 9.3.4脚轮设计 189 9.3.5中层板和顶层板设计 189 9.3.6顶层板 190 9.3.7机器人的3D建模 191 9.4在Gazebo中进行机器人模型仿真 192 9.5差速驱动机器人的数学模型 192 9.6设计和建造实际的机器人 200 9.6.1电动机和电动机驱动 201 9.6.2电动机编码器 201 9.6.3Tiva C Launchpad 201 9.6.4超声波传感器 201 9.6.5OpenNI深度传感器 201 9.6.6英特尔NUC 201 9.6.7使用Launchpad将传感器 和电动机连接起来 201 9.6.8Tiva C Launchpad编程 202 9.7连接机器人硬件与ROS 205 9.8在Chefbot中进行地图构建和定位 208 9.9 问题 210 9.10 本章总结 210 第10章 使用ROS创建自动驾驶汽车 211 10.1 自动驾驶汽车入门 211 10.2 典型自动驾驶汽车的功能框图 214 10.2.1 自动驾驶汽车的软件框图 218 10.2.2 在ROS中仿真和连接自动驾驶汽车传感器 219 10.3 在Gazebo中仿真一辆带有传感器的自动驾驶汽车 235 10.3.1 安装预备条件 235 10.3.2 可视化机器人车传感器数据 237 10.3.3 在Gazebo里移动一辆自动驾驶汽车 238 10.3.4 使用机器人车运行hector SLAM 238 10.4 将DBW车与ROS连接 239 10.4.1 安装包 240 10.4.2 可视化自动驾驶汽车和传感器数据 240 10.4.3 DBW与ROS通信 242 10.5 Udacity开源自动驾驶汽车项目介绍 242 10.6 问题 245 10.7 本章总结 246 第11章 使用VR头戴设备和Leap Motion遥控机器人 247 11.1 VR头戴设备和Leap Motion入门 248 11.2 项目预备条件 249 11.3 项目的设计和工作原理 250 11.4 在Ubuntu 14.04.5上安装Leap Motion SDK 251 11.4.1 可视化Leap Motion控制器数据 252 11.4.2 使用Leap Motion可视化工具 252 11.4.3 安装Leap Motion控制器的ROS驱动程序 253 11.5 在Rviz中可视化Leap Motion数据 255 11.6 使用Leap Motion控制器创建遥控节点 256 11.7 构建ROS-VR Android应用程序 258 11.8 使用ROS-VR应用程序并与Gazebo进行连接 259 11.9 在VR中使用TurtleBot仿真 262 11.10 ROS-VR应用程序的故障排除 263 11.11 ROS-VR和Leap Motion遥控的集成应用 264 11.12 问题 264 11.13 本章总结 264 第12章 通过网络控制机器人 265 12.1 ROS Web入门 265 12.1.1 rosbridge_suite 265 12.1.2 roslibjs、ros2djs和ros3djs 266 12.1.3 tf2_web_republisher 267 12.2 在ROS Kinetic上设置ROS Web 267 12.2.1 安装rosbridge_suite 267 12.2.2 设置rosbridge客户端库 268 12.3 在ROS Kinetic上安装tf2_web_republisher 269 12.4 在Web浏览器上实现机器人遥控和可视化 269 12.4.1 项目开发 269 12.4.2 连接到rosbridge_server 271 12.4.3 初始化teleop 271 12.4.4 在Web浏览器中创建3D查看器 272 12.4.5 创建TF客户端 272 12.4.6 创建URDF客户端 272 12.4.7 创建文本输入 273 12.4.8 运行Web teleop应用程序 273 12.5 利用网络浏览器控制机器人关节 275 12.5.1 安装joint_state_publisher_js 275 12.5.2 运行网络关节状态发布器 276 12.5.3 解释代码 278 12.5.4 运行机器人监控应用程序 278 12.6 基于Web的语音控制机器人 279 12.6.1 前提条件 280 12.6.2 在Web应用程序中启用语音识别 280 