輪式智能移動操作機器人技術與應用 — 基於 ROS 的 Python 編程

本書共分為11章，內容包括從機器人操作系統（ROS）基礎到基於ROS的機器人Python編程實戰的全部過程。第1章介紹了Ubuntu、ROS及Visual Studio Code的安裝及配置。第2章介紹了ROS的安裝目錄、測試程序、架構和工作空間。第3章介紹了在URDF模型內進行物理模型和各傳感器的描述。第4 章介紹了Gazebo模擬軟件、Rviz三維可視化軟件及機器人運動應用。第5章介紹了激光雷達數據在模擬和真實環境中的獲取及簡單避障。第6章介紹了SLAM建圖和Navigation自主導航的概念及其在模擬和真實環境中的實現。第7章介紹了基於代碼的導航應用實例，通過編寫程序實現機器人指定航點導航及導航插件使用。第8章介紹了模擬和真實環境中獲取機器人平面視覺圖像和進行人臉檢測的方法。第9章介紹了在模擬和真實環境中獲取機器人三維點雲數據及進行物體檢測的方法。第10章介紹了在模擬和真實環境中實現機械臂控制和物品抓取的開源項目。第11章介紹了服務機器人應用實例。本書可供新工科、自動化、人工智能、機器人工程等專業的學生使用，也可供ROS尚未入門的初學者及學習了ROS理論，但還沒有機會動手實踐的機器人愛好者使用。

第1章 系統及環境安裝 1
1.1　Ubuntu及機器人操作系統簡介 1
1.1.1 Ubuntu 1
1.1.2 機器人操作系統 1
1.2　Ubuntu安裝 1
1.2.1 準備工具 2
1.2.2 製作Ubuntu啟動盤 2
1.2.3 利用Windows磁盤管理工具創建空白磁盤分區 3
1.2.4 安裝Ubuntu系統 5
1.3　ROS安裝 10
1.3.1 設置Ubuntu軟件源 10
1.3.2 安裝ROS 12
1.4　Visual Studio Code安裝 16
1.4.1 下載Visual Studio Code 16
1.4.2 安裝Visual Studio Code 17
1.4.3 配置Visual Studio Code 18
1.5　本章小結 22
第2章 機器人操作系統基礎 23
2.1　ROS安裝目錄 23
2.1.1 bin文件夾 23
2.1.2 etc文件夾 24
2.1.3 include文件夾 24
2.1.4 lib文件夾 25
2.1.5 share文件夾 25
2.2　測試ROS 26
2.2.1 查看ROS安裝版本 26
2.2.2 控制小烏龜 27
2.3　ROS架構 28
2.3.1 ROS開源社區 28
2.3.2 ROS文件系統 28
2.3.3 ROS計算圖 30
2.4　工作空間 32
2.4.1 創建工作空間 32
2.4.2 編譯工作空間 33
2.4.3 添加環境變量 35
2.5　創建功能包 36
2.6　本章小結 37
第3章 URDF模型基礎 38
3.1　在URDF模型內進行物理模型描述 38
3.1.1 獲取開源項目 38
3.1.2 URDF模型的結構及慣性描述 39
3.1.3 常用的慣性參數 43
3.2　在URDF模型內對各傳感器進行描述 44
3.2.1 運動底盤各傳感器參數 44
3.2.2 激光雷達參數 45
3.2.3 深度相機參數 46
3.3　本章小結 50
第4章 機器人運動應用實例 51
4.1　Gazebo模擬軟件 51
4.1.1 獲取開源項目 51
4.1.2 啟動Gazebo模擬軟件 51
4.2　Rviz三維可視化軟件 54
4.2.1 獲取開源項目 54
4.2.2 啟動Rviz 55
4.3　機器人運動應用 57
4.3.1 在模擬環境中實現機器人運動控制 58
4.3.2 在真實環境中實現機器人運動控制 68
4.4　本章小結 69
第5章 激光雷達應用實例 70
5.1　獲取激光雷達數據 71
5.1.1 在模擬環境中實現獲取激光雷達數據 71
5.1.2 在真實環境中實現獲取激光雷達數據 79
5.2　利用激光雷達實現簡單避障 79
5.2.1 在模擬環境中實現簡單避障 80
5.2.2 在真實環境中實現簡單避障 90
5.3　本章小結 91
第6章 建圖及導航應用實例 92
6.1　SLAM建圖 92
6.1.1 在模擬環境中實現SLAM建圖 93
6.1.2 在真實環境中實現SLAM建圖 95
6.2　Navigation自主導航 96
6.2.1 在模擬環境中實現Navigation自主導航 99
6.2.2 在真實環境中實現Navigation自主導航 103
6.3　本章小結 103
第7章 基於代碼的導航應用實例 104
7.1　利用編寫代碼的方式進行導航 104
7.1.1 在模擬環境中實現編寫代碼控制機器人導航 104
7.1.2 在真實環境中實現編寫代碼控制機器人導航 114
7.2　開源地圖導航插件“Maptools” 115
7.2.1 在模擬環境中利用導航插件實現機器人導航 116
7.2.2 在真實環境中利用導航插件實現機器人導航 128
7.3　本章小結 129
第8章 基於平面視覺的應用實例 130
8.1　獲取機器人平面視覺圖像 130
8.1.1 在模擬環境中獲取機器人平面視覺圖像 130
8.1.2 在真實環境中獲取機器人平面視覺圖像 138
8.2　利用平面視覺進行人臉檢測 139
8.2.1 在模擬環境中實現人臉檢測 139
8.2.2 在真實環境中實現人臉檢測 148
8.3　本章小結 148
第9章 基於三維視覺的應用實例 149
9.1　獲取機器人三維點雲數據 149
9.1.1 在模擬環境中獲取機器人三維點雲數據 150
9.1.2 在真實環境中獲取機器人三維點雲數據 162
9.2　利用三維視覺進行物體檢測 162
9.2.1 在模擬環境中實現物體檢測 164
9.2.2 在真實環境中實現物體檢測 173
9.3　本章小結 173
第10章 基於機械臂控制的應用實例 174
10.1　機械臂控制 174
10.1.1 在模擬環境中實現機械臂控制 174
10.1.2 在真實環境中實現機械臂控制 183
10.2　結合物體檢測進行物品抓取 183
10.2.1 在模擬環境中實現物品抓取 184
10.2.2 在真實環境中實現物品抓取 195
10.3　本章小結 196
第11章 服務機器人應用實例 197
11.1　構建環境地圖 197
11.2　添加所需導航點 199
11.3　編寫任務腳本 201
11.4　在模擬環境中運行任務腳本 211
11.5　在真實環境中運行任務腳本 215
11.6　本章小結 216
參考文獻 217