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正版新书]机器人SLAM技术及其ROS系统应用徐本连,鲁明丽主编978
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前言
第1章 绪论
1.1 SLAM简介
1.1.1 SLAM的基本定义
1.1.2 SLAM的分类
1.2 ROS简介
1.3 基于ROS系统的SLAM技术
1.3.1 基于激光的SLAM技术
1.3.2 基于视觉的SLAM技术
1.4 SLAM技术的未来发展
1.5 本章小结
参考文献
第2章 SLAM算法简介与实现
2.1 SLAM算法简介
2.1.1 SLAM算法分类
2.1.2 不同种类SLAM算法的特点
2.2 基于矢量的SLAM经典算法
2.2.1 EKF-SLAM算法基本原理
2.2.2 EKF-SLAM算法的MATLAB仿真验证
2.2.3 FastSLAM算法基本原理
2.2.4 FastSLAM算法的MATLAB仿真
2.3 基于随机有限集的SLAM算法
2.3.1 随机有限集
2.3.2 基于随机有限集的SLAM
2.3.3 PHD-SLAM算法基本原理
2.3.4 PHD-SLAM算法的MATLAB仿真验证
2.4 本章小结
参考文献
第3章 基于ROS系统的SLAM技术
3.1 ROS系统
3.1.1 ROS的版本介绍和安装
3.1.2 ROS文件系统级
3.1.3 ROS计算图级
3.1.4 ROS开源社区级
3.2 ROS系统基本操作
3.2.1 创建工作空间
3.2.2 创建ROS功能包及功能包编译
3.2.3 ROS节点的使用
3.2.4 ROS主题与节点的交互
3.2.5 ROS服务的使用
3.2.6 节点的创建和编译
3.2.7 服务和消息文件的创建和使用
3.2.8 Launch启动文件
3.3 基于ROS系统的机器人实践
3.3.1 Turtlebot介绍
3.3.2 Turtlebot功能包安装和配置
3.3.3 机器人底盘测试
3.3.4 机器人传感器测试
3.3.5 机器人跟随功能实现
3.3.6 基于ROS的多机通信配置
3.4 基于ROS系统的SLAM开源方案
3.4.1 基于激光雷达的SLAM算法
3.4.2 基于视觉的SLAM算法
3.5 本章小结
参考文献
第4章 基于特征估计的激光SLAM技术
4.1 ROS相关工具的使用
4.1.1 rviz和Gazebo的简介
4.1.2 Gazebo的使用
4.1.3 rviz的使用
4.1.4 Turtlebot机器人在Gazebo中的仿真
4.1.5 Turtlebot机器人在rviz中的显示
4.2 激光雷达传感器
4.2.1 激光雷达探测原理
4.2.2 基于ROS的激光雷达驱动安装
4.3 基于激光的Gmapping算法
4.3.1 Gmapping背景
4.3.2 Gmapping算法原理
4.3.3 Gmapping功能包的安装
4.3.4 Gmapping算法在Turtlebot上的实现
4.4 基于激光的Hector SLAM算法
4.4.1 Hector SLAM背景
4.4.2 Hector SLAM算法原理
4.4.3 Hector SLAM功能包的安装
4.4.4 Hector SLAM算法在Turtlebot上的实现
4.5 基于激光的Cartographer算法
4.5.1 Cartographer背景
4.5.2 Cartographer算法原理
4.5.3 Cartographer功能包的安装
4.5.4 Cartographer算法在Turtlebot上的实现
4.6 本章小结
参考文献
第5章 基于视觉SLAM技术
5.1 经典视觉SLAM框架
5.2 视觉传感器及其基础算法
5.2.1 视觉传感器
5.2.2 视觉里程计
5.2.3 后端优化
5.2.4 回环检测
5.3 MonoSLAM算法
5.3.1 MonoSLAM背景
5.3.2 MonoSLAM算法
5.3.3 MonoSLAM功能包的安装
5.3.4 MonoSLAM实现
5.4 ORB-SLAM2算法
5.4.1 ORB-SLAM2背景
5.4.2 ORB-SLAM2算法
5.4.3 ORB-SLAM2功能包的安装
5.4.4 ORB-SLAM2在Turtlebot上的实现
5.5 多机器人视觉SLAM技术简介
5.5.1 多机器人系统
5.5.2 机器人相互识别
5.5.3 地图融合策略
5.5.4 地图融合
5.6 本章小结
参考文献
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