ROS機器人編程：原理與應用（簡體書）

本書共分為六部分。第一部分介紹了如何編寫ROS節點和ROS工具，也覆蓋了消息、類和服務器。第二部分是用ROS進行模擬和可視化，其中包括坐標轉換。第三部分討論了ROS的感知過程。第四部分介紹了ROS中的移動機器人控制和導航。第五部分介紹了ROS機器人臂的相關知識。第六部分涉及系統集成和更高級別的控制，包括基於感知的移動操作。

譯者序前言第一部分 ROS基礎 / 1第1章 概述：ROS工具和節點 / 21.1 ROS基礎概念 / 21.2 編寫ROS節點 / 51.2.1 創建ROS程序包 / 51.2.2 編寫一個最小的ROS發佈器 / 81.2.3 編譯ROS節點 / 111.2.4 運行ROS節點 / 121.2.5 檢查運行中的最小發佈器節點 / 131.2.6 規劃節點時間 / 151.2.7 編寫一個最小ROS訂閱器 / 171.2.8 編譯和運行最小訂閱器 / 191.2.9 總結最小訂閱器和發佈器節點 / 211.3 更多的ROS工具：catkin_simple、roslaunch、rqt_console和rosbag / 211.3.1 用catkin_simple簡化CMakeLists.txt / 211.3.2 自動啟動多個節點 / 231.3.3 在ROS控制台觀察輸出 / 251.3.4 使用rosbag記錄並回放數據 / 261.4 最小仿真器和控制器示例 / 281.5 小結 / 32第2章 消息、類和服務器 / 332.1 定義自定義消息 / 332.1.1 定義一條自定義消息 / 342.1.2 定義一條變長的消息 / 382.2 ROS服務介紹 / 432.2.1 服務消息 / 432.2.2 ROS服務節點 / 452.2.3 與ROS服務手動交互 / 472.2.4 ROS服務客戶端示例 / 482.2.5 運行服務和客戶端示例 / 502.3 在ROS中使用C++類 / 512.4 在ROS中創建庫模塊 / 562.5 動作服務器和動作客戶端介紹 / 612.5.1 創建動作服務器包 / 622.5.2 定義自定義動作服務器消息 / 622.5.3 設計動作客戶端 / 682.5.4 運行示例代碼 / 712.6 參數服務器介紹 / 802.7 小結 / 84第二部分 ROS中的仿真和可視化/ 85第3章 ROS中的仿真 / 863.1 簡單的2維機器人仿真器 / 863.2 動力學仿真建模 / 933.3 統一的機器人描述格式 / 953.3.1 運動學模型 / 953.3.2 視覺模型 / 983.3.3 動力學模型 / 993.3.4 碰撞模型 / 1023.4 Gazebo介紹 / 1043.5 最小關節控制器 / 1123.6 使用Gazebo插件進行關節伺服控制 / 1183.7 構建移動機器人模型 / 1243.8 仿真移動機器人模型 / 1323.9 組合機器人模型 / 1363.10 小結 / 139第4章 ROS中的坐標變換 / 1414.1 ROS中的坐標變換簡介 / 1414.2 轉換偵聽器 / 1494.3 使用Eigen庫 / 1564.4 轉換ROS數據類型 / 1614.5 小結 / 163第5章 ROS中的感知與可視化 / 1645.1 rviz中的標記物和交互式標記物 / 1685.1.1 rviz中的標記物 / 1685.1.2 三軸顯示示例 / 1725.1.3 rviz中的交互式標記物 / 1765.2 在rviz中顯示傳感器值 / 1835.2.1 仿真和顯示激光雷達 / 1835.2.2 仿真和顯示彩色相機數據 / 1895.2.3 仿真和顯示深度相機數據 / 1935.2.4 rviz中點的選擇 / 1985.3 小結 / 201第三部分 ROS中的感知處理 / 203第6章 在ROS中使用相機 / 2046.1 相機坐標系下的投影變換 / 2046.2 內置相機標定 / 2066.3 標定立體相機內參 / 2116.4 在ROS中使用OpenCV / 2176.4.1 OpenCV示例：尋找彩色像素 / 2186.4.2 OpenCV示例：查找邊緣 / 2236.5 小結 / 224第7章 深度圖像與點雲信息 / 2257.1 從掃描LIDAR中獲取深度信息 / 2257.2 立體相機的深度信息 / 2307.3 深度相機 / 2367.4 小結 / 237第8章 點雲數據處理 / 2388.1 簡單的點雲顯示節點 / 2388.2 從磁盤加載和顯示點雲圖像 / 2448.3 將發佈的點雲圖像保存到磁盤 / 2468.4 用PCL方法解釋點雲圖像 / 2488.5 物體查找器 / 2578.6 小結 / 261第四部分 ROS中的移動機器人 / 263第9章 移動機器人的運動控制 / 2649.1 生成期望狀態 / 2649.1.1 從路徑到軌跡 / 2649.1.2 軌跡構建器庫 / 2689.1.3 開環控制 / 2739.1.4 發佈期望狀態 / 2749.2 機器人狀態估計 / 2829.2.1 從Gazebo獲得模型狀態 / 2829.2.2 里程計 / 2869.2.3 混合里程計、GPS和慣性傳感器 / 2929.2.4 混合里程計和LIDAR / 2979.3 差分驅動轉向算法 / 3029.3.1 機器人運動模型 / 3039.3.2 線性機器人的線性轉向 / 3049.3.3 非線性機器人的線性轉向 / 3069.3.4 非線性機器人的非線性轉向 / 3089.3.5 仿真非線性轉向算法 / 3099.4 相對於地圖坐標系的轉向 / 3129.5 小結 / 317第10章 移動機器人導航 / 31810.1 構建地圖 / 31810.2 路徑規劃 / 32310.3 move_base客戶端示例 / 32810.4 修改導航棧 / 33110.5 小結 / 335第五部分 ROS中的機械臂 / 337第11章 底層控制 / 33811.1 單自由度移動關節機器人模型 / 33811.2 位置控制器示例 / 33911.3 速度控制器示例 / 34211.4 力控制器示例 / 34411.5 機械臂的軌跡消息 / 34911.6 7自由度臂的軌跡插值動作服務器 / 35311.7 小結 / 354第12章 機械臂運動學 / 35512.1 正向運動學 / 35612.2 逆向運動學 / 36012.3 小結 / 365第13章 手臂運動規劃 / 36613.1 笛卡兒運動規劃 / 36