ROS机器人开发实用案例分析+ROS机器人开发实践+ROS机器人项目开发11例 3本 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 旷氏文豪图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111598176

商品编码：29199517729

9787111598176   9787111598237   9787111593720   SL486

9787111598176 ROS机器人项目开发11例 定价：69.00元

9787111598237 ROS机器人开发实践 定价：99

9787111593720 ROS机器人开发 实用案例分析 定价：79.00元

书名：ROS机器人项目开发11例

定价：69.00元

ISBN：9787111598176

出版社：机械工业出版社

版次：1-1

页数：284

字数：210

本书的基本目标是通过项目实践讲解ROS,探讨具有ROS接口的各种新技术。例如，你将看到如何构建自动驾驶汽车的原型，如何使用ROS构建深度学习的应用程序，以及如何在ROS中构

建虚拟现实（VR）应用程序。此外，还将介绍使用ROS及其库的大约多个项目和应用程序。

Contents 

译者序

推荐序一

推荐序二

作者简介

审校者简介

前言

致谢

1章 入门ROS机器人应用程序开发 1

1.1 ROS入门 2

1.1.1 ROS发行版 2

1.1.2 支持ROS的操作系统 3

1.1.3支持ROS的机器人和传感器 4

1.1.4为什么选择ROS 5

1.2 ROS基础 6

1.2.1文件系统级 7

1.2.2计算图级 8

1.2.3ROS社区级 9

1.2.4ROS通信 9

1.3ROS客户端库 10

1.4ROS工具 11

1.4.1Rviz（ROS可视化） 11

1.4.2rqt_plot 11

1.4.3rqt_graph 12

1.5ROS仿真器 13

1.6在Ubuntu 16.04 LTS上安装ROS Kinetic 13

1.7在VirtualBox上设置ROS 17

1.8设置ROS工作区 19

1.9ROS在工业和研究中的机遇 20

1.10 问题 22

1.11 本章总结 22

2章 使用ROS、OpenCV和Dynamixel伺服舵机进行人脸检测与跟踪 23

2.1项目概述 23

2.2硬件和软件需求 24

2.3ROS与Dynamixel伺服舵机的接口 33

2.4创建人脸跟踪ROS包 34

2.5人脸跟踪功能包的工作原理 36

2.5.1理解人脸跟踪代码 38

2.5.2理解CMakeLists.txt 41

2.5.3track.yaml文件 43

2.5.4启动文件 43

2.5.5运行人脸跟踪器节点 44

2.5.6face_tracker_control功能包 45

2.5.7 云台控制器配置文件 46

2.5.8舵机参数配置文件 47

2.5.9人脸跟踪控制器节点 47

2.5.10 创建CMakeLists.txt 49

2.5.11 测试人脸跟踪控制功能包 49

2.5.12 集成所有节点 51

2.5.13 固定支架并安装电路 51

2.5.14 终测试 52

2.6 问题 52

2.7 本章总结 53

3章 在ROS中构建一个像Siri的聊天机器人 54

3.1人机交互机器人 54

3.2构建人机交互机器人 55

3.3预备条件 56

3.4AIML入门 57

3.4.1AIML标签 57

3.4.2PyAIML解释器 58

3.4.3在Ubuntu 16.04 LTS上安装PyAIML 59

3.4.4使用PyAIML 59

3.4.5加载多个AIML文件 60

3.4.6在ROS中创建AIML机器人 62

3.4.7AIML ROS功能包 62

3.5 问题 70

3.6 本章总结 70

4章 使用ROS控制嵌入式电路板 71

4.1主流嵌入式电路板入门 71

4.1.1如何选择Arduino开发板 71

4.1.2Raspberry Pi（树莓派）介绍 74

4.1.3Odroid开发板 76

4.2Arduino与ROS的接口 76

4.2.1使用Arduino和ROS监控光线亮度 79

4.2.2在PC上运行ROS串行服务器 81

4.2.3通过mbed连接STM32开发板和ROS 82

4.2.4使用Energia连接ROS与Tiva C Launchpad板 85

4.3在Raspberry Pi和Odroid上运行ROS 87

4.3.1将Raspberry Pi和Odroid连接到PC 88

4.3.2ROS控制GPIO引脚 90

4.4 问题 94

4.5 本章总结 95

5章 使用手势远程操作机器人 96

5.1使用键盘遥控ROS龟 97

5.2使用手势进行遥控 98

5.3项目配置 100

