ROS地面无人系统开发实践和进阶电子书

内容简介

前言 PREFACE

第1章 地面无人系统与ROS简介

1.1 地面无人系统简介

1.1.1 智能机器人与地面无人系统

1.1.2 地面无人系统发展现状

1.1.3 地面无人系统的特点

1.1.4 地面无人系统的关键技术

1.1.5 地面无人系统发展研究课题

1.2 ROS简介

1.2.1 ROS和机器人

1.2.2 ROS的主要特点

1.2.3 ROS版本

1.2.4 ROS学习资源

第2章 ROS入门

2.1 ROS基本概念

2.1.1 ROS主要功能

2.1.2 ROS主要框架

2.2 ROS文件系统

2.2.1 catkin编译系统

2.2.2 ROS工作空间

2.2.3 ROS功能包

2.2.4 launch启动文件

2.2.5 launch自启动

2.3 ROS通信机制

2.3.1 节点及节点管理器

2.3.2 消息

2.3.3 话题

2.3.3.1 原理概述

2.3.3.2 案例实现

2.3.4 服务

2.3.4.1 原理概述

2.3.4.2 案例实现

2.3.5 动作

2.3.5.1 原理概述

2.3.5.2 案例实现

2.3.6 参数服务器

2.3.7 pluginlib

2.3.8 nodelet

2.3.9 rosbridge

2.3.10 rosserial

第3章 ROS基础实践

3.1 Ubuntu与ROS的安装

3.1.1 虚拟机安装准备

3.1.2 双系统安装准备

3.1.3 Ubuntu安装

3.1.4 Ubuntu arm版安装

3.1.5 ROS Noetic安装

3.1.6 ROS测试

3.2 ROS常用工具

3.2.1 可视化工具

3.2.2 仿真工具

3.2.3 调试工具

3.3 ROS机器人3D建模

3.3.1 统一机器人描述格式——URDF

3.3.2 建立URDF模型

3.3.3 建立xacro模型

3.4 虚拟环境下的仿真测试

3.4.1 Gazebo仿真

3.4.1.1 Building Editor（场景编辑器）的使用方法

3.4.1.2 为机器人模型添加Gazebo属性

3.4.2 ArbotiX仿真

第4章 基于ROS的地面无人系统开发实践和进阶

4.1 地面无人系统常用传感器

4.1.1 常用激光雷达

4.1.2 IMU

4.1.3 相机（摄像头）

4.1.4 组合导航

4.2 navigation导航

4.2.1 导航功能包

4.2.2 move_base

4.2.3 常用路径规划算法

4.2.4 A*全局路径规划算法及优化

4.3 gmapping算法

4.3.1 gmapping简介

4.3.2 gmapping面向用户开放的接口

4.3.3 gmapping节点的配置与运行

4.4 cartographer算法

4.4.1 cartographer简介

4.4.2 cartographer面向用户开放的接口

4.4.3 cartographer节点的配置与运行

4.4.4 gmapping与cartographer

4.5 little_car综合软件包

4.5.1 little_car软件包通用操作

4.5.2 底盘

4.5.3 思岚激光雷达

4.5.4 摄像头（相机）

4.5.5 组合导航模块

4.5.6 navigation

4.5.7 cartographer建图

4.6 其他开源完整的车辆模型

第5章 机器视觉在地面无人系统中的应用

5.1 OpenCV和cv-bridge简介

5.1.1 OpenCV读取本地图片

5.1.2 OpenCV读取摄像头视频

5.2 视觉SLAM

5.2.1 视觉里程计

5.2.2 非线性优化

5.2.3 回环检测

5.2.4 构建地图

5.3 障碍物预测

5.3.1 数学模型

5.3.2 碰撞预测及策略

5.4 二维码识别

5.4.1 识别算法简介

5.4.2 目标点二维码提取

5.4.3 使用无人车摄像头对二维码进行识别

5.5 非结构化道路识别

5.5.1 非结构化道路识别的意义

5.5.2 主流非结构化道路识别算法

5.5.3 DeeplabV3+分割算法

5.5.4 DeeplabV3+分割算法优化改进

第6章 地面无人系统的通信网络

6.1 计算机网络协议

6.1.1 OSI 7层协议

6.1.2 TCP/IP网络协议族

6.1.3 其他计算机网络协议

6.2 TCP/IP网络分层模型与协议栈协议

6.2.1 TCP/IP网络分层模型

6.2.2 TCP/IP网络协议栈

6.2.2.1 应用层

6.2.2.2 传输层

6.2.2.3 网际层

6.2.2.4 网络接口层

6.3 网络分类

6.3.1 地域范围分类

6.3.2 拓扑结构分类

6.3.3 4G及5G移动通信

6.3.4 无线自组网

6.3.4.1 ad hoc网络

6.3.4.2 无线mesh网络

6.3.4.3 无线自组网小结

6.3.5 数据链

6.4 不同场景下无人系统中的网络连接

6.4.1 无人系统内部模块通信网络

6.4.2 局域网场景下的单无人系统的测试与调试

6.4.3 局域网场景下的多无人系统的组网

6.4.4 广域网场景下的多无人系统的组网

6.5 多无人系统的组网的通信协议

6.5.1 基于UDP组播方式的无中心服务器通信

6.5.2 基于UDP或TCP的有中心服务器通信

6.5.2.1 DevClient端（无人系统端）协议定义

6.5.2.2 PcClient端（计算机端）协议定义

第7章 地面无人系统编队

7.1 地面无人系统编队简介

7.2 鸽群算法及其改进

7.2.1 无人车编队算法

7.2.2 鸽群算法

7.2.3 鸽群算法改进

7.3 领航跟随法编队控制

7.4 无人系统编队仿真

7.4.1 路径规划仿真

7.4.2 领航跟随仿真

7.5 无人系统实车编队

第8章 无人系统的指挥控制1.0

8.1 无人系统指控软件的用途

8.1.1 单机无人车指控系统

8.1.2 集群无人车指控系统

8.2 指控软件XCommander

8.3 开发指控软件的rviz SLAM模块

8.3.1 开发环境配置

8.3.2 创建演示模块项目myviz

8.3.3 调整演示模块项目myviz

8.3.4 软件方法学与编程技术准备

8.3.5 关注ROS话题

8.3.6 程序文件

8.3.7 调试

8.4 无人车侧软件

注释