12.7 运行语音控制机器人应用程序 282 12.8 问题 283 12.9 本章总结 284 ---分割线--- 推荐序一 推荐序二 推荐序三 前言 第1章 初识ROS 1 1.1 ROS是什么 1 1.1.1 ROS的起源 1 1.1.2 ROS的设计目标 2 1.1.3 ROS的特点 3 1.2 如何安装ROS 4 1.2.1 操作系统与ROS版本的选择 4 1.2.2 配置系统软件源 6 1.2.3 添加ROS软件源 6 1.2.4 添加密钥 7 1.2.5 安装ROS 7 1.2.6 初始化rosdep 8 1.2.7 设置环境变量 8 1.2.8 完成安装 9 1.3 本书源码下载 9 1.4 本章小结 10 第2章 ROS架构 11 2.1 ROS架构设计 11 2.2 计算图 12 2.2.1 节点 12 2.2.2 消息 13 2.2.3 话题 13 2.2.4 服务 13 2.2.5 节点管理器 14 2.3 文件系统 14 2.3.1 功能包 14 2.3.2 元功能包 16 2.4 开源社区 17 2.5 ROS的通信机制 17 2.5.1 话题通信机制 18 2.5.2 服务通信机制 19 2.5.3 参数管理机制 20 2.6 话题与服务的区别 20 2.7 本章小结 21 第3章 ROS基础 22 3.1 第一个ROS例程——小乌龟仿真 23 3.1.1 turtlesim功能包 23 3.1.2 控制乌龟运动 24 3.2 创建工作空间和功能包 25 3.2.1 什么是工作空间 25 3.2.2 创建工作空间 26 3.2.3 创建功能包 27 3.3 工作空间的覆盖 28 3.3.1 ROS中工作空间的覆盖 28 3.3.2 工作空间覆盖示例 28 3.4 搭建Eclipse开发环境 30 3.4.1 安装Eclipse 30 3.4.2 创建Eclipse工程文件 30 3.4.3 将工程导入Eclipse 31 3.4.4 设置头文件路径 31 3.4.5 运行/调试程序 32 3.5 RoboWare简介 35 3.5.1 RoboWare的特点 35 3.5.2 RoboWare的安装与使用 36 3.6 话题中的Publisher与Subscriber 37 3.6.1 乌龟例程中的Publisher与Subscriber 37 3.6.2 如何创建Publisher 37 3.6.3 如何创建Subscriber 40 3.6.4 编译功能包 41 3.6.5 运行Publisher与Subscriber 42 3.6.6 自定义话题消息 44 3.7 服务中的Server和Client 46 3.7.1 乌龟例程中的服务 46 3.7.2 如何自定义服务数据 47 3.7.3 如何创建Server 48 3.7.4 如何创建Client 49 3.7.5 编译功能包 51 3.7.6 运行Server和Client 51 3.8 ROS中的命名空间 52 3.8.1 有效的命名 52 3.8.2 命名解析 53 3.8.3 命名重映射 54 3.9 分布式多机通信 54 3.9.1 设置IP地址 55 3.9.2 设置ROS_MASTER_URI 56 3.9.3 多机通信测试 56 3.10 本章小结 57 第4章 ROS中的常用组件 58 4.1 launch启动文件 58 4.1.1 基本元素 58 4.1.2 参数设置 60 4.1.3 重映射机制 61 4.1.4 嵌套复用 61 4.2 TF坐标变换 62 4.2.1 TF功能包 62 4.2.2 TF工具 63 4.2.3 乌龟例程中的TF 65 4.2.4 创建TF广播器 67 4.2.5 创建TF监听器 68 4.2.6 实现乌龟跟随运动 70 4.3 Qt工具箱 70 4.3.1 日志输出工具（rqt_console） 71 4.3.2 计算图可视化工具（rqt_graph） 71 4.3.3 数据绘图工具（rqt_plot） 72 4.3.4 参数动态配置工具（rqt_reconfigure） 73 4.4 rviz三维可视化平台 73 4.4.1 安装并运行rviz 74 4.4.2 数据可视化 75 4.4.3 插件扩展机制 76 4.5 Gazebo仿真环境 78 4.5.1 Gazebo的特点 78 4.5.2 安装并运行Gazebo 78 4.5.3 构建仿真环境 81 4.6 rosbag数据记录与回放 82 4.6.1 记录数据 82 