机器人操作系统ROS应用实践

图书标准信息

• 作者 彭刚
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2023-07
• 版次 1
• ISBN 9787121386022
• 定价 79.90元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 页数 352页

【内容简介】

越来越多的机器人正走向人们的生活及生产环境，机器人操作系统（Robot Operating System，ROS）作为一种重要的软件开发框架，提高了机器人系统的开发与部署效率，在分工协作、软件维护和系统扩展中具有重要意义。本书以任务为驱动，按照工作导向的思路展开教学与实践学习，通过“学中做、做中学”的方式，循序渐进地介绍机器人操作系统应用开发方法，通过构思、设计、实施和运行多个环节，构建基于传感器的智能机器人系统。本书内容全面，包括机器人系统组成、将机器人连接到ROS、建立机器人系统模型、移动机器人激光SLAM、移动机器人自主导航、基于多传感器的SLAM、机械臂运动控制、计算机视觉、基于视觉的机械臂抓取、移动机器人视觉SLAM、ROS 2.0介绍与编程基础等内容，有利于读者掌握ROS原理与应用实践开发方法，培养软件全栈开发能力。

   本书通俗易懂、内容丰富，是作者团队多年机器人科研项目和产品开发的积累，书中提供了大量的实例代码供读者学习研究。

   本书可作为高等院校自动化、机器人工程、人工智能、机电一体化等相关专业的“机器人系统原理”“机器人操作系统”“机器人系统应用开发”课程的教材和教学参考书，也可以作为工程实训与学科竞赛的实践教材和实验配套教材，同时还可供广大希望从事机器人系统开发和设计的工程技术人员、教师或者个人参考。

【作者简介】

彭刚，博士，研究方向为智能机器人与智能制造系统、基于传感器融合的智能感知与控制等，长期从事机器人智能控制、多传感器集成与信息融合、智能驾驶及人机协作共融机器人系统的教学、科研和开发工作。主编3部中文著作和1部英文著作，在IEEE Transactions等机器人和自动化领域的国际期刊发表多篇论文，获授权发明专利40余项，主持完成了多项科技成果产品转化。

