ROS 機器人編程：原理與應用 (A Systematic Approach to Learning Robot Programming with ROS)

［美］　懷亞特·S.紐曼（Wyatt S. Newman）　著

ROS 機器人編程：原理與應用 (A Systematic Approach to Learning Robot Programming with ROS)

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商品描述

ROS（機器人操作系統）已成為機器人領域的實際標準編程方法，並成功應用於大型工業自動化系統。本書不同於以往ROS相關圖書只註重實踐操作，還對ROS的底層原理做了深入的解釋，對機器人學的一些基礎知識也做了必要的介紹。除了系統講解ROS內部的工作機制外，還著重介紹了移動機器人和機械臂的工作原理，以及系統集成與高級控制等方面的應用，能夠讓讀者充分瞭解ROS原理及其在機器人主要領域的實踐應用。

本書特色：
覆蓋六大主題：ROS基礎、ROS模擬和可視化、ROS中的感知處理、ROS中的移動機器人、ROS中的機械臂、系統集成和高級控制。
在ROS基本知識（包括ROS工具和節點、定義消息、使用類以及創建庫）的基礎上，講解瞭如何使用Gazebo和rviz進行模擬和可視化，以及如何使用立體相機、三維激光雷達和深度相機等完成感知處理。
從理論聯系實踐的層面詮釋了移動機器人的運動控制和導航，機械臂的運動學、運動規劃和關節控制。
最後，整體論述了系統集成與高級控制。

作者簡介

懷亞特·S.紐曼(Wyatt S. Newman)是凱斯西儲大學電氣工程和計算機科學系的教授，自1988年開始執教。他的研究領域是機電一體化、機器人學和計算智能，擁有12項專利並發表了超過150篇學術出版物。他在哈佛大學獲得了工程科學專業的學士學位，在麻省理工學院熱流體科學系獲得了機械工程專業的碩士學位，在哥倫比亞大學獲得了控制理論和網絡理論專業的電機工程理學碩士學位，在麻省理工學院設計與控制系獲得了機械工程專業的博士學位。他是機器人學方面的NSF青年研究員，擔任過以下職務：飛利浦實驗室高級研究員、飛利浦Natuurkundig實驗室的訪問科學家、美國桑迪亞國家實驗室智能系統和機器人中心的訪問學者、NASA格倫研究中心的NASA夏季教員、普林斯頓大學神經科學的訪問學者、愛丁堡大學信息學院的傑出訪問學者、香港大學的Hung Hing Ying傑出客座教授。他帶領機器人團隊參加了2007年DARPA城市挑戰賽和2015年DARPA機器人挑戰賽，並將繼續致力於機器人的廣泛應用。

