[套装书]ROS机器人开发实践+ROS机器人项目开发11例[POD]

1.2.4ROS通信 9
1.3ROS客户端库 10
1.4ROS工具 11
1.4.1Rviz（ROS可视化） 11
1.4.2rqt_plot 11
1.4.3rqt_graph 12
1.5ROS仿真器 13
1.6在Ubuntu 16.04 LTS上安装ROS Kinetic 13
1.7在VirtualBox上设置ROS 17
1.8设置ROS工作区 19
1.9ROS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
2.3ROS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.txt 41
2.5.3track.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
2.5.6face_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.txt 49
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
3.4AIML入门 57
3.4.1AIML标签 57
3.4.2PyAIML解释器 58
3.4.3在Ubuntu 16.04 LTS上安装PyAIML 59
3.4.4使用PyAIML 59
3.4.5加载多个AIML文件 60
3.4.6在ROS中创建AIML机器人 62
3.4.7AIML 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
4.1.2Raspberry Pi（树莓派）介绍 74
4.1.3Odroid开发板 76
4.2Arduino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ROS 82
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ROS 87
4.3.1将Raspberry Pi和Odroid连接到PC 88
4.3.2ROS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
5.4MPU-9250、Arduino和ROS连接 101
5.5在Rviz中可视化IMU TF 106
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
6.2ROS中的find_object_2d包 116
6.2.1安装find_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
6.33D物体识别快速入门 124
6.4ROS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
7.4TensorFlow入门 139
7.4.1在Ubuntu 16.04 LTS上安装TensorFlow 139
7.4.2TensorFlow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
7.5.2ROS图像识别节点 147
7.6scikit-learn介绍 150
7.7SVM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ROS 156
8.1ROS-MATLAB接口入门 156
8.2在MATLAB中设置机器人工具箱 157
8.2.1MATLAB中的基本ROS功能 157
8.2.2列出ROS节点、主题和消息 158
8.3MATLAB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
8.5Android及其ROS接口入门 169
8.5.1安装rosjava 170
8.5.2通过Ubuntu软件包管理器安装android-sdk 172
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
9.6.3Tiva C Launchpad 201
9.6.4超声波传感器 201
9.6.5OpenNI深度传感器 201
9.6.6英特尔NUC 201
9.6.7使用Launchpad将传感器
和电动机连接起来 201
9.6.8Tiva C Launchpad编程 202
9.7连接机器人硬件与ROS 205
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hector SLAM 238
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Leap Motion SDK 251
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_suite 265
12.1.2　roslibjs、ros2djs和ros3djs 266