4.6.2 回放数据 83 4.7 本章小结 84 第5章 机器人平台搭建 85 5.1 机器人的定义 85 5.2 机器人的组成 86 5.2.1 执行机构 87 5.2.2 驱动系统 87 5.2.3 传感系统 87 5.2.4 控制系统 87 5.3 机器人系统搭建 88 5.3.1 MRobot 88 5.3.2 执行机构的实现 88 5.3.3 驱动系统的实现 89 5.3.4 内部传感系统的实现 90 5.4 基于Raspberry Pi的控制系统实现 90 5.4.1 硬件平台Raspberry Pi 91 5.4.2 安装Ubuntu 16.04 91 5.4.3 安装ROS 93 5.4.4 控制系统与MRobot通信 94 5.4.5 PC端控制MRobot 97 5.5 为机器人装配摄像头 99 5.5.1 usb_cam功能包 99 5.5.2 PC端驱动摄像头 100 5.5.3 Raspberry Pi驱动摄像头 102 5.6 为机器人装配Kinect 104 5.6.1 freenect_camera功能包 104 5.6.2 PC端驱动Kinect 106 5.6.3 Raspberry Pi驱动Kinect 109 5.6.4 Kinect电源改造 109 5.7 为机器人装配激光雷达 110 5.7.1 rplidar功能包 110 5.7.2 PC端驱动rplidar 111 5.7.3 Raspberry Pi驱动rplidar 113 5.8 本章小结 113 第6章 机器人建模与仿真 114 6.1 统一机器人描述格式——URDF 114 6.1.1 标签 114 6.1.2 标签 115 6.1.3 标签 116 6.1.4 标签 116 6.2 创建机器人URDF模型 116 6.2.1 创建机器人描述功能包 116 6.2.2 创建URDF模型 117 6.2.3 URDF模型解析 120 6.2.4 在rviz中显示模型 122 6.3 改进URDF模型 124 6.3.1 添加物理和碰撞属性 124 6.3.2 使用xacro优化URDF 125 6.3.3 xacro文件引用 127 6.3.4 显示优化后的模型 127 6.4 添加传感器模型 128 6.4.1 添加摄像头 128 6.4.2 添加Kinect 130 6.4.3 添加激光雷达 132 6.5 基于ArbotiX和rviz的仿真器 133 6.5.1 安装ArbotiX 133 6.5.2 配置ArbotiX控制器 133 6.5.3 运行仿真环境 135 6.6 ros_control 136 6.6.1 ros_control框架 137 6.6.2 控制器 139 6.6.3 硬件接口 139 6.6.4 传动系统 140 6.6.5 关节约束 140 6.6.6 控制器管理器 141 6.7 Gazebo仿真 142 6.7.1 机器人模型添加Gazebo属性 142 6.7.2 在Gazebo中显示机器人模型 145 6.7.3 控制机器人在Gazebo中运动 147 6.7.4 摄像头仿真 147 6.7.5 Kinect仿真 150 6.7.6 激光雷达仿真 153 6.8 本章小结 155 第7章 机器视觉 156 7.1 ROS中的图像数据 156 7.1.1 二维图像数据 156 7.1.2 三维点云数据 158 7.2 摄像头标定 159 7.2.1 camera_calibration功能包 159 7.2.2 启动标定程序 159 7.2.3 标定摄像头 160 7.2.4 标定Kinect 162 7.2.5 加载标定参数的配置文件 162 7.3 OpenCV库 164 7.3.1 安装OpenCV 164 7.3.2 在ROS中使用OpenCV 164 7.4 人脸识别 166 7.4.1 应用效果 167 7.4.2 源码实现 168 7.5 物体跟踪 170 7.5.1 应用效果 170 7.5.2 源码实现 171 7.6 二维码识别 173 7.6.1 ar_track_alvar功能包 173 7.6.2 创建二维码 174 7.6.3 摄像头识别二维码 175 7.6.4 Kinect识别二维码 178 7.7 物体识别 179 7.7.1 ORK功能包 179 7.7.2 建立物体模型库 181 7.7.3 模型训练 183 7.7.4 三维物体识别 184 7.8 本章小结 185 第8章 机器语音 