5.4MPU-9250、Arduino和ROS连接 101

5.5在Rviz中可视化IMU TF 106

5.6将IMU数据转换为twist消息 107

5.7集成和终运行 109

5.8使用Android手机进行遥控 111

5.9 问题 113

5.10 本章总结 113

6章 物体检测和识别 114

6.1物体检测和识别的快速入门 114

6.2ROS中的find_object_2d包 116

6.2.1安装find_object_2d包 116

6.2.2运行find_object_2d节点检测网络摄像头图像中的物体 117

6.2.3使用深度传感器运行find_object_2d节点 121

6.33D物体识别快速入门 124

6.4ROS中3D物体识别包的介绍 125

6.5从3D网格中检测和识别物体 127

6.5.1使用物体的3D模型进行训练 127

6.5.2使用捕获的3D模型进行训练 129

6.6识别物体 132

6.7 问题 135

6.8 本章总结 135

7章 使用ROS和TensorFlow进行深度学习 136

7.1深度学习及其应用简介 136

7.2深度学习机器人 137

7.3深度学习库 138

7.4TensorFlow入门 139

7.4.1在Ubuntu 16.04 LTS上安装TensorFlow 139

7.4.2TensorFlow的概念 141

7.4.3在TensorFlow中编写我们的一个程序 143

7.5使用ROS和TensorFlow进行图像识别 146

7.5.1前提条件 147

7.5.2ROS图像识别节点 147

7.6scikit-learn介绍 150

7.7SVM及其在机器人中的应用 151

7.8 问题 154

7.9 本章总结 154

8章 在MATLAB和Android上运行ROS 156

8.1ROS-MATLAB接口入门 156

8.2在MATLAB中设置机器人工具箱 157

8.2.1MATLAB中的基本ROS功能 157

8.2.2列出ROS节点、主题和消息 158

8.3MATLAB与ROS网络通信 160

8.4利用MATLAB控制ROS机器人 163

8.4.1设计MATLAB GUI应用程序 164

8.4.2解释回调 166

8.4.3运行应用程序 168

8.5Android及其ROS接口入门 169

8.5.1安装rosjava 170

8.5.2通过Ubuntu软件包管理器安装android-sdk 172

8.6安装ROS-Android接口 174

8.7使用ROS-Android应用程序 175

8.8代码演练 180

8.9使用ROS-Android接口创建基本应用程序 182

8.10 问题 183

8.11 本章总结 184

9章 构建自主移动机器人 185

9.1机器人规格和设计概述 185

9.2设计和选择机器人的电动机和轮子 186

9.2.1计算电动机扭矩 186

9.2.2电动机转速的计算 186

9.2.3设计总结 187

9.3构建机器人本体的2D和3D模型 187

9.3.1底盘 187

9.3.2连接杆和空心管设计 188

9.3.3电动机、轮子和电动机夹具设计 189

9.3.4脚轮设计 189

9.3.5中层板和顶层板设计 189

9.3.6顶层板 190

9.3.7机器人的3D建模 191

9.4在Gazebo中进行机器人模型仿真 192

9.5差速驱动机器人的数学模型 192

9.6设计和建造实际的机器人 200

9.6.1电动机和电动机驱动 201

9.6.2电动机编码器 201

9.6.3Tiva C Launchpad 201

9.6.4声波传感器 201

9.6.5OpenNI深度传感器 201

9.6.6英特尔NUC 201

9.6.7使用Launchpad将传感器

和电动机连接起来 201

9.6.8Tiva C Launchpad编程 202

9.7连接机器人硬件与ROS 205

9.8在Chefbot中进行地图构建和定位 208

9.9 问题 210

9.10 本章总结 210

10章 使用ROS创建自动驾驶汽车 211

10.1 自动驾驶汽车入门 211

10.2 典型自动驾驶汽车的功能框图 214

10.2.1 自动驾驶汽车的软件框图 218

10.2.2 在ROS中仿真和连接自动驾驶汽车传感器 219

10.3 在Gazebo中仿真一辆带有传感器的自动驾驶汽车 235

10.3.1 安装预备条件 235

10.3.2 可视化

书名：ROS机器人开发实践

定价：99

作者：胡春旭   

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

本书在介绍ROS总体框架和理论要点的基础上，讲解ROS的通信机制、常用组件和进阶功能；同时以实践为主，讲解机器视觉、机器听觉、SLAM与导航、机械臂控制、机器学习等多种

