全新正版智能机器人开发与实践9787111679974机械工业

前言<br/>部　基础知识<br/>章　机器人概述 2<br/>1.1　机器人的定义和分类 2<br/>1.1.1　机器人的定义 2<br/>1.1.2　服务机器人的分类 3<br/>1.2　现代机器人的发展历程 3<br/>1.2.1　现代机器人研究初期 3<br/>1.2.2　20世纪70年代 4<br/>1..　20世纪80年代 5<br/>1.2.4　20世纪90年代 7<br/>1.2.5　21世纪 9<br/>1.3　机器人的组成 15<br/>1.3.1　机器人的执行机构 15<br/>1.3.2　驱动装置 16<br/>1.3.3　传感装置 16<br/>1.3.4　控制系统 16<br/>1.3.5　智能系统 16<br/>1.3.6　智能人机接口系统 17<br/>1.4　机器人的关键技术 17<br/>1.4.1　自主移动技术 17<br/>1.4.2　感知技术 18<br/>1.4.3　智能决策和控制技术 18<br/>1.4.4　通信技术 18<br/>1.5　机器人的发展趋势 18<br/>1.5.1　人机交互层次化、人化 18<br/>1.5.2　与环境的交互智能化 19<br/>1.5.3　资源利用网络化 19<br/>1.5.4　设计与生产标准化、模块化、体系化 19<br/>习题 19<br/>参考文献 19<br/>第2章　ROS入门 22<br/>2.1　ROS简介 22<br/>2.1.1　为什么使用ROS 22<br/>2.1.2　什么是ROS <br/>2.1.3　ROS与计算机操作系统的区别 <br/>2.1.4　ROS的主要特点 24<br/>2.2　ROS的安装与卸载 25<br/>2.2.1　ROS的版本 25<br/>2.2.2　安装、配置ROS Indigo 25<br/>2..　安装、配置ROS Melodic 28<br/>2.2.4　卸载ROS 29<br/>.　进一步学习的资源 29<br/>习题 30<br/>参考文献 30<br/>第3章　ROS框架和使用基础 31<br/>3.1　ROS框架 31<br/>3.1.1　文件系统级 31<br/>3.1.2　计算图级 32<br/>3.1.3　社区级 33<br/>3.2　ROS使用基础 34<br/>3.2.1　catkin概述 34<br/>3.2.2　工作空间及其创建方法 34<br/>3..　创建ROS工程包 37<br/>3.2.4　编译ROS工程包 37<br/>3.2.5　创建ROS节点 37<br/>3.2.6　编译运行ROS节点 38<br/>3.2.7　roslaunch的使用 39<br/>3.2.8　创建ROS消息和服务 41<br/>3.2.9　编写简单的消息发布器和订阅器（C++语言实现） 44<br/>3.2.10　编写简单的消息发布器和订阅器（Python语言实现） 47<br/>3.2.11　测试消息发布器和订阅器 48<br/>3.2.12　编写简单的Server和Client（C++语言实现） 49<br/>3.2.13　编写简单的Server和Client（Python语言实现） 51<br/>3.2.14　测试简单的Server和Client 53<br/>习题 54<br/>参考文献 54<br/>第4章　ROS的调试 55<br/>4.1　ROS调试的常用命令 55<br/>4.2　ROS调试的常用工具 56<br/>4.2.1　使用rqt_console在运行时修改调试级别 57<br/>4.2.2　使用roswtf检测配置中的潜在问题 59<br/>4..　使用rqt_graph显示节点状态图 59<br/>4.2.4　使用rqt_plot绘制标量数据图 60<br/>4.2.5　使用image_view显示二维图像 61<br/>4.2.6　使用rqt_rviz（rviz）实现3D数据可视化 63<br/>4.2.7　使用rosbag和rqt_bag记录与回放数据 64<br/>4.2.8　rqt插件与rx应用 65<br/>4.3　ROS基本命令总结 66<br/>4.3.1　创建 ROS 工作空间 66<br/>4.3.2　Package的相关操作 66<br/>4.3.3　节点的相关操作 67<br/>4.3.4　话题的相关操作 67<br/>4.3.5　服务的相关操作 68<br/>4.3.6　rosparam的相关操作 69<br/>4.3.7　bag的相关操作 69<br/>4.3.8　rosmsg的相关操作 70<br/>4.3.9　rossrv的相关操作 70<br/>4.3.10　ROS的命令 71<br/>习题 71<br/>第二部分　机器人核心功能的实现<br/>第5章　机器人的安装与初步使用 75<br/>5.1　Turtlebot机器人简介 75<br/>5.2　Turtlebot机器人硬件的组成与配置 76<br/>5.3　Turtlebot机器人软件的安装与测试 77<br/>5.3.1　从源码安装 77<br/>5.3.2　deb安装方式 78<br/>5.3.3　按照Kobuki基座进行配置 79<br/>5.4　启动Turtlebot 80<br/>5.5　通过键盘手动控制Turtlebot 81<br/>5.6　通过脚本控制Turtlebot 81<br/>5.7　监控Kobuki的电池状态 82<br/>5.8　Turtlebot机器人的扩展 83<br/>习题 85<br/>参考文献 85<br/>第6章　机器人视觉功能的实现 86<br/>6.1　视觉传感器 86<br/>6.1.1　Kinect视觉传感器 86<br/>6.1.2　Primesense视觉传感器 87<br/>6.2　驱动程序的安装与测试 88<br/>6.3　同时运行两台Kinect 89<br/>6.4　同时运行Kinect与Primesense 92<br/>6.5　