ROS机器人项目开发11例（原书第2版）-网络科技-文化科教-太极之巅书单号

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