ROS应用的主要原理和实现方法；并分析基于ROS的机器人系统设计方法和典型实例；后论述ROS2的框架特点和使用方法，剖析ROS的发展方向。

前言

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

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

3章　ROS基础 22

3.1　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

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

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

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　标签 114

6.1.2　标签 115

6.1.3　标签 116

6.1.4　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

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..........

书名: ros机器人开发：实用案例分析

定价: 79元

作者: （美）卡罗尔·费尔柴尔德（Carol Fairchild）;（美）托马斯L.哈曼（Thomas L. Harman）

出版社：机械工业出版社

出版日期:  2018-04-01

ISBN: 9787111593720

开本：16开

页数: 303

版次: 1-1

本书基于ROS的机器人开发技术进行了全面综合的介绍，不仅涵盖ROS框架的基础知识，还详细描述模拟机器人模型的构建方法和真实机器人操控。本书循序渐进地以实例形式讲解移动机器人、飞行机器人、机器人手臂等各类机器人的ROS实现。通过控制这些机器人，无论是模拟还是在现实中，你都可以使用ROS控制来驱动、移动机器人，甚至是让机器人飞行。 

译者序

作者简介

前言 

1章 ROS初体验1

1.1 ROS的用途以及学习ROS的好处1

1.2 哪些机器人采用了ROS2

1.3 安装并启动ROS4

1.3.1 配置Ubuntu系统的软件源4

1.3.2 设置Ubuntu系统软件源列表5

1.3.3 设置Ubuntu系统密钥5

1.3.4 安装ROS Indigo5

1.3.5 初始化rosdep6

1.3.6 环境设置6

1.3.7 安装rosinstall7

1.3.8 故障排除—ROS环境测试7

1.4 生成个catkin工作空间7

1.5 ROS的功能包与清单8

1.5.1 ROS清单9

1.5.2 探索ROS功能包9

1.6 ROS节点与ROS节点管理器11

1.6.1 ROS节点11

1.6.2 ROS节点管理器12

1.6.3 确定节点和主题的ROS命令14

1.7 个ROS机器人模拟程序—Turtlesim15

1.7.1 启动Turtlesim节点15

1.7.2 Turtlesim节点16

1.7.3 Turtlesim主题与消息18

1.7.4 Turtlesim的参数服务器20

1.7.5 移动乌龟的ROS服务22

1.8 ROS命令小结23

1.9 本章小结24

2章 构建个模拟的两轮ROS机器人25

2.1 rviz25

2.1.1 安装和启动rviz26

2.1.2 使用rviz27

2.2 生成并构建ROS功能包29

2.3 构建差分驱动的机器人URDF30

2.3.1 生成机器人底座31