目錄大綱

譯者序
前言
第一部分 ROS基礎
第1章 概述：ROS工具和節點
1.1 ROS基礎概念
1.2 編寫ROS節點
1.2.1 創建ROS程序包
1.2.2 編寫一個最小的ROS發布器
1.2.3 編譯ROS節點
1.2.4 運行ROS節點
1.2.5 檢查運行中的最小發布器節點
1.2.6 規劃節點時間
1.2.7 編寫一個最小ROS訂閱器
1.2.8 編譯和運行最小訂閱器
1.2.9 總結最小訂閱器和發布器節點
1.3 更多的ROS工具：catkin_simple、roslaunch、rqt_console和rosbag
1.3.1 用catkin_simple簡化CMakelists.txt
1.3.2 自動啟動多個節點
1.3.3 在ROS控制台觀察輸出
1.3.4 使用rosbag記錄並回放數據
1.4 最小模擬器和控制器示例
1.5 小結
第2章 消息、類和服務器
2.1 定義自定義消息
2.1.1 定義一條自定義消息
2.1.2 定義一條變長的消息
2.2 ROS服務介紹
2.2.1 服務消息
2.2.2 ROS服務節點
2.2.3 與ROS服務手動交互
2.2.4 ROS服務客戶端示例
2.2.5 運行服務和客戶端示例
2.3 在ROS中使用C++類
2.4 在ROS中創建庫模塊
2.5 動作服務器和動作客戶端介紹
2.5.1 創建動作服務器包
2.5.2 定義自定義動作服務器消息
2.5.3 設計動作客戶端
2.5.4 運行示例代碼
2.6 參數服務器介紹
2.7 小結
第二部分 ROS中的模擬和可視化
第3章 ROS中的模擬
3.1 簡單的2維機器人模擬器
3.2 動力學模擬建模
3.3 統一的機器人描述格式
3.3.1 運動學模型
3.3.2 視覺模型
3.3.3 動力學模型
3.3.4 碰撞模型
3.4 Gazebo介紹
3.5 最小關節控制器
3.6 使用Gazebo插件進行關節伺服控制
3.7 構建移動機器人模型
3.8 模擬移動機器人模型
3.9 組合機器人模型
3.10 小結
第4章 ROS中的坐標變換
4.1 ROS中的坐標變換簡介
4.2 轉換偵聽器
4.3 使用Eigen庫
4.4 轉換ROS數據類型
4.5 小結
第5章 ROS中的感知與可視化
5.1 rviz中的標記物和交互式標記物
5.1.1 rviz中的標記物
5.1.2 三軸顯示示例
5.1.3 rviz中的交互式標記物
5.2 在rviz中顯示傳感器值
5.2.1 模擬和顯示激光雷達
5.2.2 模擬和顯示彩色相機數據
5.2.3 模擬和顯示深度相機數據
5.2.4 rvis中點的選擇
5.3 小結
第三部分 ROS中的感知處理
第6章 在ROS中使用相機
6.1 相機坐標系下的投影變換
6.2 內置相機標定
6.3 標定立體相機內參
6.4 在ROS中使用OpenCV
6.4.1 OpenCV示例：尋找彩色像素
6.4.2 OpenCV示例：查找邊緣
6.5 小結
第7章 深度圖像與點雲信息
7.1 從掃描LIDAR中獲取深度信息
7.2 立體相機的深度信息
7.3 深度相機
7.4 小結
第8章 點雲數據處理
8.1 簡單的點雲顯示節點
8.2 從磁盤加載和顯示點雲圖像
8.3 將發布的點雲圖像保存到磁盤
8.4 用PCL方法解釋點雲圖像
8.5 物體查找器
8.6 小結
第四部分 ROS中的移動機器人
第9章 移動機器人的運動控制
9.1 生成期望狀態
9.1.1 從路徑到軌跡
9.1.2 軌跡構建器庫
9.1.3 開環控制
9.1.4 發布期望狀態
9.2 機器人狀態估計
9.2.1 從Gazebo獲得模型狀態
9.2.2 里程計
9.2.3 混合里程計、GPS和慣性傳感器
9.2.4 混合里程計和LIDAR
9.3 差分驅動轉向算法
9.3.1 機器人運動模型
9.3.2 線性機器人的線性轉向
9.3.3 非線性機器人的線性轉向
9.3.4 非線性機器人的非線性轉向
9.3.5 模擬非線性轉向算法
9.4 相對於地圖坐標系的轉向
9.5 小結
第10章 移動機器人導航
10.1 構建地圖
10.2 路徑規劃
10.3 move_base客戶端示例
10.4 修改導航棧
10.5 小結
第五部分 ROS中的機械臂
第11章 底層控制
11.1 單自由度移動關節機器人模型
11.2 位置控制器示例
11.3 速度控制器示例
11.4 力控制器示例
11.5 機械臂的軌跡消息
11.6 7自由度臂的軌跡插值動作服務器
11.7 小結
第12章 機械臂運動學
12.1 正向運動學
12.2 逆向運動學
12.3 小結
第13章 手臂運動規劃
13.1 笛卡兒運動規劃
13.2 關節空間規劃的動態規劃
13.3 笛卡兒運動動作服務器
13.4 小結
第14章 Baxter模擬器進行手臂控制
14.1 運行Baxter模擬器
14.2 Baxter關節和主題
14.3 Baxter夾具

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