智慧機器人創新實踐

本書以Dobot魔術師機器人與DashGO D1智慧移動平台作為機器人硬體平台，以ROS系統作為機器人軟體作業系統，
以百度大腦AI開放平台提供的開發資源作為機器人AI功能支撐，設計了碼垛機器人實驗、聲控分類機器人專案、
光達自主導航機器人項目、視覺二維碼導航機器人項目和視覺追蹤機器人項目等五個智慧機器人創新項目，
實現了「國產機器人平台+國產AI開放平台」的無縫組合。
本書以案例教學的方式介紹了智慧機器人開發所需的基礎模型和技術實現方法，
既包含必要的機器人學基礎知識，例如機械手臂的正逆運動學模型、二輪差速運動模型等，
又包含智慧機器人開發的軟體環境與AI技術應用方法，如Linux系統的安裝與基本操作、
ROS系統的使用、語音辨識功能的實現、目標偵測功能的實現等。

前言
第1章緒論
1.1機器人的定義
1.2古代機器人簡介
1.3近代機器人簡介
1.4現代機器人簡介
1.5機器人關鍵技術與產業鏈
1.6本書使用的機器人平台簡介
1.7本書使用的AI開發平台簡介
1.8課後習題
第2章Linux作業系統安裝與基本操作
2.1虛擬機器安裝Ubuntu 18.04
2.2雙系統安裝Ubuntu 18.04
2.3安裝Ubuntu後進行的常用操作
2.4系統安裝過程中可能遇到的問題
2.5Linux常用指令
2.6課後習題
第3章ROS開發環境與感測器適配
3.1什麼是ROS
3.2ROS安裝
3.3ROS基礎
智慧機器人創新實踐
目錄
3.4ROS使用
3.5ROS開發環境
3.6ROS下相機的使用
3.7移動機器人RViz與Gazebo仿真
3.8常見問題及解決方法
3.9課後習題
第4章基於EasyDL的碼垛機器人
4.1項目簡介
4.2EasyDL模型的編譯與使用
4.3Dobot-demo的編譯與使用
4.4TF樹的發布與座標變換
4.5機械臂碼垛實驗
4.6常見問題及解決方法
4.7課後習題
第5章基於EasyDL的聲控分類機器人
5.1項目簡介
5.2影像分割演算法簡介
5.3基於EasyDL的影像分割
5.4語音辨識技術原理簡介
5.5基於EasyDL的語音識別
5.6短語音辨識API
5.7聲控分類機器人實驗
5.8課後習題
第6章EAI機器人自主導航
6.1項目簡介
6.2EAI機器人的編譯與使用
6.3雷射雷達的原理與使用
6.4Gmapping建圖
6.5AMCL粒子濾波簡介
6.6move_base自主導航
6.7課後習題
第7章移動機器人視覺循碼項目
7.1項目簡介
7.2視覺循碼原理
7.3基於pyzbar庫的移動機器人視覺循碼實現
7.4基於百度智慧雲端API的移動機器人循碼實現
7.5可能遇到的問題
7.6課後習題
第8章移動機器人視覺追蹤項目
8.1項目簡介
8.2視覺追蹤原理
8.3基於EasyDL的物體偵測模型
8.4機器人視覺追蹤實驗操作
8.5課後習題
附錄課後習題參考答案
參考文獻