186 8.1 让机器人听懂你说的话 187 8.1.1 pocketsphinx功能包 187 8.1.2 语音识别测试 188 8.1.3 创建语音库 190 8.1.4 创建launch文件 192 8.1.5 语音指令识别 192 8.1.6 中文语音识别 192 8.2 通过语音控制机器人 193 8.2.1 编写语音控制节点 193 8.2.2 语音控制小乌龟运动 194 8.3 让机器人说话 195 8.3.1 sound_play功能包 195 8.3.2 语音播放测试 195 8.4 人工智能标记语言 196 8.4.1 AIML中的标签 196 8.4.2 Python中的AIML解析器 197 8.5 与机器人对话 198 8.5.1 语音识别 199 8.5.2 智能匹配应答 201 8.5.3 文本转语音 202 8.5.4 智能对话 203 8.6 让机器人听懂中文 204 8.6.1 下载科大讯飞SDK 204 8.6.2 测试SDK 206 8.6.3 语音听写 207 8.6.4 语音合成 209 8.6.5 智能语音助手 211 8.7 本章小结 213 第9章 机器人SLAM与自主导航 214 9.1 理论基础 214 9.2 准备工作 216 9.2.1 传感器信息 217 9.2.2 仿真平台 219 9.2.3 真实机器人 222 9.3 gmapping 224 9.3.1 gmapping功能包 224 9.3.2 gmapping节点的配置与运行 227 9.3.3 在Gazebo中仿真SLAM 228 9.3.4 真实机器人SLAM 231 9.4 hector-slam 234 9.4.1 hector-slam功能包 234 9.4.2 hector_mapping节点的配置与运行 236 9.4.3 在Gazebo中仿真SLAM 237 9.4.4 真实机器人SLAM 238 9.5 cartographer 240 9.5.1 cartographer功能包 240 9.5.2 官方demo测试 241 9.5.3 cartographer节点的配置与运行 244 9.5.4 在Gazebo中仿真SLAM 246 9.5.5 真实机器人SLAM 247 9.6 rgbdslam 249 9.6.1 rgbdslam功能包 249 9.6.2 使用数据包实现SLAM 250 9.6.3 使用Kinect实现SLAM 252 9.7 ORB_SLAM 253 9.7.1 ORB_SLAM功能包 253 9.7.2 使用数据包实现单目SLAM 254 9.7.3 使用摄像头实现单目SLAM 256 9.8 导航功能包 258 9.8.1 导航框架 258 9.8.2 move_base功能包 258 9.8.3 amcl功能包 260 9.8.4 代价地图的配置 263 9.8.5 本地规划器配置 266 9.9 在rviz中仿真机器人导航 267 9.9.1 创建launch文件 267 9.9.2 开始导航 268 9.9.3 自动导航 269 9.10 在Gazebo中仿真机器人导航 277 9.10.1 创建launch文件 277 9.10.2 运行效果 278 9.10.3 实时避障 279 9.11 真实机器人导航 280 9.11.1 创建launch文件 280 9.11.2 开始导航 282 9.12 自主探索SLAM 282 9.12.1 创建launch文件 282 9.12.2 通过rviz设置探索 目标 283 9.12.3 实现自主探索SLAM 284 9.13 本章小结 286 第10章 MoveIt!机械臂控制 287 10.1 MoveIt!系统架构 288 10.1.1 运动组（move_group） 288 10.1.2 运动规划器（motion_planner） 290 10.1.3 规划场景 291 10.1.4 运动学求解器 291 10.1.5 碰撞检测 291 10.2 如何使用MoveIt! 292 10.3 创建机械臂模型 292 10.3.1 声明模型中的宏 292 10.3.2 创建六轴机械臂模型 294 10.3.3 加入Gazebo属性 299 10.3.4 显示机器人模型 300 10.4 使用Setup Assistant配置机械臂 302 10.4.1 加载机器人URDF模型 303 10.4.2 配置自碰撞矩阵 304 10.4.3 配置虚拟关节 304 10.4.4 创建规划组 304 10.4.5 定义机器人位姿 307 10.4.6 配置终端夹爪 308 10.4.7 配置无用关节 309 10.4.8 设置作者信息 309 10.4.9 生成配置文件 309 10.5 启动MoveIt! 