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第1章 入门ROS机器人应用程序开发1

1.1 ROS入门2

1.1.1 ROS发行版2

1.1.2 支持ROS的操作系统3

1.1.3 支持ROS的机器人和传感器4

1.1.4 为什么选择ROS5

1.2 ROS基础6

1.2.1 文件系统级7

1.2.2 计算图级8

1.2.3 ROS社区级9

1.2.4 ROS通信9

1.3 ROS客户端库10

1.4 ROS工具11

1.4.1 Rviz（ROS可视化）11

1.4.2 rqt＿plot11

1.4.3 rqt＿graph12

1.5 ROS仿真器13

1.6 在Ubuntu 16.04 LTS上安装ROS Kinetic13

1.7 在VirtualBox上设置ROS17

1.8 设置ROS工作区19

1.9 ROS在工业和研究中的机遇20

1.10 问题22

1.11 本章总结22

第2章 使用ROS、OpenCV和Dynamixel伺服舵机进行人脸检测与跟踪23

2.1 项目概述23

2.2 硬件和软件需求24

2.3 ROS与Dynamixel伺服舵机的接口33

2.4 创建人脸跟踪ROS包34

2.5 人脸跟踪功能包的工作原理36

2.5.1 理解人脸跟踪代码38

2.5.2 理解CMakeLists.txt41

2.5.3 track.yaml文件43

2.5.4 启动文件43

2.5.5 运行人脸跟踪器节点44

2.5.6 face tracker control功能包45

2.5.7 云台控制器配置文件46

2.5.8 舵机参数配置文件47

2.5.9 人脸跟踪控制器节点47

2.5.10 创建CMakeLists.txt49

2.5.11 测试人脸跟踪控制功能包49

2.5.12 集成所有节点51

2.5.13 固定支架并安装电路51

2.5.14 最终测试52

2.6 问题52

2.7 本章总结53

第3章 在ROS中构建一个像Siri的聊天机器人54

3.1 人机交互机器人54

3.2 构建人机交互机器人55

3.3 预备条件56

3.4 AIML入门57

3.4.1 AIML标签57

3.4.2 PyAIML解释器58

3.4.3 在Ubuntu 16.04 LTS上安装PyAIML59

3.4.4 使用PyAIML59

3.4.5 加载多个AIML文件60

3.4.6 在ROS中创建AIML机器人62

3.4.7 AIML ROS功能包62

3.5 问题70

3.6 本章总结70

第4章 使用ROS控制嵌入式电路板71

4.1 主流嵌入式电路板入门71

4.1.1 如何选择Arduino开发板71

4.1.2 RaspberryPi（树莓派）介绍74

4.1.3 Odroid开发板76

4.2 Arduino与ROS的接口76

4.2.1 使用Arduino和ROS监控光线亮度79

4.2.2 在PC上运行ROS串行服务器81

4.2.3 通过mbed连接STM32开发板和ROS82

4.2.4 使用Energia连接ROS与Tiva C Launchpad板85

4.3 在Raspberry Pi和Odroid上运行ROS87

4.3.1 将Raspberry Pi和Odroid连接到PC88

4.3.2 ROS控制GPIO引脚90

4.4 问题94

4.5 本章总结95

第5章 使用手势远程操作机器人96

5.1 使用键盘遥控ROS龟97

5.2 使用手势进行遥控98

5.3 项目配置100

5.4 MPU-9250、Arduino和ROS连接101

5.5 在Rviz中可视化IMU TF106

5.6 将IMU数据转换为twist消息107

5.7 集成和最终运行109

5.8 使用Android手机进行遥控111

5.9 问题113

5.10 本章总结113

第6章 物体检测和识别114

6.1 物体检测和识别的快速入门114

6.2 ROS中的find＿object＿2d包116

6.2.1 安装fin＿object＿2d包116

6.2.2 运行find＿object＿2d节 点检测网络摄像头图像中的物体117

6.2.3 使用深度传感器运行find＿object＿2d节 点121

6.3 3D物体识别快速入门124

6.4 ROS中3D物体识别包的介绍125

6.5 从3D网格中检测和识别物体127

6.5.1 使用物体的3D模型进行训练127

6.5.2 使用捕获的3D模型进行训练129

6.6 识别物体132

6.7 问题135

6.8 本章总结135

第7章 使用ROS和TensorFlow进行深度学习136

7.1 深度学习及其应用简介136

7.2 深度学习机器人137

7.3 深度学习库138

7.4 TensorFlow入门139

7.4.1 在Ubuntu 16.04 LTS上安装TensorFlow139

7.4.2 TensorFlow的概念141

7.4.3 在TensorFlow中编写我们的第一个程序143

7.5 使用ROS和TensorFlow进行图像识别146

7.5.1 前提条件147

7.5.2 ROS图像识别节点147

7.6 scikit-learn介绍150

7.7 SVM及其在机器人中的应用151

7.8 问题154

7.9 本章总结154

第8章 在MATLAB和Android上运行ROS156

8.1 ROS-MATLAB接口入门156

8.2 在MATLAB中设置机器人工具箱157

8.2.1 MATLAB中的基本ROS功能157