【目录】

目   录

第1章  机器人系统组成1

1.1  移动底盘和机械臂1

1.1.1  移动底盘1

1.1.2  机械臂4

1.2  机器人系统的硬件组成6

1.2.1  控制系统6

1.2.2  驱动系统7

1.2.3  执行机构7

1.2.4  传感系统8

1.3  传感器说明与功能介绍8

1.3.1  编码器8

1.3.2  惯性测量单元9

1.3.3  激光雷达10

1.3.4  相机13

1.3.5  红外传感器14

1.3.6  超声波传感器14

1.3.7  毫米波雷达15

1.3.8  碰撞传感器16

1.3.9  多传感器融合16

1.4  机器人系统的软件组成17

1.4.1  操作系统17

1.4.2  应用软件17

任务  远程桌面连接：使用Spark机器人平台17

1.5  本章小结20

扩展阅读20

练习题20

第2章  将机器人连接到ROS22

2.1  初识ROS22

2.1.1  ROS起源22

2.1.2  ROS架构22

2.1.3  ROS特点24

2.2  如何安装ROS24

2.2.1  操作系统和ROS版本24

2.2.2  Linux基础简介25

2.2.3  ROS安装29

2.2.4  设置环境变量30

2.2.5  验证安装31

2.3  ROS文件系统与通信机制31

2.3.1  文件系统31

2.3.2  ROS通信及其工作机制33

2.4  编写第一个ROS程序38

2.4.1  ROS功能包依赖管理38

2.4.2  ROS工作空间39

2.4.3  功能包创建与编译42

任务1  运行一个简单ROS程序48

2.4.4  ROS 节点的编写规则50

2.4.5  运行节点的两种途径52

2.4.6  launch文件53

2.4.7  坐标变换基础54

任务2  让小海龟跑起来58

2.5  ROS常用组件59

2.5.1  可视化工具60

2.5.2  rosbag数据记录与回放62

2.5.3  ROS调试工具箱64

2.6  Spark底盘控制66

任务3  让Spark机器人运动起来67

2.7  ROS外接设备介绍69

2.7.1  遥控手柄69

2.7.2  激光雷达72

2.7.3  视觉传感器74

2.7.4  惯性测量单元与定位模块76

2.7.5  伺服电机78

2.7.6  嵌入式控制器79

2.8  本章小结80

扩展阅读80

练习题80

第3章  建立机器人系统模型81

3.1  移动底盘运动模型与控制81

3.1.1  移动机器人运动模型与位置表示81

3.1.2  URDF建模85

3.1.3  机器人状态发布97

3.1.4  移动底盘运动控制99

任务1  控制ROS仿真机器人与真实机器人同步运动103

3.2  基于激光雷达的环境感知105

3.2.1  rplidar功能包105

3.2.2  hector_mapping介绍107

3.2.3  hector_mapping的使用108

任务2  小车运动时的点云数据110

3.3  本章小结111

参考文献111

扩展阅读111

练习题112

第4章  移动机器人激光SLAM113

4.1  SLAM基本原理113

4.1.1  SLAM概述113

4.1.2  移动机器人坐标系114

任务1  机器人坐标变换115

4.1.3  ROS导航与定位过程119

4.1.4  环境建图与位姿估计120

4.2  Gmapping算法121

4.2.1  原理分析122

4.2.2  实施流程122

任务2  基于Gmapping算法的激光2D建图123

4.3  Hector SLAM算法125

4.3.1  原理分析125

任务3  基于Hector SLAM算法的激光2D建图127

4.3.2  建图结果128

4.4  本章小结129

参考文献129

扩展阅读130

练习题130

第5章  移动机器人自主导航131

5.1  基于地图的定位131

5.1.1  蒙特卡罗定位131

5.1.2  自适应蒙特卡罗定位133

任务1  移动机器人定位137

5.2  基于地图的自主导航139

5.2.1  导航框架139

5.2.2  全局路径规划140

5.2.3  局部路径规划145

5.2.4  导航功能包151

任务2  移动机器人导航157

5.3  本章小结159

参考文献159

扩展阅读160

练习题160

第6章  基于多传感器的SLAM161

6.1  惯性测量单元模型与标定161

6.1.1  惯性测量单元测量模型162

6.1.2  系统误差的预标定162

6.1.3  随机误差的预标定164

6.2  激光雷达与IMU的外参标定165

6.3  差速轮式移动机器人的运动里程计模型167

6.4  基于卡尔曼滤波的多传感器融合169

任务1  基于滤波器的SLAM算法170

6.5  Cartographer算法172

6.5.1  原理分析173

任务2  基于图优化的SLAM174

6.5.2  建图结果178

6.6  本章小结179

参考文献179

扩展阅读180

练习题180

第7章  机械臂运动控制181

7.1  机械臂建模181

7.1.1  ROS中常用的机械臂181

7.1.2  机械臂URDF模型182

7.1.3  机械臂URDF建模184

7.2  机械臂控制——MoveIt188

7.2.1  MoveIt简介188

7.2.2  Setup Assistant配置机械臂188

7.2.3  MoveIt可视化控制193

7.2.4  机械臂运动学194

任务1  让机械臂动起来——MoveIt与Gazebo仿真198

7.3  MoveIt编程——机械臂运动规划202

7.3.1  关节空间运动规划202

7.3.2  工作空间运动规划204

7.3.3  笛卡尔空间运动规划207

7.3.4  机械臂碰撞检测211

任务2  数字孪生——真实机械臂与仿真机械臂同步运动214

7.4  本章小结216

参考文献216

扩展阅读217

练习题217

第8章  计算机视觉218

8.1  认识OpenCV218

8.1.1  安装OpenCV218

8.1.2  使用OpenCV218

8.2  单目视觉传感器的使用220

任务1  图像采集220

8.3  相机标定221

8.3.1  针孔相机模型222

8.3.2  畸变模型224

8.3.3  相机标定的原理和过程225

8.3.4  相机标定功能包227

8.4  图像变换与处理230

8.4.1  透视变换230

8.4.2  图像匹配233

8.4.3  图像拼接234

8.5  常见的图像特征点检测算法235

8.5.1  SIFT算法235

8.5.2  SURF算法239

8.5.3  FAST算法243

8.5.4  ORB算法245

8.6  目标识别247

任务2  基于单目相机的物体识别247

8.7  本章小结252

参考文献252

扩展阅读253

练习题253

第9章  基于视觉的机械臂抓取254

9.1  深度相机254

9.1.1  双目相机和RGB-D深度相机254

9.1.2  双目相机模型和RGB-D深度相机模型257

任务1  深度相机驱动安装259

9.2  基于深度学习的物体识别260

9.2.1  基于卷积神经网络的物体识别260

9.2.2  常见深度学习框架265

任务2  基于卷积神经网络的物体识别实现266

9.3  手眼标定原理和过程267

任务3  机器人手眼视觉外参标定270

9.4  基于视觉的机械臂抓取实现273

9.4.1  目标物体定位274

9.4.2  姿态估计277

9.4.3  抓取姿态检测280

9.4.4  运动规划282

任务4  完成基于视觉的机械臂抓取284

任务5  控制机械臂指向物体286

9.5  本章小结289

参考文献289

扩展阅读290

练习题290

第10章  移动机器人视觉SLAM291

10.1  视觉SLAM框架291

10.1.1  视觉里程计291

10.1.2  非线性优化292

10.1.3  回环检测293

10.1.4  建图293

10.2  ORB-SLAM算法295

任务1  在单目数据集上运行ORB-SLAM2298

10.3  稠密建图301

10.3.1  空间地图的表示方式303

10.3.2  双目相机几何模型与标定307

10.3.3  稠密建图311

任务2  基于深度相机的场景建图313

10.4  其他视觉SLAM算法或框架314

10.4.1  LSD-SLAM316

10.4.2  SVO318

10.4.3  OpenVSLAM318

10.4.4  VINS-Fusion320

10.5  本章小结322

参考文献322

扩展阅读323

练习题324

第11章  ROS 2.0介绍与编程基础325

11.1  ROS 2.0设计思想325

11.1.1  ROS 1.0问题总结325

11.1.2  ROS 2.0发展现状326

11.1.3  ROS 2.0通信模型326

11.2  ROS 2.0安装与使用328

11.2.1  ROS 2.0安装328

11.2.2  运行小海龟案例329

11.2.3  ROS 2.0命令行331

11.3  ROS 2.0编程基础332

11.3.1  ROS 2.0编程方法332

11.3.2  ROS 2.0与ROS 1.0编程区别338

11.4  本章小结339

扩展阅读339

练习题339