在ROS中使用OpenCV处理RGB图像 92<br/>6.5.1　在ROS中安装OpenCV 92<br/>6.5.2　在ROS代码中使用OpenCV 93<br/>6.5.3　理解ROS-OpenCV 转换架构 93<br/>6.5.4　ROS节点示例 96<br/>6.6　点云库及其使用 99<br/>6.6.1　点云及点云库简介 99<br/>6.6.2　PCL的数据类型 99<br/>6.6.3　发布和订阅点云消息 101<br/>6.6.4　如何在ROS中使用PCL教程 102<br/>6.6.5　PCL的一个简单应用——检测门的开关状态 108<br/>习题 109<br/>参考文献 109<br/>第7章　机器人视觉功能的实现进阶 110<br/>7.1　机器人跟随功能的实现 110<br/>7.1.1　理论基础 110<br/>7.1.2　跟随功能的运行测试 111<br/>7.2　机器人挥手识别功能的实现 114<br/>7.2.1　机器人挥手识别的实现框架及难点分析 115<br/>7.2.2　基于AdaBoost和Cascade算法的人脸检测 116<br/>7..　用模板匹配算法识别人手 118<br/>7.2.4　基于YCrCb颜色空间的肤色分割 119<br/>7.2.5　挥手识别功能的运行测试 119<br/>7.3　机器人的物体识别与定位功能的实现 120<br/>7.3.1　基于Hue直方图的滑动窗口模板匹配方法 120<br/>7.3.2　基于空间点云数据的物体定位方法 121<br/>7.3.3　物体识别与定位的实现和测试 122<br/>7.4　服务机器人人脸与识别功能的实现 1<br/>7.4.1　基于OpenCV的传统人脸与识别方法 1<br/>7.4.2　基于OpenCV的人脸与识别功能的运行测试 124<br/>7.4.3　基于Dlib库的人脸识别方法 126<br/>7.4.4　基于Dlib库的人脸识别功能的运行测试 126<br/>7.5　使用TensorFlow识别手写数字 131<br/>7.5.1　TensorFlow简介 131<br/>7.5.2　安装TensorFlow 132<br/>7.5.3　TensorFlow的基本概念 133<br/>7.5.4　使用TensorFlow进行手写数字识别 135<br/>习题 138<br/>参考文献 138<br/>第8章　机器人自航功能 139<br/>8.1　机器人自航的关键技术 139<br/>8.1.1　机器人的定位与建图 139<br/>8.1.2　路径规划 142<br/>8.2　Kobuki基座模型的运动学分析 145<br/>8.3　导航工程包集 147<br/>8.3.1　导航工程包集概述 147<br/>8.3.2　硬件需求 147<br/>8.4　导航工程包集的使用基础 147<br/>8.4.1　导航工程包集在机器人上的安装与配置 147<br/>8.4.2　机器人tf配置 155<br/>8.4.3　基础导航调试指南 160<br/>8.4.4　通过ROS发布里程计测量信息 163<br/>8.4.5　通过ROS发布传感器数据流 168<br/>8.5　在Turtlebot上配置并使用导航工程包集 174<br/>8.5.1　使用Turtlebot创建SLAM 174<br/>8.5.2　使用Turtlebot已知地图进行自航 175<br/>习题 177<br/>参考文献 177<br/>第9章　机器人语音交互功能的基础理论 179<br/>9.1　语音识别 179<br/>9.1.1　声学模型 180<br/>9.1.2　语言模型 183<br/>9.2　语义理解 187<br/>9.3　语音合成 188<br/>参考文献 189<br/>0章　机器人语音交互功能的实现——PocketSphinx 191<br/>10.1　硬件设备 191<br/>10.2　PocketSphinx语音识别系统简介 191<br/>10.3　在Indigo上安装、测试PocketSphinx 193<br/>10.3.1　PocketSphinx的安装 193<br/>10.3.2　安装语音合成的声音库 194<br/>10.3.3　利用在线工具建立语言模型 195<br/>10.4　在melodic上安装、测试PocketSphinx 197<br/>10.4.1　在melodic版本上安装PocketSphinx 197<br/>10.4.2　PocketSphinx语音识别的测试 197<br/>习题 201<br/>1章　机器人机械臂抓取功能的实现 202<br/>11.1　机械臂硬件的组成 202<br/>11.2　机械臂运动学分析 203<br/>11.3　机械臂舵机的设置 204<br/>11.4　使用USB2Dynamixel控制turtlebotArm 208<br/>11.4.1　安装、测试dynamixel_motor软件包 208<br/>11.4.2　机械臂抓取功能的实现 212<br/>习题 216<br/>第三部分　机器人的应用<br/>2章　机器人综合应用案例一：长命令识别与多任务执行 218<br/>12.1　案例目标 218<br/>12.2　语音识别任务 219<br/>1.　在家居环境中自航 220<br/>12.4　物体识别与抓取 221<br/>习题 221<br/>3章　机器人综合应用案例二：跟随与协用户 222<br/>13.1　案例目标 222<br/>13.2　语音识别命令 222<br/>13.3　跟随与自航 2<br/>13.4　检测与识别人脸 225<br/>4章　机器人综合应用案例三：顾客挥手示意机器人点餐 226<br/>14.1　案例目标 226<br/>14.2　机器人即时建图 227<br/>14.3　机器人识别挥手并移向挥手人 228<br/>14.4　语音识别菜单 229<br/>14.5　自航回到吧台 229