310 10.5.1 拖动规划 311 10.5.2 随机目标规划 311 10.5.3 初始位姿更新 313 10.5.4 碰撞检测 314 10.6 配置文件 315 10.6.1 SRDF文件 315 10.6.2 fake_controllers.yaml 316 10.6.3 joint_limits.yaml 317 10.6.4 kinematics.yaml 317 10.6.5 ompl_planning.yaml 318 10.7 添加ArbotiX关节控制器 318 10.7.1 添加配置文件 318 10.7.2 运行ArbotiX节点 318 10.7.3 测试例程 319 10.7.4 运行效果 321 10.8 配置MoveIt!关节控制器 322 10.8.1 添加配置文件 323 10.8.2 启动插件 324 10.9 MoveIt!编程学习 324 10.9.1 关节空间规划 324 10.9.2 工作空间规划 328 10.9.3 笛卡儿运动规划 333 10.9.4 避障规划 338 10.10 pick and place示例 345 10.10.1 应用效果 345 10.10.2 创建抓取的目标物体 346 10.10.3 设置目标物体的放置位置 346 10.10.4 生成抓取姿态 346 10.10.5 pick 348 10.10.6 place 348 10.11 Gazebo中的机械臂仿真 349 10.11.1 创建配置文件 350 10.11.2 创建launch文件 350 10.11.3 开始仿真 351 10.12 使用MoveIt!控制Gazebo中的机械臂 353 10.12.1 关节轨迹控制器 354 10.12.2 MoveIt!控制器 355 10.12.3 关节状态控制器 356 10.12.4 运行效果 357 10.13 ROS-I 358 10.13.1 ROS-I的目标 359 10.13.2 ROS-I的安装 359 10.13.3 ROS-I的架构 360 10.14 本章小结 362 第11章 ROS与机器学习 363 11.1 AlphaGo的大脑——Tensor-Flow 364 11.2 TensorFlow基础 364 11.2.1 安装TensorFlow 364 11.2.2 核心概念 366 11.2.3 第一个TensorFlow程序 367 11.3 线性回归 369 11.3.1 理论基础 369 11.3.2 创建数据集 371 11.3.3 使用TensorFlow解决线性回归问题 372 11.4 手写数字识别 374 11.4.1 理论基础 374 11.4.2 TensorFlow中的MNIST例程 377 11.4.3 基于ROS实现MNIST 381 11.5 物体识别 384 11.5.1 安装TensorFlow Object Detection API 385 11.5.2 基于ROS实现动态物体识别 388 11.6 本章小结 390 第12章 ROS进阶功能 391 12.1 action 391 12.1.1 什么是action 391 12.1.2 action的工作机制 392 12.1.3 action的定义 392 12.1.4 实现action通信 393 12.2 plugin 396 12.2.1 工作原理 396 12.2.2 如何实现一个插件 396 12.2.3 创建基类 397 12.2.4 创建plugin类 398 12.2.5 注册插件 399 12.2.6 编译插件的动态链接库 399 12.2.7 将插件加入ROS 399 12.2.8 调用插件 400 12.3 rviz plugin 401 12.3.1 速度控制插件 402 12.3.2 创建功能包 402 12.3.3 代码实现 402 12.3.4 编译插件 407 12.3.5 运行插件 408 12.4 动态配置参数 409 12.4.1 创建配置文件 410 12.4.2 创建服务器节点 412 12.4.3 参数动态配置 413 12.5 SMACH 414 12.5.1 什么是SMACH 