ROS机器人项目开发11例(原书第2版)

ROS机器人项目开发11例(原书第2版)

作者:[印] 拉姆库玛·甘地那坦(Ramkumar Gandhinathan)[印] 郎坦·约瑟夫(Lentin Joseph)

出版社:机械工业

出版年:2021年1月

ISBN:9787111672449

所属分类:网络科技

书刊介绍

《ROS机器人项目开发11例(原书第2版)》内容简介

本书涵盖新的ROS发行版中的项目——ROS Melodic Morenia with Ubuntu Bionic(18.04)。从基本原理开始,本书向你介绍了ROS-2,并帮助你了解它与ROS-1的不同之处。你将能够在ROS中建模并构建工业移动机械手臂,并在Gazebo 9中进行模拟。然后,你将了解如何使用状态机处理复杂的机器人应用程序,以及一次处理多个机器人。本书还向你介绍了新的、流行的硬件,如Nvidia的Jetson Nano、华硕修补板和Beaglebone Black,并允许你探索与ROS的接口。
拉姆库玛·甘地那坦(Ramkumar Gandhinathan),是一名机器人学家和研究者。他从小学六年级开始制造机器人,在机器人领域钻研已超过15年,亲手打造了80多个不同类型的机器人。他在机器人行业有7年的系统性专业工作经验(4年全职和3年兼职/实习),拥有5年的ROS工作经验。在他的职业生涯中,他使用ROS构建了超过15个工业机器人解决方案。他对制作无人机也很着迷,是一名无人机驾驶员。他的研究兴趣和热情集中在SLAM、运动规划、传感器融合、多机器人通信和系统集成等领域。
郎坦·约瑟夫(Lentin Joseph),是一位来自印度的作家、机器人学家和机器人企业家。他在印度喀拉拉邦的高知市经营一家名为Qbotics Labs的机器人软件公司。他在机器人领域有8年的工作经验,主要致力于ROS、OpenCV和PCL领域。他写过几本关于ROS的书,分别是《机器人系统设计与制作:Python语言实现》《精通ROS机器人编程》《ROS机器人项目开发11例》以及《机器人操作系统(ROS)入门必备:机器人编程一学就会》。他在印度获得了机器人学和自动化专业硕士学位,并在美国卡内基–梅隆大学的机器人研究所工作。他也是TEDx演讲者。

作品目录

译者序
前言
作者简介
第1章:ROS入门
1.1、技术要求
1.2、ROS概述
1.3、ROS基础
1.4、ROS客户端库
1.5、ROS工具
1.6、ROS模拟器
1.7、在Ubuntu
18.04、LTS上安装ROS
Melodic
1.8、在VirtualBox上设置ROS
1.9、Docker简介
1.10、设置ROS工作空间
1.11、ROS在工业界和学术界的机遇
1.12、本章小结
第2章:ROS-2及其特性简介
2.1、技术要求
2.2、ROS-2概述
2.3、ROS-2基础
2.4、ROS-2客户端库
2.5、ROS-2工具
2.6、安装ROS-2、2.7、设置ROS-2工作空间
2.8、编写ROS-2节点
2.9、ROS-1和ROS-2的通信
2.10、本章小结
第3章:构建工业级移动机械臂
3.1、技术要求
3.2、常见的移动机械臂
3.3、移动机械臂应用场景
3.4、移动机械臂构建入门
3.5、机器人底座构建
3.6、机械臂构建
3.7、系统集成
3.8、本章小结
第4章:基于状态机的复杂机器人任务处理
4.1、技术要求
4.2、ROS动作机制简介
4.3、服务员机器人应用示例
4.4、状态机简介
4.5、SMACH简介
4.6、SMACH入门
4.7、本章小结
第5章:构建工业级应用程序
5.1、技术要求
5.2、应用案例:机器人送货上门
5.3、机器人底座智能化
5.4、机械臂智能化
5.5、应用程序模拟
5.6、机器人改进
5.7、本章小结
第6章:多机器人协同
6.1、技术要求
6.2、集群机器人基本概念
6.3、集群机器人分类
6.4、ROS中的多机器人通信
6.5、多master概念简介
6.6、多机器人应用示例
6.7、本章小结
第7章:嵌入式平台上的ROS应用及其控制
7.1、技术要求
7.2、嵌入式板基础知识
7.3、微控制器板简介
7.4、单板计算机简介
7.5、Debian与Ubuntu
7.6、在Tinkerboard
S平台上设置操作系统
7.7、在BeagleBone
Black平台上设置ROS
7.8、在Raspberry
Pi
3/4平台上设置ROS
7.9、在Jetson
Nano平台上设置ROS
7.10、通过ROS控制GPIO
7.11、嵌入式板基准测试
7.12、Alexa入门及连接ROS
7.13、本章小结
第8章:强化学习与机器人学
8.1、技术要求
8.2、机器学习概述
8.3、理解强化学习
8.4、马尔可夫决策过程与贝尔曼方程
8.5、强化学习算法
8.6、ROS中的强化学习功能包
8.7、本章小结
第9章:ROS下基于TensorFlow的深度学习
9.1、技术要求
9.2、深度学习及其应用简介
9.3、机器人领域的深度学习
9.4、深度学习库
9.5、TensorFlow入门
9.6、ROS下基于TensorFlow的图像识别
9.7、scikit-learn简介
9.8、SVM及其在机器人领域的应用简介
9.9、本章小结
第10章:ROS下的自动驾驶汽车构建
10.1、技术要求
10.2、自动驾驶汽车入门
10.3、典型自动驾驶汽车基本组件
10.4、ROS下的自动驾驶汽车模拟与交互
10.5、Gazebo下带传感器的自动驾驶汽车模拟
10.6、ROS下的DBW汽车接口
10.7、Udacity开源自动驾驶汽车项目简介
10.8、本章小结
第11章:基于VR头盔和Leap
Motion的机器人遥操作
11.1、技术要求
11.2、VR头盔和Leap
Motion传感器入门
11.3、项目设计和实施
11.4、在Ubuntu
14.04.5上安装Leap
Motion
SDK
11.5、RViz中Leap
Motion数据的可视化
11.6、使用Leap
Motion控制器创建遥操作节点
11.7、构建ROS-VR
Android应用程序
11.8、ROS-VR应用程序的使用及与Gazebo的交互
11.9、VR下的TurtleBot模拟
11.10、ROS-VR应用程序故障排除
11.11、ROS-VR应用与Leap
Motion遥操作功能集成
11.12、本章小结
第12章:基于ROS、Open
CV和Dynamixel伺服系统的人脸识别与跟踪
12.1、技术要求
12.2、项目概述
12.3、硬件和软件基础需求
12.4、使用RoboPlus配置Dynamixel伺服系统
12.5、Dynamixel与ROS连接
12.6、创建人脸跟踪器ROS功能包
12.7、使用人脸跟踪ROS功能包
12.8、本章小结

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