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機器人SLAM技術及其ROS系統應用(第2版十三五江蘇省高等學校重點教材)

  • 作者：編者:徐本連//魯明麗|責編:王雅新//劉琴琴
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111745020
  • 出版日期：2024/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：183
人民幣：RMB 39.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是「十三五」江蘇省高等學校重點教材。全書貫徹「理論與實際相結合，教學與實踐相統一，緊跟當前SLAM研究重點」的思想，以ROS系統作為平台，以Turtlebot機器人為載體，以實際應用為紐帶，在ROS系統中實現各種SLAM演算法。
    全書共分為5章。第1章介紹SLAM的基本定義、分類及其數學模型，對ROS系統進行簡要描述，分析在ROS系統下基於激光特徵點的SLAM技術和基於視覺的SLAM技術的特點。第2章詳細分析一些典型的基於矢量的SLAM演算法和基於隨機有限集的SLAM演算法的基本原理及其實現。第3章給出ROS系統的詳細安裝步驟以及部分常用的ROS系統基本操作命令，並以Turtlebot機器人為載體進行基礎功能包的安裝和測試。第4章首先介紹用於SLAM的ROS相關工具及其使用，然後分別介紹基於激光雷達的Gmapping、Hector SLAM、Cartographer的原理，以及在機器人Turtlebot上的演算法實現。第5章介紹基於視覺的MonoSLAM、ORB-SLAM2工作原理及其實現步驟，同時介紹多機器人視覺SLAM系統和地圖融合實現過程。
    本書可作為機器人工程、自動化、機械電子工程、智能製造工程等相關專業高年級本科生或者研究生的教材，也可供相關工程技術人員參考。
作者介紹
編者:徐本連//魯明麗|責編:王雅新//劉琴琴
目錄
第1章  緒論
  1.1  SLAM簡介
    1.1.1  SLAM的基本定義
    1.1.2  SLAM的分類
  1.2  ROS簡介
  1.3  基於ROS系統的SLAM技術
    1.3.1  基於激光的SLAM技術
    1.3.2  基於視覺的SLAM技術
  1.4  SLAM技術的未來發展
  1.5  本章小結
  參考文獻
第2章  SLAM演算法簡介與實現
  2.1  SLAM演算法簡介
    2.1.1  SLAM演算法分類
    2.1.2  不同種類SLAM演算法的特點
  2.2  基於矢量的SLAM經典演算法
    2.2.1  EKF-SLAM演算法基本原理
    2.2.2  EKF-SLAM演算法的MATLAB模擬驗證
    2.2.3  FastSLAM演算法基本原理
    2.2.4  FastSLAM演算法的MATLAB模擬
  2.3  基於隨機有限集的SLAM演算法
    2.3.1  隨機有限集
    2.3.2  基於隨機有限集的SLAM
    2.3.3  PHD-SLAM演算法基本原理
    2.3.4  PHD-SLAM演算法的MATLAB模擬驗證
  2.4  本章小結
  參考文獻
第3章  基於ROS系統的SLAM技術
  3.1  ROS系統
    3.1.1  ROS的版本介紹和安裝
    3.1.2  ROS文件系統級
    3.1.3  ROS計算圖級
    3.1.4  ROS開源社區級
  3.2  ROS系統基本操作
    3.2.1  創建工作空間
    3.2.2  創建ROS功能包及功能包編譯
    3.2.3  ROS節點的使用
    3.2.4  ROS主題與節點的交互
    3.2.5  ROS服務的使用
    3.2.6  節點的創建和編譯
    3.2.7  服務和消息文件的創建和使用
    3.2.8  Launch啟動文件
  3.3  基於ROS系統的機器人實踐
    3.3.1  Turtlebot介紹
    3.3.2  Turtlebot功能包安裝和配置
    3.3.3  機器人底盤測試
    3.3.4  機器人感測器測試
    3.3.5  機器人跟隨功能實現
    3.3.6  基於ROS的多機通信配置
  3.4  基於ROS系統的SLAM開源方案

    3.4.1  基於激光雷達的SLAM演算法
    3.4.2  基於視覺的SLAM演算法
  3.5  本章小結
  參考文獻
第4章  激光SLAM技術
  4.1  ROS相關工具的使用
    4.1.1  rviz和Gazebo的簡介
    4.1.2  Gazebo的使用
    4.1.3  rviz的使用
    4.1.4  Turtlebot機器人在Gazebo中的模擬
    4.1.5  Turtlebot機器人在rviz中的顯示
  4.2  激光雷達感測器
    4.2.1  激光雷達探測原理
    4.2.2  基於ROS的激光雷達驅動安裝
  4.3  基於激光的Gmapping演算法
    4.3.1  Gmapping背景
    4.3.2  Gmapping演算法原理
    4.3.3  Gmapping功能包的安裝
    4.3.4  Gmapping演算法在Turtlebot上的實現
  4.4  基於激光的Hector SLAM演算法
    4.4.1  Hector SLAM背景
    4.4.2  Hector SLAM演算法原理
    4.4.3  Hector SLAM功能包的安裝
    4.4.4  Hector SLAM演算法在Turtlebot上的實現
  4.5  基於激光的Cartographer演算法
    4.5.1  Cartographer背景
    4.5.2  Cartographer演算法原理
    4.5.3  Cartographer功能包的安裝
    4.5.4  Cartographer演算法在Turtlebot上的實現
  4.6  本章小結
  參考文獻
第5章  視覺SLAM技術
  5.1  經典視覺SLAM框架
  5.2  視覺感測器及其基礎演算法
    5.2.1  視覺感測器
    5.2.2  視覺里程計
    5.2.3  後端優化
    5.2.4  迴環檢測
  5.3  MonoSLAM演算法
    5.3.1  MonoSLAM背景
    5.3.2  MonoSLAM演算法
    5.3.3  MonoSLAM功能包的安裝
    5.3.4  MonoSLAM實現
  5.4  ORB-SLAM2演算法
    5.4.1  ORB-SLAM2背景
    5.4.2  ORB-SLAM2演算法
    5.4.3  ORB-SLAM2功能包的安裝
    5.4.4  ORB-SLAM2在Turtlebot上的實現
  5.5  多機器人視覺SLAM技術簡介
    5.5.1  多機器人系統

    5.5.2  機器人相互識別
    5.5.3  地圖融合策略
    5.5.4  地圖融合
  5.6  本章小結
  參考文獻

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