本书主要介绍移动机器人的结构、SLAM、ROS等移动机器人相关内容。全书共分为9章3个分：*1分为移动机器人基础（*1～5章），详细介绍了移动机器人的基本概念、结构、数学模型、定位、路径规划等，侧重于原理性介绍，为后续内容奠定基础；*2分为SLAM（第6、7章），主要介绍了激光SLAM原理与视觉SLAM相关原理，并且结合案例对原理进行了说明，侧重于理论与案例的结合；第3分为ROS移动机器人实战（第8、9章），主要介绍了基于ROS环境的移动机器人SLAM开发，侧重于动手实践。通过全书3个分，从原理到案例再到实践，读者可以充分了解移动机器人SLAM技术。本书可以作为机器人工程、人工智能、自动化、控制科学与工程、计算机科学、电子信息、传感器技术、信息处理等相关学科的大学本科和研究生的业基础教材，也可以作为有志从事移动机器人相关研究的从业者的参考资料。

 

*1章 绪论 1 
1.1 移动机器人的基本概念 2 
1.1.1 机器人的定义 2 
1.1.2 移动机器人概述 2 
1.2 移动机器人的发展 3 
1.3 移动机器人的分类 7 
1.3.1 按照应用场景分类 7 
1.3.2 按照移动机构分类 9 
1.4 移动机器人的关键技术 12 
1.4.1 环境建模 12 
1.4.2 自主定位 13 
1.4.3 导航规划 14 
1.5 本章小结 15 
题1 16 
*2章 移动机器人的结构 17 
2.1 引言 18 
2.2 控制器 18 
2.2.1 单片机 19 
2.2.2 嵌入式控制器 19 
2.2.3 工控机 19 
2.3 驱动器 20 
2.3.1 常用的驱动器 20 
2.3.2 直流电机 21 
2.3.3 伺服电机 23 
2.3.4 步进电机 24 
2.4 传感器 24 
2.4.1 传感器及其分类 25 
2.4.2 内传感器 26 
2.4.3 外传感器 28 
2.5 本章小结 33 
题2 33 
第3章 移动机器人的数学模型 35 
3.1 移动机器人的运动学模型 35 
3.1.1 移动机器人坐标系 36 
3.1.2 双轮差速移动机器人的运动学模型 38 
3.1.3 全方位移动机器人的运动学模型 39 
3.2 移动机器人的动力学模型 42 
3.2.1 双轮差速移动机器人的动力学模型 42 
3.2.2 全方位移动机器人的动力学模型 43 
3.3 本章小结 47 
题3 47 
第4章 移动机器人定位 48 
4.1 环境地图构建方法 49 
4.1.1 几何征地图 50 
4.1.2 拓扑地图 50 
4.1.3 点云地图 51 
4.1.4 八树地图 53 
4.1.5 栅格地图 55 
4.2 定位问题的分类 56 
4.2.1 局定位与全局定位 56 
4.2.2 静态环境定位与动态环境定位 57 
4.2.3 被动定位与主动定位 57 
4.2.4 单机器人定位与多机器人定位 58 
4.3 定位的常用方法 58 
4.3.1 GPS定位 58 
4.3.2 基于地图的定位 60 
4.3.3 基于概率方法的定位 61 
4.4 本章小结 67 
题4 67 
第5章 移动机器人路径规划 68 
5.1 引言 69 
5.2 路径规划的传统算法 70 
5.2.1 全局路径规划 70 
5.2.2 局路径规划 80 
5.3 基于采样的路径规划 86 
5.3.1 概率路图法 86 
5.3.2 快速扩展随机树法 88 
5.4 现代智能路径规划 90 
5.4.1 模糊逻辑算法 90 
5.4.2 经网络算法 92 
5.4.3 遗传算法 92 
5.4.4 蚁群算法 94 
5.4.5 粒子群化算法 95 
5.4.6 禁忌搜索算法 96 
5.5 案例分析：烟花算法 96 
5.5.1 基本烟花算法 97 
