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胡春旭 著

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店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 机械工业

ISBN：9787111598237

商品编码：28251548598

基本信息

作者： 胡春旭   

丛书名： 机器人设计与制作系列

出版社：机械工业出版社

ISBN：9787111598237

上架时间：2018-5-15

出版日期：2018 年5月

开本：16开

版次：1-1

所属分类：计算机

目录

推荐序一 

推荐序二 

推荐序三 

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

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前言

2011年年底，笔者接触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，笔者经历了的磨难，但同时也收获了的喜悦。

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。

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

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探索人工智能与机器人技术的未来：深度学习与自主智能系统 本书是一本关于人工智能（AI）前沿领域——深度学习与自主智能系统——的综合性教程。它深入浅出地讲解了深度学习的核心概念、算法原理及其在构建复杂自主系统中的应用。本书旨在为读者提供扎实的理论基础和丰富的实践指导，助力读者掌握构建智能机器人、自动驾驶汽车、智能语音助手等各类AI驱动型应用的关键技能。 第一部分：深度学习基础理论与核心模型 本书的开篇将带您进入深度学习的迷人世界。我们将从最基础的人工神经网络（ANN）讲起，逐步深入到多层感知机（MLP）的设计与训练。您将理解神经元的工作机制、激活函数的选择、损失函数的设定以及反向传播算法的工作原理。 随后，我们将重点介绍深度学习中两大极具影响力的网络结构： 卷积神经网络（CNN）：您将深入理解CNN在图像识别、目标检测、图像分割等领域的强大能力。我们会详细解析卷积层、池化层、全连接层等关键组件，并介绍经典的CNN架构，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet以及ResNet。您将学习如何构建、训练和优化CNN模型，并探索其在计算机视觉任务中的实际应用，例如人脸识别、医学影像分析、视频内容理解等。 循环神经网络（RNN）：对于序列数据的处理，RNN扮演着至关重要的角色。本书将详细阐述RNN的基本原理，包括其处理时序信息的能力。您将学习如何构建和训练标准的RNN，并深入理解其在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用，例如文本生成、机器翻译、情感分析、语音识别等。为了解决标准RNN在处理长序列时遇到的梯度消失/爆炸问题，我们将重点介绍 长短期记忆网络（LSTM） 和 门控循环单元（GRU）。您将深入理解它们精妙的门控机制如何有效地捕捉长期依赖关系，并能将其应用于更复杂的序列建模任务。 除了CNN和RNN，我们还将触及深度学习领域其他重要的模型和技术： 自编码器（Autoencoder）：您将学习自编码器如何用于数据降维、特征学习和异常检测。我们会介绍变分自编码器（VAE）等生成式自编码器，它们能够学习数据的潜在分布并生成新的样本。 生成对抗网络（GAN）：GAN是近年来深度学习领域最令人兴奋的进展之一。您将理解GAN的“生成器-判别器”对抗机制，并学习如何构建和训练GAN来生成逼真的图像、音频甚至文本。我们将探讨各种GAN变体，如DCGAN、StyleGAN等，并介绍其在图像合成、风格迁移、超分辨率等方面的创新应用。 注意力机制（Attention Mechanism）：注意力机制的引入极大地提升了深度学习模型处理长序列和复杂关系的能力。本书将详细讲解注意力机制的原理，特别是其在序列到序列（Seq2Seq）模型中的应用，以及Transformer模型中自注意力（Self-Attention）的强大之处。您将理解注意力机制如何让模型聚焦于输入序列中最相关的部分，从而显著提高模型的性能。 迁移学习（Transfer Learning）：在实际应用中，从零开始训练深度学习模型往往需要海量数据和巨大的计算资源。