内容简介

《ROS机器人编程：原理与应用》共分为六部分。部分介绍了如何编写ROS节点和ROS工具，也覆盖了消息、类和服务器。第二部分是用ROS进行模拟和可视化，其中包括坐标转换。第三部分讨论了ROS的感知过程。第四部分介绍了ROS中的移动机器人控制和导航。第五部分介绍了ROS机器人臂的相关知识。第六部分涉及系统集成和更高级别的控制，包括基于感知的移动操作。

目录

译者序
前言
第一部分　ROS基础/1
第1章　概述：ROS工具和节点/2
1.1　ROS基础概念/2
1.2　编写ROS节点/5
1.2.1　创建ROS程序包/5
1.2.2　编写一个最小的ROS发布器/8
1.2.3　编译ROS节点/11
1.2.4　运行ROS节点/12
1.2.5　检查运行中的最小发布器节点/13
1.2.6　规划节点时间/15
1.2.7　编写一个最小ROS订阅器/17
1.2.8　编译和运行最小订阅器/19
1.2.9　总结最小订阅器和发布器节点/21
1.3　更多的ROS工具：catkin_simple、roslaunch、rqt_console和rosbag/21
1.3.1　用catkin_simple简化CMakeLists.txt/21
1.3.2　自动启动多个节点/23
1.3.3　在ROS控制台观察输出/25
1.3.4　使用rosbag记录并回放数据/26
1.4　最小仿真器和控制器示例/28
1.5　小结/32
第2章　消息、类和服务器/33
2.1　定义自定义消息/33
2.1.1　定义一条自定义消息/34
2.1.2　定义一条变长的消息/38
2.2　ROS服务介绍/43
2.2.1　服务消息/43
2.2.2　ROS服务节点/45
2.2.3　与ROS服务手动交互/47
2.2.4　ROS服务客户端示例/48
2.2.5　运行服务和客户端示例/50
2.3　在ROS中使用C++类/51
2.4　在ROS中创建库模块/56
2.5　动作服务器和动作客户端介绍/61
2.5.1　创建动作服务器包/62
2.5.2　定义自定义动作服务器消息/62
2.5.3　设计动作客户端/68
2.5.4　运行示例代码/71
2.6　参数服务器介绍/80
2.7　小结/84
第二部分　ROS中的仿真和可视化/85
第3章　ROS中的仿真/86
3.1　简单的2维机器人仿真器/86
3.2　动力学仿真建模/93
3.3　统一的机器人描述格式/95
3.3.1　运动学模型/95
3.3.2　视觉模型/98
3.3.3　动力学模型/99
3.3.4　碰撞模型/102
3.4　Gazebo介绍/104
3.5　最小关节控制器/112
3.6　使用Gazebo插件进行关节伺服控制/118
3.7　构建移动机器人模型/124
3.8　仿真移动机器人模型/132
3.9　组合机器人模型/136
3.10　小结/139
第4章　ROS中的坐标变换/141
4.1　ROS中的坐标变换简介/141
4.2　转换侦听器/149
4.3　使用Eigen库/156
4.4　转换ROS数据类型/161
4.5　小结/163
第5章　ROS中的感知与可视化/164
5.1　rviz中的标记物和交互式标记物/168
5.1.1　rviz中的标记物/168
5.1.2　三轴显示示例/172
5.1.3　rviz中的交互式标记物/176
5.2　在rviz中显示传感器值/183
5.2.1　仿真和显示激光雷达/183
5.2.2　仿真和显示彩色相机数据/189
5.2.3　仿真和显示深度相机数据/193
5.2.4　rviz中点的选择/198
5.3　小结/201
第三部分　ROS中的感知处理/203
第6章　在ROS中使用相机/204
6.1　相机坐标系下的投影变换/204
6.2　内置相机标定/206
6.3　标定立体相机内参/211
6.4　在ROS中使用OpenCV/217
6.4.1　OpenCV示例：寻找彩色像素/218
6.4.2　OpenCV示例：查找边缘/223
6.5　小结/224
第7章　深度图像与点云信息/225
7.1　从扫描LIDAR中获取深度信息/225
7.2　立体相机的深度信息/230
7.3　深度相机/236
7.4　小结/237
第8章　点云数据处理/238
8.1　简单的点云显示节点/238
8.2　从磁盘加载和显示点云图像/244
8.3　将发布的点云图像保存到磁盘/246
8.4　用PCL方法解释点云图像/248
8.5　物体查找器/257
8.6　小结/261
第四部分　ROS中的移动机器人/263
第9章　移动机器人的运动控制/264
9.1　生成期望状态/264
9.1.1　从路径到轨迹/264
9.1.2　轨迹构建器库/268
9.1.3　开环控制/273
9.1.4　发布期望状态/274
9.2　机器人状态估计/282
9.2.1　从Gazebo获得模型状态/282
9.2.2　里程计/286
9.2.3　混合里程计、GPS和惯性传感器/292
9.2.4　混合里程计和LIDAR/297
9.3　差分驱动转向算法/302
9.3.1　机器人运动模型/303
9.3.2　线性机器人的线性转向/304
9.3.3　非线性机器人的线性转向/306
9.3.4　非线性机器人的非线性转向/308
9.3.5　仿真非线性转向算法/309
9.4　相对于地图坐标系的转向/312
9.5　小结/317
第10章　移动机器人导航/318
10.1　构建地图/318
10.2　路径规划/323
10.3　move_base客户端示例/328
10.4　修改导航栈/331
10.5　小结/335
第五部分　ROS中的机械臂/337
第11章　底层控制/338
11.1　单自由度移动关节机器人模型/338
11.2　位置控制器示例/339
11.3　速度控制器示例/342
11.4　力控制器示例/344
11.5　机械臂的轨迹消息/349
11.6　7自由度臂的轨迹插值动作服务器/353
11.7　小结/354
第12章　机械臂运动学/355
12.1　正向运动学/356
12.2　逆向运动学/360
12.3　小结/365
第13章　手臂运动规划/366
13.1　笛卡儿运动规划/36