2.3.2 使用roslaunch32

2.3.3 添加轮子35

2.3.4 添加小脚轮37

2.3.5 添加颜色38

2.3.6 添加碰撞属性40

2.3.7 移动轮子41

2.3.8 tf和robot_state_publisher简介42

2.3.9 添加物理学属性42

2.3.10 试用URDF工具43

2.4 Gazebo45

2.4.1 安装并启动Gazebo45

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智能臂与视觉引导抓取系统：面向工业自动化与服务机器人 引言 随着人工智能技术的飞速发展，机器人已不再是科幻电影中的遥远想象，而是深度融入我们生活的现实。特别是在工业自动化和服务机器人领域，对机器人自主感知、决策和执行能力的需求日益增长。其中，机械臂作为机器人执行任务的核心部件，其灵活性、精准度以及与环境的交互能力至关重要。而视觉引导抓取系统，则赋予了机械臂“看”和“认”的能力，使其能够根据物体的位置、姿态和形状进行精确的抓取，极大地拓展了机器人的应用场景。 本书聚焦于如何构建一个集成了视觉感知与机械臂控制的智能抓取系统。我们将从理论基础出发，逐步深入到实际的系统设计、开发与部署，通过详实的案例分析和代码实现，带领读者掌握一套完整的开发流程。本书旨在为希望在机器人领域深耕的开发者、研究人员以及爱好者提供一套可操作、可借鉴的解决方案，帮助他们理解并实现复杂且实用的机器人抓取任务。 第一章：机器视觉基础与目标检测 在构建视觉引导抓取系统之前，扎实的机器视觉基础是必不可少的。本章将系统性地介绍机器视觉的核心概念，包括图像的获取、预处理、特征提取等基础知识。我们不会停留在理论层面，而是会结合实际应用，讲解如何通过调整相机参数、进行降噪、滤波等操作，以获得高质量的图像数据。 随后，我们将重点深入探讨目标检测技术。目标检测是视觉引导抓取系统的“眼睛”，它能够识别出图像中的特定物体，并给出其位置和边界框。本书将介绍几种主流的目标检测算法，包括传统的基于特征的方法（如SIFT、HOG）以及当前最先进的深度学习方法（如YOLO系列、Faster R-CNN）。我们将详细分析这些算法的原理、优缺点，并提供相应的代码示例，演示如何在ROS环境中集成这些检测器，实现对不同类型物体的实时检测。此外，本章还将讨论数据增强、模型训练与评估等关键环节，确保检测模型的鲁棒性和准确性。 第二章：三维感知与深度信息获取 仅仅识别出物体还不够，要实现精确抓取，我们还需要知道物体在三维空间中的精确位置和姿态。本章将聚焦于三维感知技术，讲解如何从二维图像中恢复出三维信息。我们将介绍两种主要的深度信息获取方式： 立体视觉（Stereo Vision）: 通过两台或多台已知相对位置的相机，利用视差原理计算出场景的深度图。本章将详细阐述立体匹配算法，包括局部匹配和全局匹配方法，并提供ROS下的实现示例，演示如何搭建立体视觉系统，获取稠密的深度信息。 深度相机（Depth Camera）: 如Intel RealSense、Azure Kinect等深度相机，可以直接获取场景的深度图。我们将介绍这些深度相机的原理、工作方式，以及如何利用ROS提供的驱动程序，方便地获取深度图像和点云数据。 在获取深度信息后，本章还将讲解如何从深度图或点云数据中提取物体的三维位姿。这包括点云滤波、分割，以及使用PCL（Point Cloud Library）等工具进行特征提取和配准。我们将演示如何将目标检测得到的二维边界框与深度信息关联起来，从而获得目标在三维空间中的精确位姿。 第三章：ROS机器人操作系统与通信机制 ROS（Robot Operating System）是当前机器人开发领域最主流的开源框架之一。