5.5.2 基本烟花算法在路径规划中的实现 101 
5.6 本章小结 105 
题5 105 
第6章 激光SLAM 106 
6.1 SLAM的概念及分类 107 
6.2 SLAM的数学表述 110 
6.2.1 基本概念 110 
6.2.2 SLAM问题的数学表述 111 
6.3 滤波激光SLAM 113 
6.3.1 激光SLAM系统模型 114 
6.3.2 贝叶斯滤波 115 
6.3.3 扩展卡尔曼滤波SLAM算法 116 
6.3.4 粒子滤波 118 
6.4 Gmapping算法 120 
6.4.1 FastSLAM算法 120 
6.4.2 Gmapping算法概述 121 
6.4.3 Gmapping算法流程 123 
6.5 图化SLAM算法 131 
6.5.1 图化SLAM算法概述 131 
6.5.2 图化SLAM算法原理 132 
6.6 Cartographer算法 134 
6.6.1 激光扫描匹配 135 
6.6.2 闭环检测 136 
6.6.3 位姿图化 138 
6.7 激光SLAM的案例分析 140 
6.7.1 传感器模型 141 
6.7.2 基于粒子滤波的移动机器人定位 143 
6.7.3 环境地图构建 147 
6.8 本章小结 151 
题6 152 
第7章 视觉SLAM 153 
7.1 视觉SLAM概述 154 
7.1.1 视觉SLAM的概念与框架 154 
7.1.2 视觉SLAM的主要算法 155 
7.2 视觉前端——视觉里程计 157 
7.2.1 视觉里程计的数学模型 157 
7.2.2 征点法 160 
7.2.3 直接法 170 
7.3 后端化 174 
7.3.1 基本概念 174 
7.3.2 状态估计问题 174 
7.3.3 非线性*小二乘 175 
7.3.4 位姿图化 179 
7.4 回环检测 181 
7.4.1 基本概念 181 
7.4.2 词袋模型 181 
7.4.3 评指标——率和召回率 184 
7.5 案例分析：ORB-SLAM2算法 184 
7.5.1 ORB-SLAM概述 184 
7.5.2 ORB-SLAM2基本原理 186 
7.6 案例分析：动态视觉SLAM 188 
7.6.1 动态点的识别 188 
7.6.2 动态视觉SLAM的整体框架 194 
7.6.3 后端化 197 
7.6.4 动态环境下的三维地图构建 201 
7.7 本章小结 205 
题7 205 
第8章 机器人作系统 207 
8.1 ROS简介 208 
8.1.1 ROS的发展 208 
8.1.2 ROS的安装 208 
8.1.3 配置ROS 210 
8.1.4 测试ROS 210 
8.2 catkin文件系统 211 
8.2.1 catkin编译系统 211 
8.2.2 catkin工作空间 212 
8.2.3 package功能 213 
8.2.4 常见文件类型 215 
8.3 ROS通信机制 217 
8.3.1 topic 217 
8.3.2 service 218 
8.3.3 action 219 
8.4 ROS工具 220 
8.4.1 工具Gazebo 220 
8.4.2 三维可视化工具RViz 220 
8.4.3 ROS GUI开发工具rqt 220 
8.5 本章小结 221 
题8 221 
第9章 移动机器人开发 223 
9.1 搭建移动机器人模型 224 
9.2 搭建物理环境模型 235 
9.3 定位与导航 238 
9.3.1 键盘控制 238 
9.3.2 定位与建图 239 
9.3.3 导航 242 
9.3.4 自主探索 244 
9.4 本章小结 247 
题9 247  