12.1.3　tf2_web_republisher 267
12.2　在ROS Kinetic上设置ROS Web 267
12.2.1　安装rosbridge_suite 267
12.2.2　设置rosbridge客户端库 268
12.3　在ROS Kinetic上安装tf2_web_republisher 269
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_server 271
12.4.3　初始化teleop 271
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_js 275
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
---分割线---

推荐序一
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前言
第1章　初识ROS 1
1.1　ROS是什么 1
1.1.1　ROS的起源 1
1.1.2　ROS的设计目标 2
1.1.3　ROS的特点 3
1.2　如何安装ROS 4
1.2.1　操作系统与ROS版本的选择 4
1.2.2　配置系统软件源 6
1.2.3　添加ROS软件源 6
1.2.4　添加密钥 7
1.2.5　安装ROS 7
1.2.6　初始化rosdep 8
1.2.7　设置环境变量 8
1.2.8　完成安装 9
1.3　本书源码下载 9
1.4　本章小结 10
第2章　ROS架构 11
2.1　ROS架构设计 11
2.2　计算图 12
2.2.1　节点 12
2.2.2　消息 13
2.2.3　话题 13
2.2.4　服务 13
2.2.5　节点管理器 14
2.3　文件系统 14
2.3.1　功能包 14
2.3.2　元功能包 16
2.4　开源社区 17
2.5　ROS的通信机制 17
2.5.1　话题通信机制 18
2.5.2　服务通信机制 19
2.5.3　参数管理机制 20
2.6　话题与服务的区别 20
2.7　本章小结 21
第3章　ROS基础 22
3.1　第一个ROS例程——小乌龟仿真 23
3.1.1　turtlesim功能包 23
3.1.2　控制乌龟运动 24
3.2　创建工作空间和功能包 25
3.2.1　什么是工作空间 25
3.2.2　创建工作空间 26
3.2.3　创建功能包 27
3.3　工作空间的覆盖 28
3.3.1　ROS中工作空间的覆盖 28
3.3.2　工作空间覆盖示例 28
3.4　搭建Eclipse开发环境 30
3.4.1　安装Eclipse 30
3.4.2　创建Eclipse工程文件 30
3.4.3　将工程导入Eclipse 31
3.4.4　设置头文件路径 31
3.4.5　运行/调试程序 32
3.5　RoboWare简介 35
3.5.1　RoboWare的特点 35
3.5.2　RoboWare的安装与使用 36
3.6　话题中的Publisher与Subscriber 37
3.6.1　乌龟例程中的Publisher与Subscriber 37
3.6.2　如何创建Publisher 37
3.6.3　如何创建Subscriber 40
3.6.4　编译功能包 41
3.6.5　运行Publisher与Subscriber 42
3.6.6　自定义话题消息 44
3.7　服务中的Server和Client 46
3.7.1　乌龟例程中的服务 46
3.7.2　如何自定义服务数据 47
3.7.3　如何创建Server 48
3.7.4　如何创建Client 49
3.7.5　编译功能包 51
3.7.6　运行Server和Client 51
3.8　ROS中的命名空间 52
3.8.1　有效的命名 52
3.8.2　命名解析 53
3.8.3　命名重映射 54
3.9　分布式多机通信 54
3.9.1　设置IP地址 55
3.9.2　设置ROS_MASTER_URI 56
3.9.3　多机通信测试 56
3.10　本章小结 57
第4章　ROS中的常用组件 58
4.1　launch启动文件 58
4.1.1　基本元素 58
4.1.2　参数设置 60
4.1.3　重映射机制 61
4.1.4　嵌套复用 61
4.2　TF坐标变换 62
4.2.1　TF功能包 62
4.2.2　TF工具 63
4.2.3　乌龟例程中的TF 65
4.2.4　创建TF广播器 67
4.2.5　创建TF监听器 68
4.2.6　实现乌龟跟随运动 70
4.3　Qt工具箱 70
4.3.1　日志输出工具（rqt_console） 71
4.3.2　计算图可视化工具（rqt_graph） 71
4.3.3　数据绘图工具（rqt_plot） 72
4.3.4　参数动态配置工具（rqt_reconfigure） 73
4.4　rviz三维可视化平台 73
4.4.1　安装并运行rviz 74
4.4.2　数据可视化 75
4.4.3　插件扩展机制 76
4.5　Gazebo仿真环境 78
4.5.1　Gazebo的特点 78
4.5.2　安装并运行Gazebo 78