本书将重点介绍迁移学习的概念和方法，包括如何利用预训练模型进行微调，以加速模型的收敛并提高在小样本数据集上的性能。您将学会如何选择合适的预训练模型，并将其应用于各种下游任务。 第二部分：自主智能系统的构建与应用 在掌握了深度学习的核心技术后，本书将视角转向如何将这些技术应用于构建真正的自主智能系统。我们将重点关注以下几个关键领域： 机器人感知：智能机器人需要“看见”和“理解”周围的世界。本书将介绍如何利用深度学习技术实现强大的机器人感知能力。 立体视觉与深度估计：您将学习如何利用立体摄像头和深度学习模型从图像中恢复三维场景信息，理解物体的深度和距离。 目标检测与跟踪：我们将深入讲解物体检测算法（如YOLO、SSD、Faster R-CNN）在识别和定位机器人环境中物体方面的应用，并介绍如何实现对运动物体的稳定跟踪。 语义分割与实例分割：您将学习如何让机器人区分不同类型的物体（语义分割），甚至识别出同一类物体中的个体（实例分割），这对于精细的交互和操作至关重要。 传感器融合：机器人通常会集成多种传感器，如摄像头、激光雷达（LiDAR）、惯性测量单元（IMU）等。本书将探讨如何利用深度学习技术融合来自不同传感器的数据，以获得更全面、更鲁棒的环境感知能力。 机器人导航与路径规划：自主移动是机器人核心能力之一。本书将深入探讨机器人导航的各个层面。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）：您将学习SLAM技术如何使机器人实时构建环境地图并同时估计自身在地图中的位置。我们将介绍基于视觉的SLAM（VSLAM）和基于激光雷达的SLAM，并探讨深度学习在提升SLAM精度和鲁棒性方面的潜力。 路径规划算法：本书将介绍经典的路径规划算法，如A算法、Dijkstra算法，并重点讲解如何利用深度学习（如强化学习）来学习更高效、更智能的路径规划策略，使其能够适应复杂动态的环境。 局部避障：在执行路径规划的同时，机器人还需要实时避开突然出现的障碍物。您将学习如何利用深度学习模型实时感知障碍物并进行动态调整。 机器人决策与控制：在感知和导航的基础上，机器人需要做出智能决策并执行相应的动作。 强化学习（Reinforcement Learning, RL）：RL是训练机器人学习复杂行为的关键技术。本书将详细讲解RL的基本概念，如状态、动作、奖励、策略、价值函数，以及Q-Learning、Deep Q-Networks（DQN）、Policy Gradients等经典算法。您将学习如何使用RL来训练机器人完成诸如抓取、行走、与环境交互等任务。 模仿学习（Imitation Learning）：在某些情况下，通过观察人类专家的演示来学习行为比从头开始训练RL更为有效。本书将介绍模仿学习的技术，包括行为克隆（Behavioral Cloning）和逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning）。 运动控制：我们将探讨如何将深度学习模型与传统的机器人运动控制技术相结合，实现更平滑、更精确的动作执行。 自然语言理解与人机交互：使机器人能够理解和响应人类的指令是实现真正人机协作的关键。 意图识别与槽位填充：您将学习如何利用NLP技术理解用户的指令意图，并提取关键信息（槽位），例如“预订一张前往北京的机票”。 对话管理：本书将介绍如何构建能够进行多轮对话的系统，理解上下文，并做出恰当的回应。 情感分析与情感生成：探索如何让机器人理解用户的情感状态，并能够以更富情感的方式进行回应。 第三部分：实践案例与未来展望 为了帮助读者将理论知识付诸实践，本书将提供一系列精心设计的案例研究，涵盖： 基于深度学习的智能图像识别系统：从数据收集、模型选择到训练部署，全程指导您构建一个高性能的图像识别应用。 用于自主导航的机器人仿真平台开发：利用仿真环境，您将学习如何训练和测试机器人的导航和避障算法，并进行模型验证。 基于强化学习的机器人抓取任务：通过实际的机器人操作案例，让您亲身体验强化学习的强大能力。 开发一个简单的智能语音助手：结合NLP和对话管理技术，构建一个能够响应简单语音指令的智能助手。 本书最后部分将对人工智能与机器人技术的未来发展趋势进行展望，包括： 多模态学习：如何融合来自不同感官的信息（视觉、听觉、触觉等）以实现更全面的理解。 可解释AI（Explainable AI, XAI）：如何让深度学习模型的决策过程更加透明，增强用户信任。 联邦学习与隐私保护：在保护数据隐私的前提下进行模型训练。 AI伦理与社会影响：探讨人工智能发展带来的伦理挑战和潜在的社会影响。 本书不仅适合对人工智能和机器人技术感兴趣的在校学生、研究人员，也适用于希望将AI技术应用于实际产品开发的工程师和产品经理。通过本书的学习，您将能够系统地掌握深度学习的核心技术，并将其创造性地应用于构建下一代自主智能系统，从而在飞速发展的人工智能浪潮中占据有利位置。