书名：机器人SLAM技术及其ROS系统应用

定：39.80

出版社：机械工业出版社

出版时间：2021-12-29

作者：徐本连 鲁明丽

ISBN编码：9787111693031

1291762309

本书是“十三五”江苏省高等学校重点教材。全书贯彻“理论与实际相结合，教学与实践相统一，紧跟当前SLAM研究重点”的思想，以ROS系统作为平台，以Turtlebot机器人为载体，以实际应用为纽带，在ROS系统中实现各种SLAM算法。 全书共分为5章。第1章介绍SLAM的基本定义、分类及其数学模型，对ROS系统进行简要描述，分析在ROS系统下基于激光征点的SLAM技术和基于视觉的SLAM技术的点。第2章详细分析一些典型的基于矢量的SLAM算法和基于随机有限集的SLAM算法的基本原理及其实现。第3章给出ROS系统的详细安装步骤以及分常用的ROS系统基本作命令，并以Turtlebot机器人为载体进行基础功能的安装和测试。第4章介绍用于SLAM的ROS相关工具及其使用，然后分别介绍基于激光雷达的Gmapping、Hector SLAM、Cartographer的原理，以及在机器人Turtlebot上的算法实现。第5章介绍基于视觉的MonoSLAM、ORBSLAM2工作原理及其实现步骤，同时介绍多机器人视觉SLAM系统和地图融合实现过程。 本书可作为机器人工程、自动化、机械电子工程、智能制造工程等相关业高年级本科生或者研究生的教材，也可供相关工程技术人员参考。

1291762309

前言
第1章绪论1
1.1SLAM简介1
1.1.1SLAM的基本定义1
1.1.2SLAM的分类3
1.2ROS简介5
1.3基于ROS系统的SLAM技术6
1.3.1基于激光的SLAM技术7
1.3.2基于视觉的SLAM技术8
1.4SLAM技术的未来发展13
1.5本章小结14
参考文献14
第2章SLAM算法简介与实现15
2.1SLAM算法简介15
2.1.1SLAM算法分类15
2.1.2不同种类SLAM算法的
点16
2.2基于矢量的SLAM算法19
2.2.1EKFSLAM算法基本原理19
2.2.2EKFSLAM算法的MATLAB
验证23
2.2.3FastSLAM算法基本原理23
2.2.4FastSLAM算法的MATLAB
27
2.3基于随机有限集的SLAM算法27
2.3.1随机有限集27
2.3.2基于随机有限集的SLAM28
2.3.3PHDSLAM算法基本原理29
2.3.4PHDSLAM算法的MATLAB
验证33
2.4本章小结34
参考文献34
第3章基于ROS系统的SLAM
技术36
3.1ROS系统36
3.1.1ROS的版本介绍和安装38
3.1.2ROS文件系统级45
3.1.3ROS计算图级47
3.1.4ROS开源社区级50
3.2ROS系统基本作51
3.2.1创建工作空间51
3.2.2创建ROS功能及功能
编译52
3.2.3ROS节点的使用53
3.2.4ROS主题与节点的交互55