4.5.3　构建仿真环境 81
4.6　rosbag数据记录与回放 82
4.6.1　记录数据 82
4.6.2　回放数据 83
4.7　本章小结 84
第5章　机器人平台搭建 85
5.1　机器人的定义 85
5.2　机器人的组成 86
5.2.1　执行机构 87
5.2.2　驱动系统 87
5.2.3　传感系统 87
5.2.4　控制系统 87
5.3　机器人系统搭建 88
5.3.1　MRobot 88
5.3.2　执行机构的实现 88
5.3.3　驱动系统的实现 89
5.3.4　内部传感系统的实现 90
5.4　基于Raspberry Pi的控制系统实现 90
5.4.1　硬件平台Raspberry Pi 91
5.4.2　安装Ubuntu 16.04 91
5.4.3　安装ROS 93
5.4.4　控制系统与MRobot通信 94
5.4.5　PC端控制MRobot 97
5.5　为机器人装配摄像头 99
5.5.1　usb_cam功能包 99
5.5.2　PC端驱动摄像头 100
5.5.3　Raspberry Pi驱动摄像头 102
5.6　为机器人装配Kinect 104
5.6.1　freenect_camera功能包 104
5.6.2　PC端驱动Kinect 106
5.6.3　Raspberry Pi驱动Kinect 109
5.6.4　Kinect电源改造 109
5.7　为机器人装配激光雷达 110
5.7.1　rplidar功能包 110
5.7.2　PC端驱动rplidar 111
5.7.3　Raspberry Pi驱动rplidar 113
5.8　本章小结 113
第6章　机器人建模与仿真 114
6.1　统一机器人描述格式——URDF 114
6.1.1　标签 114
6.1.2　标签 115
6.1.3　标签 116
6.1.4　标签 116
6.2　创建机器人URDF模型 116
6.2.1　创建机器人描述功能包 116
6.2.2　创建URDF模型 117
6.2.3　URDF模型解析 120
6.2.4　在rviz中显示模型 122
6.3　改进URDF模型 124
6.3.1　添加物理和碰撞属性 124
6.3.2　使用xacro优化URDF 125
6.3.3　xacro文件引用 127
6.3.4　显示优化后的模型 127
6.4　添加传感器模型 128
6.4.1　添加摄像头 128
6.4.2　添加Kinect 130
6.4.3　添加激光雷达 132
6.5　基于ArbotiX和rviz的仿真器 133
6.5.1　安装ArbotiX 133
6.5.2　配置ArbotiX控制器 133
6.5.3　运行仿真环境 135
6.6　ros_control 136
6.6.1　ros_control框架 137
6.6.2　控制器 139
6.6.3　硬件接口 139
6.6.4　传动系统 140
6.6.5　关节约束 140
6.6.6　控制器管理器 141
6.7　Gazebo仿真 142
6.7.1　机器人模型添加Gazebo属性 142
6.7.2　在Gazebo中显示机器人模型 145
6.7.3　控制机器人在Gazebo中运动 147
6.7.4　摄像头仿真 147
6.7.5　Kinect仿真 150
6.7.6　激光雷达仿真 153
6.8　本章小结 155
第7章　机器视觉 156
7.1　ROS中的图像数据 156
7.1.1　二维图像数据 156
7.1.2　三维点云数据 158
7.2　摄像头标定 159
7.2.1　camera_calibration功能包 159
7.2.2　启动标定程序 159
7.2.3　标定摄像头 160
7.2.4　标定Kinect 162
7.2.5　加载标定参数的配置文件 162
7.3　OpenCV库 164
7.3.1　安装OpenCV 164
7.3.2　在ROS中使用OpenCV 164
7.4　人脸识别 166
7.4.1　应用效果 167
7.4.2　源码实现 168
7.5　物体跟踪 170
7.5.1　应用效果 170
7.5.2　源码实现 171
7.6　二维码识别 173
7.6.1　ar_track_alvar功能包 173
7.6.2　创建二维码 174
7.6.3　摄像头识别二维码 175
7.6.4　Kinect识别二维码 178
7.7　物体识别 179
7.7.1　ORK功能包 179
7.7.2　建立物体模型库 181
7.7.3　模型训练 183
7.7.4　三维物体识别 184
7.8　本章小结 185
第8章　机器语音 186
8.1　让机器人听懂你说的话 187
8.1.1　pocketsphinx功能包 187
8.1.2　语音识别测试 188
8.1.3　创建语音库 190
8.1.4　创建launch文件 192
8.1.5　语音指令识别 192
8.1.6　中文语音识别 192
8.2　通过语音控制机器人 193
8.2.1　编写语音控制节点 193
8.2.2　语音控制小乌龟运动 194
8.3　让机器人说话 195
8.3.1　sound_play功能包 195
8.3.2　语音播放测试 195