前言/序言

ROS（RobotOperatingSystem，机器人操作系统）正在成为现代机器人学的实际标准编程方法。ROSwiki（https://www.ros.org/history/）写道：
ROS生态系统现在由全世界数以万计的用户组成，覆盖了从桌面爱好项目到大型工业自动化系统。
为什么是ROS？在1956年，JosephEngelberger创立了Unimation公司，世界上第一个机器人公司［7］。然而，在过去的半个世纪里，机器人技术的进步令人失望。世界范围内的机器人学研究也仅限于实验室里的演示和探奇。这一领域的新生研究人员通常一无所有，从头开始构建新型机器人，解决执行器和传感器接口的问题，构建底层的伺服控制，并且通常在实现更高级的机器人能力之前就已经精疲力竭了，而这些自定义的机器人和软件很少被复用于后续工作。
人们认识到采用构建巴比塔的模式是徒劳的，构建更智能的机器人的任务需要持续的、协作的努力，并建立在能够不断达到更高层能力的基础上。在1984年，VincentHayward和RichardPaul引入了机器人控制C库（RobotControlCLibrary,RCCL）［15］作为解决这一长期问题的方法。不幸的是，RCCL没有获得机器人研究人员足够的认可。NationalInstruments［24］和Microsoft［39-40］均引入了试图使机器人编程标准化的产品。然而，研究人员发现这些方法烦琐而昂贵。
ROS于2007年由斯坦福人工智能实验室发起［26］，它试图统一零碎的谷歌所采用的机器人学方法，且于2008年至2013年得到WillowGarage的支持［12］，随后自2013年至今得到谷歌开源机器人基金会（OpenSourceRoboticsFoundation，OSRF）的支持［10］。ROS方法遵循了开源软件和分布式协作的现代方法。此外，它桥接和提升了其他并行的开源工作，包括OpenCV［28］、PointCloudLibrary［21］、OpenDynamicsEngine［8］、Gazebo［19］和Eigen［20］。对于研究人员而言，ROS在开放性和易用性方面可能与RCCL相似，而谷歌持续七年的支持是ROS存活的关键。
ROS现在在学术界、工业界和研究机构中得到了全世界的广泛使用。开发人员提供了数以千计的软件包，包括来自一些世界领先的专家在相关领域的解决方案。新的机器人公司在它们的产品上提供了ROS接口，并且已建立的工业机器人公司也引入了ROS接口。随着广泛采用ROS作为机器人编程实际标准的做法，人们对提高机器人的能力有了新的希望。在最近的DARPA机器人挑战赛中，大多数入围的团队使用了ROS。新型自动驾驶汽车的开发商正在开发ROS。新的机器人公司正在崛起，这部分是由ROS资源驱动的。鉴于ROS的势头和功绩，显而易见，当今的机器人工程师必须精通ROS编程。
什么是ROS？将其称为“机器人操作系统”并不全面。简洁地定义ROS很困难，因为它包含了很多方面，包括：编程风格（特别是依赖于松散耦合的分布式节点），节点间通信的接口定义和范例，库和包合并的接口定义，可视化、调试、数据记录和系统诊断的工具集合，共享源代码的存储仓库，桥接多个有用的、独立的开源库的桥梁。因此，ROS是机器人程序员的一种生活方式，而不只是一种简单的操作系统。ROS的定义可以参考ROSwiki（https://wiki.ros.org/ROS/Introduction）：
ROS是一个针对机器人的开源、元级操作系统。它提供了用户在操作系统上所期望的服务，包括硬件抽象、低层设备控制、常用功能的实现、进程之间的消息传递以及包管理。它还提供了在多台计算机上获取、生成、编写以及运行代码的工具和库。
ROS的主要目标是支持机器人研究和开发中的代码复用。ROS是一个分布式的进程（也称节点）框架，它能使可执行的文件单独设计以及在运行时松散耦合。这些进程可以打包成易于共享和分发的包。ROS还支持一个代码库的联合系统，能够同时分发协作。从文件系统级到社区级的这个设计实现了开发和部署的独立决策，但所有这些都可以与ROS的基础底层工具一起使用。
BrianGerkey在网上的评论（https://answers.ros.org/question/12230/what-is-ros-exactly-middleware-framework-operating-system/）如下。
我是这样解释ROS的：
1.?管道：ROS提供了发布-订阅消息传递基础结构，旨在支持分布式计算系统的快速、轻松构建。
2.?工具：ROS提供了一套广泛用于配置、启动、反思、调试、可视化、记录、测试和停止的分布式计算系统的工具。
3.?功能：聚焦于移动性、操作性和感知性，ROS提供了实现机器人有用的功能的广泛库集。
4.?生态系统：ROS拥有规模庞大的社区支持，并通过着力聚焦于集成和文档而不断改进。ros.org是一个一站式的站点，在这里可以查找和了解来自世界各地开发者的成千上万个可用ROS包。
来自参考文献［13］对ROS的解释如下：
ROS（发音Ross［rs］）的主要目标是提供一个统一的开源编程框架，用于在各种真实世界和仿真环境中控制机器人。
来自参考文献［13］中的ROS管道：
ROS中的核心实体称为节点。节点通常是用Python或C++编写的小程序，用于执行一些相对简单的任务或过程。节点可以相互独立地启动和停止，并通过传递消息进行通信。节点可以在某些主题上发布消息或向其他节点提供服务。
例如，发布器节点可能会报告从连接到机器人微控制器的传感器传来的数

其他推荐