3.2.5ROS服务的使用57
3.2.6节点的创建和编译58
3.2.7服务和消息文件的创建和
使用62
3.2.8Launch启动文件68
3.3基于ROS系统的机器人实践69
3.3.1Turtlebot介绍69
3.3.2Turtlebot功能安装和
配置71
3.3.3机器人底盘测试73
3.3.4机器人传感器测试73
3.3.5机器人跟随功能实现74
3.3.6基于ROS的多机通信配置75
3.4基于ROS系统的SLAM开源
方案78
3.4.1基于激光雷达的SLAM算法78
3.4.2基于视觉的SLAM算法79
3.5本章小结80
参考文献81
第4章基于征估计的激光SLAM
技术82
4.1ROS相关工具的使用82
4.1.1rviz和Gazebo的简介82
4.1.2Gazebo的使用83
4.1.3rviz的使用85
4.1.4Turtlebot机器人在Gazebo中的
87
4.1.5Turtlebot机器人在rviz中的
显示89
4.2激光雷达传感器89
4.2.1激光雷达探测原理89
4.2.2基于ROS的激光雷达驱动
安装90
4.3基于激光的Gmapping算法91
4.3.1Gmapping背景91
4.3.2Gmapping算法原理92
4.3.3Gmapping功能的安装95
4.3.4Gmapping算法在Turtlebot上的
实现98
4.4基于激光的Hector SLAM算法101
4.4.1Hector SLAM背景101
4.4.2Hector SLAM算法原理102
4.4.3Hector SLAM功能的
安装105
4.4.4Hector SLAM算法在Turtlebot上
的实现107
4.5基于激光的Cartographer算法109
4.5.1Cartographer背景109
4.5.2Cartographer算法原理110
4.5.3Cartographer功能的
安装113
4.5.4Cartographer算法在Turtlebot
上的实现117
4.6本章小结123
参考文献124
第5章基于视觉SLAM技术125
5.1视觉SLAM框架125
5.2视觉传感器及其基础算法126
5.2.1视觉传感器126
5.2.2视觉里程计129
5.2.3后端化137
5.2.4回环检测140
5.3MonoSLAM算法144
5.3.1MonoSLAM背景144
5.3.2MonoSLAM算法145
5.3.3MonoSLAM功能的安装150
5.3.4MonoSLAM实现152
5.4ORBSLAM2算法155
5.4.1ORBSLAM2背景155
5.4.2ORBSLAM2算法155
5.4.3ORBSLAM2功能的
安装162
5.4.4ORBSLAM2在Turtlebot上的
实现166
5.5多机器人视觉SLAM技术简介171
5.5.1多机器人系统171
5.5.2机器人相互识别173
5.5.3地图融合策略177
5.5.4地图融合182
5.6本章小结182
参考文献182