8.4　人工智能标记语言 196
8.4.1　AIML中的标签 196
8.4.2　Python中的AIML解析器 197
8.5　与机器人对话 198
8.5.1　语音识别 199
8.5.2　智能匹配应答 201
8.5.3　文本转语音 202
8.5.4　智能对话 203
8.6　让机器人听懂中文 204
8.6.1　下载科大讯飞SDK 204
8.6.2　测试SDK 206
8.6.3　语音听写 207
8.6.4　语音合成 209
8.6.5　智能语音助手 211
8.7　本章小结 213
第9章　机器人SLAM与自主导航 214
9.1　理论基础 214
9.2　准备工作 216
9.2.1　传感器信息 217
9.2.2　仿真平台 219
9.2.3　真实机器人 222
9.3　gmapping 224
9.3.1　gmapping功能包 224
9.3.2　gmapping节点的配置与运行 227
9.3.3　在Gazebo中仿真SLAM 228
9.3.4　真实机器人SLAM 231
9.4　hector-slam 234
9.4.1　hector-slam功能包 234
9.4.2　hector_mapping节点的配置与运行 236
9.4.3　在Gazebo中仿真SLAM 237
9.4.4　真实机器人SLAM 238
9.5　cartographer 240
9.5.1　cartographer功能包 240
9.5.2　官方demo测试 241
9.5.3　cartographer节点的配置与运行 244
9.5.4　在Gazebo中仿真SLAM 246
9.5.5　真实机器人SLAM 247
9.6　rgbdslam 249
9.6.1　rgbdslam功能包 249
9.6.2　使用数据包实现SLAM 250
9.6.3　使用Kinect实现SLAM 252
9.7　ORB_SLAM 253
9.7.1　ORB_SLAM功能包 253
9.7.2　使用数据包实现单目SLAM 254
9.7.3　使用摄像头实现单目SLAM 256
9.8　导航功能包 258
9.8.1　导航框架 258
9.8.2　move_base功能包 258
9.8.3　amcl功能包 260
9.8.4　代价地图的配置 263
9.8.5　本地规划器配置 266
9.9　在rviz中仿真机器人导航 267
9.9.1　创建launch文件 267
9.9.2　开始导航 268
9.9.3　自动导航 269
9.10　在Gazebo中仿真机器人导航 277
9.10.1　创建launch文件 277
9.10.2　运行效果 278
9.10.3　实时避障 279
9.11　真实机器人导航 280
9.11.1　创建launch文件 280
9.11.2　开始导航 282
9.12　自主探索SLAM 282
9.12.1　创建launch文件 282
9.12.2　通过rviz设置探索
目标 283
9.12.3　实现自主探索SLAM 284
9.13　本章小结 286
第10章　MoveIt!机械臂控制 287
10.1　MoveIt!系统架构 288
10.1.1　运动组（move_group） 288
10.1.2　运动规划器（motion_planner） 290
10.1.3　规划场景 291
10.1.4　运动学求解器 291
10.1.5　碰撞检测 291
10.2　如何使用MoveIt! 292
10.3　创建机械臂模型 292
10.3.1　声明模型中的宏 292
10.3.2　创建六轴机械臂模型 294
10.3.3　加入Gazebo属性 299
10.3.4　显示机器人模型 300
10.4　使用Setup Assistant配置机械臂 302
10.4.1　加载机器人URDF模型 303
10.4.2　配置自碰撞矩阵 304
10.4.3　配置虚拟关节 304
10.4.4　创建规划组 304
10.4.5　定义机器人位姿 307
10.4.6　配置终端夹爪 308
10.4.7　配置无用关节 309
10.4.8　设置作者信息 309
10.4.9　生成配置文件 309
10.5　启动MoveIt! 310
10.5.1　拖动规划 311
10.5.2　随机目标规划 311
10.5.3　初始位姿更新 313
10.5.4　碰撞检测 314
10.6　配置文件 315
10.6.1　SRDF文件 315
10.6.2　fake_controllers.yaml 316
10.6.3　joint_limits.yaml 317
10.6.4　kinematics.yaml 317
10.6.5　ompl_planning.yaml 318
10.7　添加ArbotiX关节控制器 318
10.7.1　添加配置文件 318
10.7.2　运行ArbotiX节点 318
10.7.3　测试例程 319
10.7.4　运行效果 321
10.8　配置MoveIt!关节控制器 322
10.8.1　添加配置文件 323
10.8.2　启动插件 324
10.9　MoveIt!编程学习 324
10.9.1　关节空间规划 324