8.2.2 列出ROS节点、主题和消息158

8.3 MATLAB与ROS网络通信160

8.4 利用MATLAB控制ROS机器人163

8.4.1 设计MATLAB GUI应用程序164

8.4.2 解释回调166

8.4.3 运行应用程序168

8.5 Android及其ROS接口入门169

8.5.1 安装rosjava170

8.5.2 通过Ubuntu软件包管理器安装android-sdk172

8.6 安装ROS-Android接口174

8.7 使用ROS-Android应用程序175

8.8 代码演练180

8.9 使用ROS-Android接口创建基本应用程序182

8.10 问题183

8.11 本章总结184

第9章 构建自主移动机器人185

9.1 机器人规格和设计概述185

9.2 设计和选择机器人的电动机和轮子186

9.2.1 计算电动机扭矩186

9.2.2 电动机转速的计算186

9.2.3 设计总结187

9.3 构建机器人本体的2D和3D模型187

9.3.1 底盘187

9.3.2 连接杆和空心管设计188

9.3.3 电动机、轮子和电动机夹具设计189

9.3.4 脚轮设计189

9.3.5 中层板和顶层板设计189

9.3.6 顶层板190

9.3.7 机器人的3D建模191

9.4 在Gazebo中进行机器人模型仿真192

9.5 差速驱动机器人的数学模型192

9.6 设计和建造实际的机器人200

9.6.1 电动机和电动机驱动201

9.6.2 电动机编码器201

9.6.3 Tiva C Launchpad201

9.6.4 超声波传感器201

9.6.5 OpenNI深度传感器201

9.6.6 英特尔NUC201

9.6.7 使用Launchpad将传感器和电动机连接起来201

9.6.8 Tiva C Launchpad编程202

9.7 连接机器人硬件与ROS205

9.8 在Chefbot中进行地图构建和定位208

9.9 问题210

9.10 本章总结210

第10章 使用ROS创建自动驾驶汽车211

10.1 自动驾驶汽车入门211

10.2 典型自动驾驶汽车的功能框图214

10.2.1 自动驾驶汽车的软件框图218

10.2.2 在ROS中仿真和连接自动驾驶汽车传感器219

10.3 在Gazebo中仿真一辆带有传感器的自动驾驶汽车235

10.3.1 安装预备条件235

10.3.2 可视化机器人车传感器数据237

10.3.3 在Gazebo里移动一辆自动驾驶汽车238

10.3.4 使用机器人车运行hectorSLAM238

10.4 将DBW车与ROS连接239

10.4.1 安装包240

10.4.2 可视化自动驾驶汽车和传感器数据240

10.4.3 DBW与ROS通信242

10.5 Udacity开源自动驾驶汽车项目介绍242

10.6 问题245

10.7 本章总结246

第11章 使用VR头戴设备和Leap Motion遥控机器人247

11.1 VR头戴设备和Leap Motion入门248

11.2 项目预备条件249

11.3 项目的设计和工作原理250

11.4 在Ubuntu 14.04.5上安装LeapMotion SDK251

11.4.1 可视化Leap Motion控制器数据252

11.4.2 使用Leap Motion可视化工具252

11.4.3 安装Leap Motion控制器的ROS驱动程序253

11.5 在Rviz中可视化Leap Motion数据255

11.6 使用Leap Motion控制器创建遥控节点256

11.7 构建ROS-VR Android应用程序258

11.8 使用ROS-VR应用程序并与Gazebo进行连接259

11.9 在VR中使用TurtleBot仿真262

11.10 ROS-VR应用程序的故障排除263

11.11 ROS-VR和Leap Motion遥控的集成应用264

11.12 问题264

11.13 本章总结264

第12章 通过网络控制机器人265

12.1 ROS Web入门265

12.1.1 rosbridge＿suite265

12.1.2 roslibjs、ros2djs和ros3djs266

12.1.3 tf2＿web republisher267

12.2 在ROS Kinetic上设置ROS Web267

12.2.1 安装rosbridge＿suite267

12.2.2 设置rosbridge客户端库268

12.3 在ROS Kinetic上安装tf2 webrepublisher269

12.4 在Web浏览器上实现机器人遥控和可视化269

12.4.1 项目开发269

12.4.2 连接到rosbridge＿server271

12.4.3 初始化teleop271

12.4.4 在Web浏览器中创建3D查看器272

12.4.5 创建TF客户端272

12.4.6 创建URDF客户端272

12.4.7 创建文本输入273

12.4.8 运行Web teleop应用程序273

12.5 利用网络浏览器控制机器人关节275

12.5.1 安装joint＿state＿publisher＿js275

12.5.2 运行网络关节状态发布器276

12.5.3 解释代码278

12.5.4 运行机器人监控应用程序278

12.6 基于Web的语音控制机器人279

12.6.1 前提条件280

12.6.2 在Web应用程序中启用语音识别280

12.7 运行语音控制机器人应用程序282

12.8 问题283

12.9 本章总结284