 书   名:  机器人slam导航 核心技术与实战  定:  149.00元  作 者:  张虎  出 版 社:  机械工业出版社  出版日期:  2021-12-14  ISBN 号:  9787111697428  开   本: 16开  页   数: 538  版   次: 1-1 1889065710

 

全书分为4分。1分对基础知识展开讲解，括Linu基础和ROS入门。2分主要关注一个实际的机器人中的硬件和核心传感器模块的构造，重点讲解机器人上的传感器、差分底盘、树莓派主板开发方面的知识。3分是SLAM地图构建的核心算法，SLAM中的数学基础、基于激光的SLAM系统、基于视觉的SLAM系统、混合SLAM系统、新型SLAM系统。4分是自航相关的核心技术与应用，括自航中的数学基础、基于地图的导航、基于环境探索建图的导航、强化学在机器人导航中的应用。
通过阅读本书，读者不仅可以自己设计出一套SLAM导航机器人出来，还可以在软硬件结合的环境中提高自己的C++/Python/Java方面的编程，同时还可以接触到流行的SLAM算法的实际应用。

1889065710

 

序
前言
编程基础篇
1章 ROS入门知识 2
1.1 ROS简介 2
1.1.1 ROS的性能色 2
1.1.2 ROS的发行版本 3
1.1.3 ROS的学方法 3
1.2 ROS开发环境的搭建 3
1.2.1 ROS的安装 4
1.2.2 ROS文件的组织方式 4
1.2.3 ROS网络通信配置 5
1.2.4 集成开发工具 5
1.3 ROS系统架构 5
1.3.1 从计算图视角理解ROS架构 6
1.3.2 从文件系统视角理解ROS架构 7
1.3.3 从开源社区视角理解ROS架构 8
1.4 ROS调试工具 8
1.4.1 命令行工具 9
1.4.2 可视化工具 9
1.5 ROS节点通信 10
1.5.1 话题通信方式 12
1.5.2 服务通信方式 15
1.5.3 动作通信方式 19
1.6 ROS的其他重要概念 25
1.7 ROS 2.0展望 28
1.8 本章小结 28
2章 C++编程范式 29
2.1 C++工程的组织结构 29
2.1.1 C++工程的一般组织结构 29
2.1.2 C++工程在机器人中的组织结构 29
2.2 C++代码的编译方法 30
2.2.1 使用g++编译代码 31
2.2.2 使用make编译代码 32
2.2.3 使用CMake编译代码 32
2.3 C++编程风格指南 33
2.4 本章小结 34
3章 OpenCV图像处理 35
3.1 认识图像数据 35
3.1.1 获取图像数据 35
3.1.2 访问图像数据 36
3.2 图像滤波 37
3.2.1 线性滤波 37
3.2.2 非线性滤波 38
3.2.3 形态学滤波 39
3.3 图像变换 40
3.3.1 影变换 40
3.3.2 霍夫变换 42
3.3.3 边缘检测 42
3.3.4 直方图均衡 43
3.4 图像征点提取 44
3.4.1 SIFT征点 44
3.4.2 SURF征点 50
3.4.3 ORB征点 52
3.5 本章小结 54
硬件基础篇
4章 机器人传感器 56
4.1 惯性测量单元 56
4.1.1 工作原理 56
4.1.2 原始数据采集 60
4.1.3 参数标定 65
4.1.4 数据滤波 73
4.1.5 姿态融合 75
4.2 激光雷达 91
4.2.1 工作原理 92
4.2.2 性能参数 94
4.2.3 数据处理 96
4.3 相机 100
4.3.1 单目相机 101
4.3.2 双目相机 107
4.3.3 RGB-D相机 109
4.4 带编码器的减速电机 111
4.4.1 电机 111
4.4.2 电机驱动电路 112
4.4.3 电机控制主板 113
4.4.4 轮式里程计 117
4.5 本章小结 118
5章 机器人主机 119
5.1 X86与ARM主机对比 119
5.2 ARM主机树莓派3B+ 120
5.2.1 安装Ubuntu MATE 18.04 120
5.2.2 安装ROS melodic 122
5.2.3 装机软件与系统设置 122
5.3 ARM主机RK3399 127
5.4 ARM主机Jetson-t2 128
5.5 分布式架构主机 129
5.5.1 ROS网络通信 130
5.5.2 机器人程序的远程开发 130
5.6 本章小结 131
6章 机器人底盘 132
6.1 底盘运动学模型 132
6.1.1 两轮差速模型 132
6.1.2 轮差速模型 136
6.1.3 阿克曼模型 140
6.1.4 全向模型 144
6.1.5 其他模型 148
6.2 底盘性能指标 148
6.2.1 载重 148
6.2.2 动力性能 148
6.2.3 控制度 150
6.2.4 里程计度 150