10.9.2　工作空间规划 328
10.9.3　笛卡儿运动规划 333
10.9.4　避障规划 338
10.10　pick and place示例 345
10.10.1　应用效果 345
10.10.2　创建抓取的目标物体 346
10.10.3　设置目标物体的放置位置 346
10.10.4　生成抓取姿态 346
10.10.5　pick 348
10.10.6　place 348
10.11　Gazebo中的机械臂仿真 349
10.11.1　创建配置文件 350
10.11.2　创建launch文件 350
10.11.3　开始仿真 351
10.12　使用MoveIt!控制Gazebo中的机械臂 353
10.12.1　关节轨迹控制器 354
10.12.2　MoveIt!控制器 355
10.12.3　关节状态控制器 356
10.12.4　运行效果 357
10.13　ROS-I 358
10.13.1　ROS-I的目标 359
10.13.2　ROS-I的安装 359
10.13.3　ROS-I的架构 360
10.14　本章小结 362
第11章　ROS与机器学习 363
11.1　AlphaGo的大脑——Tensor-Flow 364
11.2　TensorFlow基础 364
11.2.1　安装TensorFlow 364
11.2.2　核心概念 366
11.2.3　第一个TensorFlow程序 367
11.3　线性回归 369
11.3.1　理论基础 369
11.3.2　创建数据集 371
11.3.3　使用TensorFlow解决线性回归问题 372
11.4　手写数字识别 374
11.4.1　理论基础 374
11.4.2　TensorFlow中的MNIST例程 377
11.4.3　基于ROS实现MNIST 381
11.5　物体识别 384
11.5.1　安装TensorFlow Object Detection API 385
11.5.2　基于ROS实现动态物体识别 388
11.6　本章小结 390
第12章　ROS进阶功能 391
12.1　action 391
12.1.1　什么是action 391
12.1.2　action的工作机制 392
12.1.3　action的定义 392
12.1.4　实现action通信 393
12.2　plugin 396
12.2.1　工作原理 396
12.2.2　如何实现一个插件 396
12.2.3　创建基类 397
12.2.4　创建plugin类 398
12.2.5　注册插件 399
12.2.6　编译插件的动态链接库 399
12.2.7　将插件加入ROS 399
12.2.8　调用插件 400
12.3　rviz plugin 401
12.3.1　速度控制插件 402
12.3.2　创建功能包 402
12.3.3　代码实现 402
12.3.4　编译插件 407
12.3.5　运行插件 408
12.4　动态配置参数 409
12.4.1　创建配置文件 410
12.4.2　创建服务器节点 412
12.4.3　参数动态配置 413
12.5　SMACH 414
12.5.1　什么是SMACH 415
12.5.2　状态机“跑”起来 415
12.5.3　状态机实现剖析 416
12.5.4　状态间的数据传递 419
12.5.5　状态机嵌套 421
12.5.6　多状态并行 422
12.6　ROS-MATLAB 423
12.6.1　ROS-MATLAB是什么 423
12.6.2　ROS-MATLAB可以做什么 424
12.6.3　连接MATLAB和ROS 425
12.6.4　MATLAB可视化编程 428
12.6.5　创建可视化界面 429
12.6.6　编辑控件的回调函数 431
12.6.7　运行效果 434
12.7　Web GUI 435
12.7.1　ROS中的Web功能包 435
12.7.2　创建Web应用 436
12.7.3　使用Web浏览器控制机器人 439
12.8　本章小结 440
第13章　ROS机器人实例 441
13.1　PR2 441
13.1.1　PR2功能包 442
13.1.2　Gazebo中的PR2 443
13.1.3　使用PR2实现SLAM 446
13.1.4　PR2机械臂的使用 448
13.2　TurtleBot 450
13.2.1　TurtleBot功能包 451
13.2.2　Gazebo中的TurtleBot 451
13.2.3　使用TurtleBot实现导航功能 453
13.2.4　尝试TurtleBot 3 456
13.3　Universal Robots 457
13.3.1　Universal Robots功能包 458
13.3.2　Gazebo中的UR机器人 459
13.3.3　使用MoveIt!控制UR机器人 460
13.4　catvehicle 462
13.4.1　构建无人驾驶仿真系统 463
13.4.2　运行无人驾驶仿真器 465
13.4.3　控制无人驾驶汽车 466
13.4.4　实现无人驾驶汽车的SLAM功能 467
13.5　HRMRP 469