本书将以ROS为核心，贯穿整个开发过程。本章将详细介绍ROS的基本概念，包括节点（Nodes）、主题（Topics）、服务（Services）和动作（Actions）等通信机制。我们将深入讲解ROS的消息传递机制，如何创建自定义消息类型，以及如何通过ROS的工具（如rostopic, rosservice, rosaction）来调试和管理通信。 此外，本章还将介绍ROS的工作空间（Workspace）的组织结构、包（Package）的创建与管理，以及如何利用ROS的构建系统（catkin/colcon）进行代码编译和部署。对于熟悉ROS的读者，本章将侧重于介绍一些高级特性，如参数服务器（Parameter Server）、TF变换（Transformations）以及ROS的诊断与日志系统，这些都将是构建复杂机器人系统不可或缺的工具。 第四章：机械臂控制与运动规划 机械臂的精确控制是实现抓取任务的关键。本章将深入探讨机械臂的运动学与动力学，以及如何在ROS中对其进行控制。我们将介绍正运动学和逆运动学，以及如何使用ROS MoveIt!等运动规划框架来实现机械臂的关节空间和笛卡尔空间控制。 MoveIt!是一个功能强大的ROS运动规划框架，它集成了碰撞检测、运动规划算法、轨迹生成等功能。本章将详细讲解如何为特定的机械臂配置MoveIt!，包括URDF模型（Unified Robot Description Format）的创建与加载、碰撞模型的定义、运动学求解器（IK Solver）的配置，以及运动规划器的选择与调优。我们将通过实际的示例，演示如何让机械臂在避开障碍物的情况下，精确地移动到目标位置，为抓取做好准备。 第五章：视觉引导抓取策略与实现 在掌握了机器视觉、三维感知、ROS通信以及机械臂控制的基础后，本章将整合这些技术，重点讲解视觉引导抓取策略的实现。我们将分析不同类型的抓取任务，例如： 固定姿态抓取: 目标物体的姿态已知或易于判断，可以预设固定的抓取点和路径。 未知姿态抓取: 目标物体的姿态在三维空间中未知，需要通过视觉和触觉信息来估计。 表面抓取: 目标物体表面平坦，可以直接抓取。 边缘/角点抓取: 目标物体存在明显的边缘或角点，适合作为抓取点。 我们将详细介绍如何结合上一章中学习到的目标检测结果和三维位姿信息，来制定具体的抓取策略。这包括： 抓取点计算: 如何根据物体的几何模型和已知的抓取姿态，计算出机械臂末端执行器（如夹爪）的精确抓取位姿。 轨迹生成与执行: 如何规划机械臂从当前位置到抓取位姿的平滑、安全且高效的运动轨迹，并调用ROS MoveIt!进行执行。 失败案例分析与鲁棒性提升: 讨论在实际抓取过程中可能遇到的问题，如抓取失败、视觉信息不准确等，并提出相应的解决方案，如多次尝试、调整抓取策略、引入触觉反馈等。 本章还将提供一个完整的ROS package，演示如何将所有模块整合起来，实现一个端到端的视觉引导抓取系统，能够自动检测目标物体，计算抓取位姿，并控制机械臂完成抓取。 第六章：集成案例分析：工业自动化中的零件抓取与码垛 本章将通过一个典型的工业自动化应用场景——零件抓取与码垛，来深入分析如何将本书所介绍的技术进行集成应用。我们将模拟一个生产线上的场景，其中需要机械臂从传送带上抓取随机摆放的零件，并按照预定的模式进行码垛。 我们将详细讲解： 环境建模与障碍物规避: 如何利用深度相机建立工作空间的点云地图，识别出传送带、待抓取的零件以及已码垛的零件，并规划机械臂的安全运动路径，避免碰撞。 零件识别与姿态估计: 如何训练并部署一个高效的目标检测模型，识别出不同种类的零件，并结合深度信息，精确估计出每个零件在三维空间中的位置和姿态。 抓取点选择与优化: 如何根据零件的形状和码垛的要求，动态选择最佳的抓取点和抓取姿态，以保证抓取的成功率和码垛的稳定性。 