415 12.5.2 状态机“跑”起来 415 12.5.3 状态机实现剖析 416 12.5.4 状态间的数据传递 419 12.5.5 状态机嵌套 421 12.5.6 多状态并行 422 12.6 ROS-MATLAB 423 12.6.1 ROS-MATLAB是什么 423 12.6.2 ROS-MATLAB可以做什么 424 12.6.3 连接MATLAB和ROS 425 12.6.4 MATLAB可视化编程 428 12.6.5 创建可视化界面 429 12.6.6 编辑控件的回调函数 431 12.6.7 运行效果 434 12.7 Web GUI 435 12.7.1 ROS中的Web功能包 435 12.7.2 创建Web应用 436 12.7.3 使用Web浏览器控制机器人 439 12.8 本章小结 440 第13章 ROS机器人实例 441 13.1 PR2 441 13.1.1 PR2功能包 442 13.1.2 Gazebo中的PR2 443 13.1.3 使用PR2实现SLAM 446 13.1.4 PR2机械臂的使用 448 13.2 TurtleBot 450 13.2.1 TurtleBot功能包 451 13.2.2 Gazebo中的TurtleBot 451 13.2.3 使用TurtleBot实现导航功能 453 13.2.4 尝试TurtleBot 3 456 13.3 Universal Robots 457 13.3.1 Universal Robots功能包 458 13.3.2 Gazebo中的UR机器人 459 13.3.3 使用MoveIt!控制UR机器人 460 13.4 catvehicle 462 13.4.1 构建无人驾驶仿真系统 463 13.4.2 运行无人驾驶仿真器 465 13.4.3 控制无人驾驶汽车 466 13.4.4 实现无人驾驶汽车的SLAM功能 467 13.5 HRMRP 469 13.5.1 总体架构设计 469 13.5.2 SLAM与导航 471 13.5.3 多机器人扩展 472 13.6 Kungfu Arm 474 13.6.1 总体架构设计 474 13.6.2 具体层次功能 475 13.6.3 功夫茶应用展示 478 13.7 本章小结 478 第14章 ROS 2 479 14.1 ROS 1存在的问题 480 14.2 什么是ROS 2 481 14.2.1 ROS 2的设计目标 481 14.2.2 ROS 2的系统架构 482 14.2.3 ROS 2的关键中间件——DDS 483 14.2.4 ROS 2的通信模型 483 14.2.5 ROS 2的编译系统 485 14.3 在Ubuntu上安装ROS 2 487 14.3.1 安装步骤 487 14.3.2 运行talker和listener例程 488 14.4 在Windows上安装ROS 2 489 14.4.1 安装Chocolatey 489 14.4.2 安装Python 490 14.4.3 安装OpenSSL 490 14.4.4 安装Visual StudioCommunity 2015 491 14.4.5 配置DDS 491 14.4.6 安装OpenCV 492 14.4.7 安装依赖包 492 14.4.8 下载并配置ROS 2 492 14.4.9 运行talker和listener例程 493 14.5 ROS 2中的话题通信 494 14.5.1 创建工作和功能包 494 14.5.2 创建talker 495 14.5.3 创建listener 497 14.5.4 修改CMakeLists.txt 497 14.5.5 编译并运行节点 498 14.6 自定义话题和服务 499 14.6.1 自定义话题 499 14.6.2 自定义服务 499 14.6.3 修改CMakeLists.txt和package.xml 499 14.6.4 编译生成头文件 499 14.7 ROS 2中的服务通信 500 14.7.1 创建Server 500 14.7.2 创建Client 501 14.7.3 修改CMakeLists.txt 503 14.7.4 编译并运行节点 503 14.8 ROS 2与ROS 1的集成 504 14.8.1 ros1_bridge功能包 504 14.8.2 话题通信 504 14.8.3 服务通信 504 14.9 本章小结 505 |