13.5.1　总体架构设计 469
13.5.2　SLAM与导航 471
13.5.3　多机器人扩展 472
13.6　Kungfu Arm 474
13.6.1　总体架构设计 474
13.6.2　具体层次功能 475
13.6.3　功夫茶应用展示 478
13.7　本章小结 478
第14章　ROS 2 479
14.1　ROS 1存在的问题 480
14.2　什么是ROS 2 481
14.2.1　ROS 2的设计目标 481
14.2.2　ROS 2的系统架构 482
14.2.3　ROS 2的关键中间件——DDS 483
14.2.4　ROS 2的通信模型 483
14.2.5　ROS 2的编译系统 485
14.3　在Ubuntu上安装ROS 2 487
14.3.1　安装步骤 487
14.3.2　运行talker和listener例程 488
14.4　在Windows上安装ROS 2 489
14.4.1　安装Chocolatey 489
14.4.2　安装Python 490
14.4.3　安装OpenSSL 490
14.4.4　安装Visual StudioCommunity 2015 491
14.4.5　配置DDS 491
14.4.6　安装OpenCV 492
14.4.7　安装依赖包 492
14.4.8　下载并配置ROS 2 492
14.4.9　运行talker和listener例程 493
14.5　ROS 2中的话题通信 494
14.5.1　创建工作目录和功能包 494
14.5.2　创建talker 495
14.5.3　创建listener 497
14.5.4　修改CMakeLists.txt 497
14.5.5　编译并运行节点 498
14.6　自定义话题和服务 499
14.6.1　自定义话题 499
14.6.2　自定义服务 499
14.6.3　修改CMakeLists.txt和package.xml 499
14.6.4　编译生成头文件 499
14.7　ROS 2中的服务通信 500
14.7.1　创建Server 500
14.7.2　创建Client 501
14.7.3　修改CMakeLists.txt 503
14.7.4　编译并运行节点 503
14.8　ROS 2与ROS 1的集成 504
14.8.1　ros1_bridge功能包 504
14.8.2　话题通信 504
14.8.3　服务通信 504
14.9　本章小结 505

.　　第12章介绍了如何在ROS中使用rosbridge开发交互式Web应用程序。
　　阅读前的准备工作
　　一个运行Linux发行版的强大PC，最好是Ubuntu 16.04 LTS。
　　使用带有独立显卡的笔记本电脑或台式机，推荐4～8GB的内存。主要用于运行Gazebo高端仿真以及处理点云和计算机视觉。
　　有本书提到的传感器、执行器和I/O板，并且应该能将它们全部连接到PC。
　　需要安装Git克隆软件包文件。
　　如果你是Windows用户，那么下载VirtualBox并设置Ubuntu。在VirtualBox中尝试将实际硬件与ROS进行连接时，可能会遇到问题。所以，最好使用Linux系统。
　　本书的读者对象
　　如果你是机器人爱好者或研究人员并想了解更多有关使用ROS开发机器人应用程序的信息，本书正是为你准备的。为了学习本书，你应该具备ROS、GNU / Linux和C ++编程等概念的基础知识。这本书也适用于想要探索ROS的高级功能的程序开发人员。
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　　2011年年底，笔者第一次接触ROS。当时实验室的一个师兄在学术会议上听说了ROS并意识到它的前景广阔，考虑到笔者当时的研究方向，于是建议笔者进行研究。那时国内外ROS的学习环境比较艰苦，几乎只有Wiki的基础教程（也没有现在这么完善）。所以一开始，笔者的内心是拒绝的，但还是硬着头皮开始钻研。虽然从拒绝到接受、从未知到熟悉，笔者经历了前所未有的磨难，但同时也收获了前所未有的喜悦。
　　在这个过程中，笔者也常常思考：ROS前景无限，但是国内还鲜有人知，即使有人知道，也会被困难吓倒。既然笔者经历过，何不总结一下，让其他人少走弯路。于是，笔者整理了自己学习过程中的一些资料和心得，在CSDN上以博客的形式发表，最终形成《ROS探索总结》系列博文，再后来转移到个人网站——古月居，至今仍保持更新。
　　2017年11月，ROS十周岁了！在走过的第一个十年里，ROS从蹒跚学步的孩童成长为机器人领域的巨人，再华丽蜕变出ROS 2。如今，大多数知名机器人平台和机器人公司都支持ROS，越来越多的机器人开发者也选择ROS作为开发框架。ROS已经逐渐成为机器人领域的事实标准，并将逐步从研发走向市场，助力机器人与人工智能的快速发展。
　　ROS的重要精神是分享，这也是开源软件的精神，所以才能看到如此活跃的ROS社区和众多软件功能包的源码，并且可以在此基础上快速完成二次开发。为了促进ROS在国内的发展，现在已经有很多人及组织在积极推广ROS，比如ROS星火计划、ROS暑期学校，以及网上各种各样的技术分享等，相信未来这个队伍会更加庞大。