6.3 典型机器人底盘搭建 151
6.3.1 底盘运动学模型选择 152
6.3.2 传感器选择 152
6.3.3 主机选择 153
6.4 本章小结 155
SLAM篇
7章 SLAM中的数学基础 158
7.1 SLAM发展简史 158
7.1.1 数据关联、收敛和一性 160
7.1.2 SLAM的基本理论 161
7.2 SLAM中的概率理论 163
7.2.1 状态估计问题 164
7.2.2 概率运动模型 166
7.2.3 概率观测模型 171
7.2.4 概率图模型 173
7.3 估计理论 182
7.3.1 估计量的性质 182
7.3.2 估计量的构建 183
7.3.3 各估计量对比 190
7.4 基于贝叶斯网络的状态估计 193
7.4.1 贝叶斯估计 194
7.4.2 参数化实现 196
7.4.3 非参数化实现 202
7.5 基于因子图的状态估计 206
7.5.1 非线性小二乘估计 206
7.5.2 直接求解方法 206
7.5.3 化方法 208
7.5.4 各化方法对比 218
7.5.5 常用化工具 219
7.6 典型SLAM算法 221
7.7 本章小结 221
8章 激光SLAM系统 223
8.1 Gmapping算法 223
8.1.1 原理分析 223
8.1.2 源码解读 228
8.1.3 安装与运行 233
8.2 Cartographer算法 240
8.2.1 原理分析 240
8.2.2 源码解读 247
8.2.3 安装与运行 258
8.3 LOAM算法 266
8.3.1 原理分析 266
8.3.2 源码解读 267
8.3.3 安装与运行 270
8.4 本章小结 270
9章 视觉SLAM系统 272
9.1 ORB-SLAM2算法 274
9.1.1 原理分析 274
9.1.2 源码解读 310
9.1.3 安装与运行 319
9.1.4 拓展 327
9.2 LSD-SLAM算法 329
9.2.1 原理分析 329
9.2.2 源码解读 334
9.2.3 安装与运行 337
9.3 SVO算法 338
9.3.1 原理分析 338
9.3.2 源码解读 341
9.4 本章小结 341
10章 其他SLAM系统 344
10.1 RTABMAP算法 344
10.1.1 原理分析 344
10.1.2 源码解读 351
10.1.3 安装与运行 357
10.2 VINS算法 362
10.2.1 原理分析 364
10.2.2 源码解读 373
10.2.3 安装与运行 376
10.3 机器学与SLAM 379
10.3.1 机器学 379
10.3.2 CNN-SLAM算法 411
10.3.3 DeepVO算法 413
10.4 本章小结 414
自航篇
11章 自航中的数学基础 418
11.1 自航 418
11.2 环境感知 420
11.2.1 实时定位 420
11.2.2 环境建模 421
11.2.3 语义理解 422
11.3 路径规划 422
11.3.1 常见的路径规划算法 423
11.3.2 带约束的路径规划算法 430
11.3.3 覆盖的路径规划算法 434
11.4 运动控制 435
11.4.1 基于PID的运动控制 437
11.4.2 基于MPC的运动控制 438
11.4.3 基于强化学的运动控制 441
11.5 强化学与自航 442
11.5.1 强化学 443
11.5.2 基于强化学的自航 465
11.6 本章小结 467
12章 典型自航系统 470
12.1 ros-navigation导航系统 470
12.1.1 原理分析 470
12.1.2 源码解读 475
12.1.3 安装与运行 479
12.1.4 路径规划改进 492
12.1.5 环境探索 496
12.2 riskrrt导航系统 498
12.3 autoware导航系统 499
12.4 导航系统面临的一些挑战 500
12.5 本章小结 500
13章 机器人SLAM导航综合实战 502
13.1 运行机器人上的传感器 502
13.1.1 运行底盘的ROS驱动 503
13.1.2 运行激光雷达的ROS驱动 503
13.1.3 运行IMU的ROS驱动 504
13.1.4 运行相机的ROS驱动 504
13.1.5 运行底盘的urdf模型 505
13.1.6 传感器一键启动 506
13.2 运行SLAM建图功能 506
13.2.1 运行激光SLAM建图功能 507
13.2.2 运行视觉SLAM建图功能 508
13.2.3 运行激光与视觉联合建图功能 508
13.3 运行自航 509
13.4 基于自航的应用 510
13.5 本章小结 511
附录A Linu与SLAM性能化的探讨 512
附录B 题 523

