移動機器人原理與應用：基于ROS操作系統(tǒng)

目錄

第一篇認識移動機器人

第1章移動機器人導論

1．1移動機器人發(fā)展現(xiàn)狀

1．2機器人操作系統(tǒng)發(fā)展與現(xiàn)狀

1．2．1ROS的歷史起源

1．2．2ROS的發(fā)展與現(xiàn)狀

1．3本章小結

第2章移動機器人認知

2．1移動機器人的組成

2．1．1移動機器人的四大組成部分

2．1．2多模態(tài)移動機器人LIMO

2．1．3LIMO機器人軟件架構

2．2移動機器人LIMO操作方法

2．2．1系統(tǒng)啟動

2．2．2多模態(tài)運動

2．3本章小結

第二篇移動機器人原理

第3章機器人操作系統(tǒng)核心概念

3．1ROS的組成與安裝

3．1．1ROS的組成

3．1．2ROS的版本迭代

3．1．3ROS的安裝方法

3．2ROS的核心概念

3．2．1節(jié)點和節(jié)點管理器

3．2．2話題和消息

3．2．3服務

3．2．4參數(shù)

3．3移動機器人運行架構分析

3．3．1小海龜仿真

3．3．2移動機器人運動控制

3．4本章小結

第4章ROS常用工具

4．1ROS命令行使用方法

4．1．1rosnode

4．1．2rostopic

4．1．3rosservice

4．1．4LIMO機器人命令行調試

4．2launch啟動文件

4．2．1基本元素

4．2．2參數(shù)設置

4．2．3重映射機制

4．2．4嵌套復用

4．2．5LIMO機器人的launch文件

4．3可視化工具

4．3．1Rviz

4．3．2rqt

4．3．3Gazebo

4．4本章小結

第5章移動機器人基礎編程

5．1移動機器人開發(fā)流程

5．1．1工作空間的創(chuàng)建和編譯

5．1．2創(chuàng)建功能包

5．2移動機器人運動控制編程

5．2．1編程思路

5．2．2代碼解析

5．2．3功能運行

5．3機器人狀態(tài)訂閱編程

5．3．1編程思路

5．3．2代碼解析

5．3．3功能運行

5．4移動機器人分布式通信

5．4．1分布式通信網(wǎng)絡配置

5．4．2移動機器人分布式控制

5．5本章小結

第6章移動機器人運動學

6．1差速運動控制

6．1．1四輪差速運動

6．1．2履帶差速運動

6．2阿克曼運動控制

6．3全向運動控制

6．4本章小結

第三篇移動機器人應用

第7章機器人視覺處理

7．1機器視覺原理

7．2機器視覺常用軟件

7．2．1OpenCV

7．2．2TensorFlow

7．2．3PyTorch

7．2．4yolo

7．3機器視覺常用傳感器

7．3．1相機驅動

7．3．2圖像數(shù)據(jù)解析

7．4物體識別與跟蹤

7．4．1實現(xiàn)原理

7．4．2依賴安裝

7．4．3閾值測試

7．4．4視覺識別

7．4．5機器人跟蹤

7．4．6功能運行

7．5二維碼識別與跟蹤

7．5．1二維碼識別功能包ALVAR

7．5．2二維碼識別

7．5．3機器人跟蹤

7．5．4功能運行

7．6本章小結

第8章移動機器人SLAM地圖構建

8．1SLAM地圖構建應用

8．2SLAM地圖構建原理

8．2．1SLAM基本原理

8．2．2SLAM常用傳感器

8．2．3ROS接口消息定義

8．3Gmapping地圖構建

8．3．1原理簡介

8．3．2接口定義

8．3．3配置方法

8．3．4功能運行

8．4Cartographer地圖構建

8．4．1Cartographer原理簡介

8．4．2配置方法

8．4．3功能運行

8．5RTAB地圖構建

8．5．1原理簡介

8．5．2功能運行

8．6本章小結

第9章機器人自主導航

9．1機器人自主導航原理

9．1．1原理簡介

9．1．2ROS自主導航框架

9．1．3move_base功能包

9．1．4AMCL功能包

9．1．5機器人定位方法對比

9．2移動機器人差速運動導航

9．2．1功能運行

9．2．2啟動文件

9．2．3參數(shù)配置

9．3移動機器人全向運動導航

9．3．1功能運行

9．3．2啟動文件

9.3.3參數(shù)配置

9．4移動機器人阿克曼運動導航

9．4．1功能運行

9．4．2啟動文件

9．4．3參數(shù)配置

9．5本章小結

第10章機器人語音交互

10．1機器人語音交互原理

10．1．1語音交互發(fā)展階段

10．1．2語音識別

10．1．3自然語言理解

10．1．4語音合成

10．2科大訊飛語音識別庫

10．2．1語音識別SDK

10．2．2中文語音識別例程

10．2．3中文語音合成例程

10．3中文語音識別

10．3．1實現(xiàn)思路

10．3．2功能運行

10．4中文語音輸出

10．4．1實現(xiàn)思路

10．4．2功能運行

10．5中文語音識別與輸出

10．5．1實現(xiàn)思路

10．5．2功能運行

10．6中文語音交互

10．6．1實現(xiàn)思路

10．6．2功能運行

10．7機器人語音控制

10．7．1實現(xiàn)思路

10．7．2功能運行

10．8本章小結

第四篇移動機器人自動駕駛應用

第11章自動駕駛中的路徑規(guī)劃

11．1路線巡檢

11．1．1應用場景

11．1．2算法介紹

11．1．3功能運行

11．1．4代碼解析

11．2視覺巡線

11．2．1應用場景

11．2．2算法介紹

11．2．3功能運行

11．2．4代碼解析

11．3倒車入庫

11．3．1應用場景

11．3．2算法介紹

11．3．3功能運行

11．3．4代碼解析

11．4本章小結

第12章自動駕駛中的視覺感知

12．1紅綠燈識別

12．1．1算法介紹

12．1．2功能運行

12．1．3代碼解析

12．2機器學習環(huán)境搭建

12．2．1機器學習完整流程

12．2．2PyTorch安裝

12．2．3yolov5安裝

12．3行人檢測

12．3．1算法介紹

12．3．2數(shù)據(jù)采集

12．3．3數(shù)據(jù)標注

12．3．4數(shù)據(jù)集切分

12．3．5模型訓練

12．3．6模型測試

12．4本章小結

第13章自動駕駛綜合場景應用

13．1自動駕駛數(shù)據(jù)采集與訓練

13．1．1算法介紹

13．1．2數(shù)據(jù)采集

13．1．3數(shù)據(jù)標注

13．1．4數(shù)據(jù)集切分

13．1．5模型訓練

13．1．6模型測試

13．2紅綠燈檢測與機器人控制

13．2．1算法介紹

13．2．2功能運行

13．2．3代碼解析

13．3行人檢測與機器人控制

13．3．1算法介紹

13．3．2功能運行

13．3．3代碼解析

13．4自動駕駛綜合應用

13．4．1算法介紹

13．4．2功能運行

13．4．3代碼解析

13．5本章小結