评分☆☆☆☆☆

这本书在ROS2与机器学习的结合方面，给我带来了很多启发。我一直认为ROS2不仅仅是一个机器人操作系统，更是连接机器人硬件和高级智能算法的桥梁。书中关于如何将Python或C++编写的机器学习模型集成到ROS2节点中的讲解，让我眼前一亮。我特别是想了解书中是如何处理数据流的，比如如何将传感器数据转化为机器学习模型可以输入的格式，以及如何将模型的输出结果转化为ROS2的消息，以便其他节点进行处理。书中提到的“ROS2机器学习算法教程”听起来就非常吸引人，我期待它能涵盖一些经典的机器学习算法，例如用于目标检测的YOLO，或者用于路径规划的强化学习算法。如果书中能提供一些预训练的模型或者代码示例，那就更完美了，可以直接拿来做实验。我觉得这本书不仅仅是技术手册，更是一本能够激发创新的工具书，它帮助我看到了ROS2在人工智能领域的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

我一直关注着ROS2的发展，并且对它在工业自动化和自主导航等领域的应用充满了好奇。这本书的内容，尤其是关于ROS2的“原理”和“使用方法”的讲解，正好满足了我这方面的需求。我一直想弄明白ROS2是如何做到跨平台和跨语言的，书中对ROS2的构建系统和中间件的解释，让我对这些底层机制有了更清晰的认识。我尤其对书中关于ROS2的安全性方面的讨论很感兴趣，因为在工业环境中，安全性是至关重要的。我还希望书中能提供一些关于ROS2在实际项目中的部署和调试的经验分享，这对于我来说非常有价值。比如，如何有效地进行节点间的通信优化，如何排查复杂的网络问题，以及如何构建健壮的ROS2应用。如果书中能包含一些调试工具的使用教程，那将大大提高我的学习效率。

评分☆☆☆☆☆

从这本书的标题来看，它似乎是一本非常全面的ROS2入门和进阶指南。我之前接触过ROS1，对其强大的生态系统印象深刻，所以对ROS2充满了期待。书中提到的“正版包邮”让我对书的质量和版权有了信心。我特别看重书中对“原理”的深入讲解，因为我希望能够真正理解ROS2的工作机制，而不是仅仅停留在API的使用层面。我期待书中能够详细介绍ROS2的DDS通信机制，以及它如何实现发布/订阅、服务和动作等通信模式。另外，我一直对ROS2在多机器人协同方面的能力很感兴趣，希望书中能够有相关的案例和教程。如果书中还能涵盖一些ROS2的常用工具，比如Rviz, Gazebo等，并且讲解如何利用它们进行仿真和可视化，那就更好了。总而言之，我希望这本书能够帮助我快速掌握ROS2的核心技术，并且为我未来的机器人开发项目打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的第一感觉就是沉甸甸的，封面设计很简洁，但是信息量却很足。我之前在ROS1上做过一些项目，当时就被ROS强大的模块化和分布式特性所吸引。ROS2的出现，感觉是对ROS1的一次彻底革新，特别是它在实时性、安全性和多机器人协同方面的进步，让我非常期待。这本书的标题中提到了“ROS2架构”、“原理”、“使用方法”以及“机器学习算法教程”，这几个关键词正是我目前最感兴趣的。我尤其想了解ROS2的底层通信机制是如何实现的，比如DDS的具体应用，以及它如何解决ROS1中存在的一些痛点。另外，将ROS2与机器学习结合，这绝对是未来的趋势，我想知道书中是如何讲解的，是偏向理论还是更侧重于实际操作。我希望这本书能够清晰地阐述ROS2的核心概念，并且提供一些具体的代码示例，让我可以边学边练，尽快上手。毕竟，对于开发者来说，理论知识固然重要，但实际动手能力才是关键。期待书中能有深入的解析，让我不仅知其然，更知其所以然。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容，我个人认为最大的亮点在于它对ROS2核心架构的深入剖析。我曾经尝试过阅读ROS2的官方文档，但总感觉有些零散，不够系统。而这本书就像一个指南针，它将ROS2的各个组件，从节点、话题、服务、动作，到参数服务器，再到ROS2的DDS底层通信，都进行了清晰的梳理和讲解。我尤其欣赏书中对于DDS的解释，它不仅仅是简单地介绍DDS是什么，而是详细地阐述了ROS2如何利用DDS来实现高效、可靠的通信，包括QoS策略的应用，以及如何在不同的场景下选择合适的QoS策略。这对于理解ROS2的实时性和鲁棒性至关重要。此外，书中关于ROS2的构建系统、包管理等内容也给我留下了深刻的印象。我一直觉得ROS的学习曲线比较陡峭，而这本书的结构化讲解，能够帮助新手快速建立起ROS2的知识体系，避免走弯路。我期待书中能够提供更多实际的工程应用案例，让我能够将学到的知识融会贯通，应用到自己的项目中。