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 ＜link＞标签 114
6.1.2 ＜joint＞标签 115
6.1.3 ＜robot＞标签 116
6.1.4 ＜gazebo＞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 Studio Community 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