码垛路径规划: 如何根据预设的码垛模板，规划机械臂将抓取的零件放置到指定位置的路径。 系统集成与调试: 如何将各个ROS节点（视觉节点、运动规划节点、控制节点等）进行有效地组织和通信，并进行系统的联调和优化。 通过这个具体的案例，读者将能够更深刻地理解前面章节所介绍的理论和技术是如何在实际项目中落地应用的，并学习到解决实际工程问题的思路和方法。 第七章：集成案例分析：服务机器人中的物品抓取与交互 除了工业自动化，服务机器人也是视觉引导抓取的重要应用领域。本章将以服务机器人为例，探讨如何在更复杂的、动态变化的环境中实现物品抓取和人机交互。我们将聚焦于家庭服务、物流配送等场景。 我们将详细分析： 动态环境感知: 服务机器人需要在人员走动、物品摆放不规则的动态环境中工作。本章将介绍如何利用ROS的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术，构建实时的环境地图，并结合动态物体跟踪，实现对环境的准确感知。 通用物品抓取: 服务机器人需要抓取种类繁多的物品，并且物品的形状、大小、材质各不相同。我们将讨论如何利用更通用的视觉特征和抓取策略，以及如何通过机器学习的方法，让机器人学习更灵活的抓取能力。 人机协作与安全抓取: 在服务机器人场景中，与人之间的安全交互至关重要。我们将讨论如何利用视觉传感器监测人员的活动范围，并设计安全的抓取策略，避免对人员造成伤害。 任务导向的抓取: 服务机器人通常需要完成特定的任务，例如“帮我拿一下桌子上的杯子”。本章将讨论如何将自然语言指令或高层任务规划，转化为具体的抓取动作。 长期部署与系统维护: 服务机器人需要在真实环境中长期运行，因此系统的稳定性和可维护性至关重要。我们将讨论一些在实际部署中需要考虑的问题，如传感器标定、系统更新、故障诊断与恢复等。 通过这个案例，读者将能够了解到视觉引导抓取技术在服务机器人领域的更广阔的应用前景，以及在设计和实现这类系统时需要面对的挑战和解决方案。 结论 本书通过理论讲解、技术分析和详实的案例实践，为读者提供了一套完整的ROS机器人视觉引导抓取系统的开发指南。我们从基础的机器视觉和ROS通信入手，逐步深入到三维感知、机械臂控制，最终通过工业自动化和家庭服务两个具体的应用案例，展示了如何将各项技术融会贯通，构建出功能强大、实用可靠的机器人系统。 本书内容丰富，理论与实践相结合，旨在帮助读者扎实掌握机器人开发的核心技术，激发创新思维，为他们在智能机器人领域的发展奠定坚实的基础。无论您是初学者还是有经验的开发者，都将从本书中获益匪浅，踏上激动人心的机器人开发之旅。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对自动化和人工智能有着浓厚兴趣的爱好者，这套ROS机器人开发系列图书，可以说是为我打开了一扇通往更深层次技术世界的大门。我一直以来都觉得机器人技术是未来发展的重要方向，而ROS作为机器人开发的“操作系统”，其重要性不言而喻。这套书的优点在于，它不是简单地罗列ROS的各种工具和库，而是通过大量详实且富有针对性的案例分析，将ROS的应用场景和核心技术一一呈现。我印象最深刻的是，书中对于机器臂控制的章节，它不仅仅讲解了如何使用ROS的 MoveIt! 框架，还深入分析了逆运动学、轨迹规划等关键技术，并且提供了多个不同应用场景下的实例，让我能够真切地感受到ROS在复杂机械臂操作中的强大能力。此外，书中对于传感器数据融合的讲解也相当到位，通过实际案例展示了如何结合激光雷达、摄像头、IMU等多种传感器信息，提高机器人的环境感知和定位精度，这对于开发具备自主导航能力的机器人至关重要。我个人觉得，这套书的编写风格非常注重逻辑性和条理性，从基础概念到高级应用，层层递进，非常适合读者循序渐进地学习和掌握。

