机器人SLAM导航:核心技术与实战电子书

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前言

编程基础篇

第1章 ROS入门必备知识

1.1 ROS简介

1.1.1 ROS的性能特色

1.1.2 ROS的发行版本

1.1.3 ROS的学习方法

1.2 ROS开发环境的搭建

1.2.1 ROS的安装

1.2.2 ROS文件的组织方式

1.2.3 ROS网络通信配置

1.2.4 集成开发工具

1.3 ROS系统架构

1.3.1 从计算图视角理解ROS架构

1.3.2 从文件系统视角理解ROS架构

1.3.3 从开源社区视角理解ROS架构

1.4 ROS调试工具

1.4.1 命令行工具

1.4.2 可视化工具

1.5 ROS节点通信

1.5.1 话题通信方式

1.5.2 服务通信方式

1.5.3 动作通信方式

1.6 ROS的其他重要概念

1.7 ROS 2.0展望

1.8 本章小结

第2章 C++编程范式

2.1 C++工程的组织结构

2.1.1 C++工程的一般组织结构

2.1.2 C++工程在机器人中的组织结构

2.2 C++代码的编译方法

2.2.1 使用g++编译代码

2.2.2 使用make编译代码

2.2.3 使用CMake编译代码

2.3 C++编程风格指南

2.4 本章小结

第3章 OpenCV图像处理

3.1 认识图像数据

3.1.1 获取图像数据

3.1.2 访问图像数据

3.2 图像滤波

3.2.1 线性滤波

3.2.2 非线性滤波

3.2.3 形态学滤波

3.3 图像变换

3.3.1 射影变换

3.3.2 霍夫变换

3.3.3 边缘检测

3.3.4 直方图均衡

3.4 图像特征点提取

3.4.1 SIFT特征点

3.4.2 SURF特征点

3.4.3 ORB特征点

3.5 本章小结

硬件基础篇

第4章 机器人传感器

4.1 惯性测量单元

4.1.1 工作原理

4.1.2 原始数据采集

4.1.3 参数标定

4.1.4 数据滤波

4.1.5 姿态融合

4.2 激光雷达

4.2.1 工作原理

4.2.2 性能参数

4.2.3 数据处理

4.3 相机

4.3.1 单目相机

4.3.2 双目相机

4.3.3 RGB-D相机

4.4 带编码器的减速电机

4.4.1 电机

4.4.2 电机驱动电路

4.4.3 电机控制主板

4.4.4 轮式里程计

4.5 本章小结

第5章 机器人主机

5.1 X86与ARM主机对比

5.2 ARM主机树莓派3B+

5.2.1 安装Ubuntu MATE 18.04

5.2.2 安装ROS melodic

5.2.3 装机软件与系统设置

5.3 ARM主机RK3399

5.4 ARM主机Jetson-tx2

5.5 分布式架构主机

5.5.1 ROS网络通信

5.5.2 机器人程序的远程开发

5.6 本章小结

第6章 机器人底盘

6.1 底盘运动学模型

6.1.1 两轮差速模型

6.1.2 四轮差速模型

6.1.3 阿克曼模型

6.1.4 全向模型

6.1.5 其他模型

6.2 底盘性能指标

6.2.1 载重能力

6.2.2 动力性能

6.2.3 控制精度

6.2.4 里程计精度

6.3 典型机器人底盘搭建

6.3.1 底盘运动学模型选择

6.3.2 传感器选择

6.3.3 主机选择

6.4 本章小结

SLAM篇

第7章 SLAM中的数学基础

7.1 SLAM发展简史

7.1.1 数据关联、收敛和一致性

7.1.2 SLAM的基本理论

7.2 SLAM中的概率理论

7.2.1 状态估计问题

7.2.2 概率运动模型

7.2.3 概率观测模型

7.2.4 概率图模型

7.3 估计理论

7.3.1 估计量的性质

7.3.2 估计量的构建

7.3.3 各估计量对比

7.4 基于贝叶斯网络的状态估计

7.4.1 贝叶斯估计

7.4.2 参数化实现

7.4.3 非参数化实现

7.5 基于因子图的状态估计

7.5.1 非线性最小二乘估计

7.5.2 直接求解方法

7.5.3 优化方法

7.5.4 各优化方法对比

7.5.5 常用优化工具

7.6 典型SLAM算法

7.7 本章小结

第8章 激光SLAM系统

8.1 Gmapping算法

8.1.1 原理分析

8.1.2 源码解读

8.1.3 安装与运行

8.2 Cartographer算法

8.2.1 原理分析

8.2.2 源码解读

8.2.3 安装与运行

8.3 LOAM算法

8.3.1 原理分析

8.3.2 源码解读

8.3.3 安装与运行

8.4 本章小结

第9章 视觉SLAM系统

9.1 ORB-SLAM2算法

9.1.1 原理分析

9.1.2 源码解读

9.1.3 安装与运行

9.1.4 拓展

9.2 LSD-SLAM算法

9.2.1 原理分析

9.2.2 源码解读

9.2.3 安装与运行

9.3 SVO算法

9.3.1 原理分析

9.3.2 源码解读

9.4 本章小结

第10章 其他SLAM系统

10.1 RTABMAP算法

10.1.1 原理分析

10.1.2 源码解读

10.1.3 安装与运行

10.2 VINS算法

10.2.1 原理分析

10.2.2 源码解读

10.2.3 安装与运行

10.3 机器学习与SLAM

10.3.1 机器学习

10.3.2 CNN-SLAM算法

10.3.3 DeepVO算法

10.4 本章小结

自主导航篇

第11章 自主导航中的数学基础

11.1 自主导航

11.2 环境感知

11.2.1 实时定位

11.2.2 环境建模

11.2.3 语义理解

11.3 路径规划

11.3.1 常见的路径规划算法

11.3.2 带约束的路径规划算法

11.3.3 覆盖的路径规划算法

11.4 运动控制

11.4.1 基于PID的运动控制

11.4.2 基于MPC的运动控制

11.4.3 基于强化学习的运动控制

11.5 强化学习与自主导航

11.5.1 强化学习

11.5.2 基于强化学习的自主导航

11.6 本章小结

第12章 典型自主导航系统

12.1 ros-navigation导航系统

12.1.1 原理分析

12.1.2 源码解读

12.1.3 安装与运行

12.1.4 路径规划改进

12.1.5 环境探索

12.2 riskrrt导航系统

12.3 autoware导航系统

12.4 导航系统面临的一些挑战

12.5 本章小结

第13章 机器人SLAM导航综合实战

13.1 运行机器人上的传感器

13.1.1 运行底盘的ROS驱动

13.1.2 运行激光雷达的ROS驱动

13.1.3 运行IMU的ROS驱动

13.1.4 运行相机的ROS驱动

13.1.5 运行底盘的urdf模型

13.1.6 传感器一键启动

13.2 运行SLAM建图功能

13.2.1 运行激光SLAM建图功能

13.2.2 运行视觉SLAM建图功能

13.2.3 运行激光与视觉联合建图功能

13.3 运行自主导航

13.4 基于自主导航的应用

13.5 本章小结

附录A Linux与SLAM性能优化的探讨

A.1 操作系统的概念

A.1.1 计算机组成原理

A.1.2 裸机系统与操作系统

A.2 Linux操作系统

A.2.1 Linux内核

A.2.2 Ubuntu发行版

A.2.3 性能优化的探讨

附录B 习题