　　本书以《ROS探索总结》系列博文为基础，重新整理了ROS相关基础要点，让读者能够迅速熟悉ROS的整体框架和设计原理；在此基础上，本书以实践为重心，讲解大量机器视觉、机器语音、机械臂控制、SLAM和导航、机器学习等多方面ROS应用的实现原理和方法，并且翻译了众多ROS中的图表、内容，帮助读者在实现ROS基础功能的同时深入理解基于ROS的机器人开发，将书中的内容用于实践。
　　本书共有14章，可以分为五个部分。
　　第一部分是ROS基础（第1～4章），帮助了解ROS框架，并且熟悉ROS中的关键概念以及实现方法。这部分的内容适合初学者，也适合作为有一定经验或者资深开发者的参考手册。
　　第二部分介绍如何搭建真实或仿真的机器人平台（第5~6章），帮助了解机器人系统的概念和组成，学习如何使用ROS实现机器人仿真，为后续的机器人实践做好准备。这部分的内容适合希望自己动手设计、开发一个完整机器人平台的读者。
　　第三部分介绍ROS中常用功能包的使用方法（第7~10章），涉及机器视觉、机器语音、机械臂控制、SLAM和导航等多个机器人研究领域。这部分的内容适合学习ROS基础后希望实践的开发者，以及从事相关领域的机器人开发者。
　　第四部分是ROS的进阶内容（第11~13章），介绍了ROS的进阶功能、ROS与机器学习的结合、搭载ROS的机器人平台。这部分的内容适合已经对ROS基础和应用有一定了解的读者。
　　第五部分介绍了新一代ROS——ROS 2（第14章），涉及ROS 2的架构、原理和使用方法。这部分的内容适合对ROS有一定了解，希望了解ROS 2、想要跟上ROS进化步伐的开发者。
　　因此，本书不仅适合希望了解、学习、应用ROS的机器人初学者，也适合有一定经验的机器人开发人员，同时也可以作为资深机器人开发者的参考手册。
　　书中的部分源代码来自社区中的ROS功能包，但是笔者在学习过程中对这些代码进行了大量修改，并且为大部分源代码加入了中文注释，以方便国内ROS初学者理解。这些代码涉及的编程语言不局限于C++或Python中的某一种，编程语言应该服务于具体场景，所以建议读者对这两种语言都有所了解，在不同的应用中发挥每种语言的优势。关于是否需要一款实物机器人作为学习平台，本书并没有特别要求，书中绝大部分功能和源码都可以在单独的计算机或仿真平台中运行，同时也会介绍实物机器人平台的搭建方法并且在实物机器人上完成相应的功能。所以只需要拥有一台运行Ubuntu系统的计算机，具备Linux工具的基本知识，了解C++和Python的编程方法，即可使用本书。
　　此外，本书创作过程中参考了众多已经出版的ROS原著、译著，笔者也将这些内容作为参考资料列出，并向这些著作的作者和译者致敬，希望读者在学习ROS的过程中，可以从这些著作中获取更多知识：
　　《Mastering ROS for Robotics Programming》，Lentin Joseph
　　《ROS By Example》（Volume 1/Volume 2），Patrick Goebel
　　《Programming Robots with ROS:A Practical Introduction to the Robot Operating System》， Morgan Quigley, Brian Gerkey & William D. Smart
　　《Learning ROS for Robotics Programming》，Aaron Martinez，Enrique Fernández
　　《A Gentle Introduction to ROS》，Jason M. O’Kane
　　《ROS Robotics Projects》，Lentin Joseph
　　《Effective Robotics Programming with ROS》，Anil Mahtani，Luis Sanchez
　　在ROS探索实践与本书的创作过程中，离不开众多“贵人”的帮助。首先要感谢陪伴笔者辗转多次并一直无条件支持笔者的妻子，是她给了笔者前进的动力和思考的源泉；其次要感谢笔者的导师何顶新教授，以及为笔者打开ROS大门的任慰博士，还有曾与笔者一起彻夜调试的实验室同学顾强、方华启、胡灿、孙佳将、牛盼情、熊枭等；感谢机械工业出版社华章公司对本书的大力支持，以及Linksprite姚琪和ROSClub李文韬对本书所用硬件平台的赞助；最后要感谢ROS探索之路上一同前行的伙伴们，他们是张新宇教授、刘锦涛博士、林天麟博士、王滨海博士、杨帆、田博、张瑞雷、李卓、邱强、林浩鋕等，以及通过博客、邮件与笔者交流的众多机器人爱好者、开发者。要感谢的人太多，无法一一列举，但是笔者都感恩在心。
　　ROS成长迅速，机器人系统更是错综复杂，笔者才疏学浅，书中难免有不足和错误之处，欢迎各位读者批评指正，这也是笔者继续前进的动力。本书相关内容的更新和勘误会发布在微信公众号“古月居”和笔者的个人网站（http://www.guyuehome.com/）上，欢迎各位读者关注或者通过任何形式与笔者交流。
　　最后分享胡适先生的一句名言，愿你我共勉：怕什么真理无穷，进一寸有一寸的欢喜。
　　胡春旭
　　2017年12月于广东深圳