评分☆☆☆☆☆

让我印象最深刻的是，这套书在讲解ROS机器人开发的时候，非常注重“从无到有”的系统性。我之前接触过一些零散的ROS教程，但总觉得它们缺乏一个完整的项目开发脉络。而这套书，通过“实用案例分析”和“项目开发11例”这两部分，将ROS的各个模块巧妙地串联起来，形成了一个完整的开发流程。从搭建ROS开发环境，到学习ROS的核心概念，再到利用ROS进行机器人仿真和实际硬件控制，每一个环节都安排得非常合理。我特别喜欢它在讲解自主导航模块时，不仅仅是告诉你如何配置导航堆栈，还深入剖析了地图构建、路径规划、避障等算法的原理和实现方式，并且给出了非常具体的参数调整建议。这让我能够理解“为什么”要这样做，而不仅仅是“怎么”做。此外，书中对于一些常见ROS开发问题的分析和解决思路，也给了我很大的启发，让我在遇到问题时，能够更快地找到解决方案。总的来说，这套书的优点在于它的内容非常全面，案例非常贴合实际，并且讲解清晰易懂，能够帮助读者快速地掌握ROS机器人开发的各项技能，并且能够独立地完成一些中小型机器人项目。

评分☆☆☆☆☆

这三本书，我断断续续读了快两个月了，真心觉得它为我打开了新世界的大门。我之前对机器人技术只是有所耳闻，但具体怎么实现，完全是一头雾水。拿到这套书后，我最大的感受就是“原来机器人是这么工作的！”。从基础的ROS概念，到各种传感器的原理和ROS下的驱动编写，再到导航、SLAM、机械臂控制这些核心模块的深入剖析，每一步都安排得明明白白。书中的代码示例非常贴近实际，我尝试着在自己的电脑上搭建ROS环境，然后跟着书上的代码一步一步运行，遇到问题就翻回前面找原因，这种亲手实践的感觉太棒了。特别是它里面讲解的传感器融合，我之前总觉得很抽象，但这本书通过具体的案例，比如激光雷达和IMU如何协同工作来提高定位精度，让我茅塞顿开。而且，它不仅仅是停留在理论层面，很多内容都直接指向了实际的应用场景，比如自主避障、路径规划等等，这对于想将ROS技术应用到实际项目中的人来说，简直是宝藏。我尤其喜欢它对于一些复杂算法的解释，没有直接丢出公式，而是先讲清楚算法的思路和目的，然后再逐步推导出数学模型，这样更容易理解，也让我不再害怕那些看起来吓人的数学公式。整体来说，这是一套非常扎实、非常实用的ROS入门和进阶指南，对于想要深入了解机器人开发的人来说，绝对值得拥有。

评分☆☆☆☆☆

读完这套书，我最大的体会就是，它真的把ROS的“实战”二字贯彻到底了。我是一个有一定编程基础，但对机器人领域还不太熟悉的开发者，在接触ROS之前，觉得它可能是一堆枯燥的API和概念。但这本书完全颠覆了我的想法。它不是那种只会讲理论的书，而是从头到尾都在教你怎么“做”。从ROS的安装配置，到如何利用ROS的通信机制实现节点间的交互，再到如何为不同硬件编写驱动，每一个环节都非常接地气。我特别欣赏它在讲解各个ROS功能包时，都会配上相应的硬件平台和实际应用场景，比如在讲到导航模块时，它会模拟一个在复杂环境中移动的机器人，然后一步步演示如何配置和调优导航参数，如何处理避障问题。这让我感觉我不是在看书，而是在跟着一个经验丰富的工程师一起做项目。书中的案例设计也很有代表性，涵盖了从基础的传感器数据获取，到复杂的运动控制和任务规划，能够让你循序渐进地掌握ROS开发的技能。我甚至尝试着根据书中的思路，修改一些代码，加入一些自己的想法，这让我对ROS的理解更加深刻。而且，书的语言风格也很流畅，即使是比较复杂的概念，也讲解得清晰易懂，不会让人产生畏难情绪。如果你想真正掌握ROS，并且把它应用到实际的项目开发中，那么这套书绝对是你不可错过的选择。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这套关于ROS机器人开发的图书，给我的整体感觉就是“知识点密度很高，但又不会让人觉得晦涩难懂”。我之前尝试过看一些ROS相关的教程，但很多都停留在表面，要么就是概念解释得过于笼统，要么就是代码示例太简单，无法满足实际项目需求。这套书则完全不同，它在每一个章节都深入挖掘了ROS开发的细节，比如在讲解ROS的 tf 变换时，它不仅仅告诉你如何使用，还会详细分析不同坐标系之间的关系，以及在机器人定位和导航中 tf 的重要作用。我特别喜欢它对于一些算法的推导和实现讲解，比如在介绍SLAM算法时，它会从基本的传感器数据处理开始，一步步构建出地图，然后再利用地图进行定位，这个过程的演示非常详细。而且，书中的案例覆盖面很广，从基础的硬件接口开发，到高级的路径规划和决策控制，几乎涵盖了机器人开发的各个方面。我尝试着将书中的一些算法应用到我自己的一个小项目上，发现效果非常好，极大地提升了我开发效率。另外，书中的一些“避坑指南”和“最佳实践”的建议，也是非常有价值的，能够帮助我避免很多不必要的弯路。总而言之，这是一套非常适合有一定基础的读者，希望深入理解ROS机器人开发原理和实践的优秀教材。