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书名: ROS机器人编程与SLAM算法解析指南

ISBN编号: 9787115526311

作者: 陶满礼

定: 69.00元

出版社名称: 邮电出版社

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目前ROS（Robot Operating System）正逐步成为机器人开发领域的主要工具平台，同时SLAM技术也日益成为机器人应用领域的研究热点。本书主要讲解ROS编程与SLAM算法，并介绍 ROS 与机器人软件V-rep的结合应用。书中各章节所涉及的代码均有对应的源代码，可供读者下载，便于调试与应用。

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1章 ROS简介 1 
1.1 ROS概述 2 
1.2 Ubuntu系统 3 
1.2.1 Ubuntu系统的安装 3 
1.2.2 树莓派安装Ubuntu 10 
1.3 ROS的安装 11 
1.4 常用的作命令 13 
1.4.1 Ubuntu系统的常用命令 13 
1.4.2 常用的ROS作命令 14 
2章 ROS基础 15 
2.1 开发工具IDE 16 
2.1.1 RoboWare Studio的安装 16 
2.1.2 卸载 17 
2.1.3 使用 18 
2.2 节点 22 
2.2.1 发布端 23 
2.2.2 接收端 24 
2.2.3 CMakeLists.txt文件 24 
2.2.4 测试 25 
2.3 消息 26 
2.3.1 自定义消息 26 
2.3.2 编写自定义消息发布端 27 
2.3.3 编写自定义消息接收端 28 
2.3.4 CMakeLists.txt文件 29 
2.3.5 测试 30 
2.4 服务 31 
2.4.1 服务通信 31 
2.4.2 自定义srv 31 
2.4.3 创建服务器 32 
2.4.4 创建客户端 33 
2.4.5 CMakeLists.txt文件 34 
2.4.6 测试 35 
2.5 参数 36 
2.5.1 编写参数设置获取节点 36 
2.5.2 CMakeLists.txt文件 39 
2.5.3 测试 39 
2.6 动态参数设置 41 
2.6.1 创建cfg文件 41 
2.6.2 创建动态参数设置可执行文件 42 
2.6.3 CMakeLists.txt文件 43 
2.6.4 测试 44 
2.7 ROS类编程思想 45 
2.7.1 创建类头文件 45 
2.7.2 创建类应用可执行文件 47 
2.7.3 CMakeLists.txt文件 49 
2.7.4 测试 50 
3章 调试及工具 52 
3.1 Rviz 53 
3.2 Gazebo 56 
3.2.1 安装与更新 57 
3.2.2 Gazebo环境 58 
3.2.3 选项卡与工具条 59 
3.2.4 模拟场景组成元素 62 
3.2.5 搭建简单机器人模型 64 
3.3 rqt的调试 72 
3.4 rosbag的使用 76 
3.5 rosbridge的开发 78 
3.5.1 rosbridge_suite的安装 78 
3.5.2 测试html通信 79 
4章 TF简介及应用 87 
4.1 TF概述 88 
4.2 TF的简单使用 88 
4.3 编写TF发布与接收程序 93 
5章 SLAM简介及应用 100 
5.1 SLAM概述 101 
5.2 gmapping建图功能应用 102 
5.3 ROS gmapping功能解读 103 
5.4 openslam源码解读 108 
5.5 ROS建图实战 119 
5.5.1 ROS地图发布 119 
5.5.2 TF坐标变换发布 124 
5.5.3 模拟激光数据 126 
5.5.4 建图 129 
5.5.5 建图测试 138 
6章 ROS navigation及算法简介 140 
6.1 ROS navigation stack概述 141 
6.2 move_base的配置 142 
6.3 navigation源码解读 150 
6.4 A-Star算法原理与实现 155 
6.5 dwa算法 166 
7章 基于V-rep的ROS开发 176 
7.1 V-rep机器人软件概述 177 
7.1.1 V-rep与Gazebo的区别 178 
7.1.2 V-rep与ROS通信机制 178 
7.2 V-rep安装与ROS配置 179 
7.2.1 环境要求 179 
7.2.2 V-rep的安装 179 
7.2.3 配置RosInterface 180 
7.3 运行V-rep自带ROS控制场景 182 
7.3.1 熟悉V-rep基本作 182 
7.3.2 运行ROS控制场景 183 
7.3.3 ROS发送数据到V-rep 185 
7.4 V-rep环境搭建与ROS控制开发 190 
7.4.1 V-rep环境搭建 190 
7.4.2 激光雷达ROS参数配置 199 
7.5 V-rep与ROS联合实验 201 
7.5.1 gmapping建图测试 201 
7.5.2 导航测试 204 

书名：移动机器人开发技术（激光SLAM版）

定：49.8

出版社：机械工业出版社

出版时间：2022年04月

作者：宋桂岭 明安龙

ISBN编码：9787111701569

490165025

 

本书介绍了以下内容：①当今社会上应用比较广泛的移动机器人以及其主要的应用领域；②机器人作系统的基本知识，并带领读者自己动手实现ROS作系统的基本通信以及完成机器人实验；③介绍了一个简易的移动机器人开发平台是如何从零开始搭建起来的；④机器人感知：移动机器人上比较常用的传感器以及在移动机器人上如何使用这些传感器；⑤机器人控制：移动机器人从接收到指令到动起来之间内信息是如何进行交互的；⑥机器人建图：介绍了的SLAM框架和当前比较流行的SLAM算法，以及如何使用这些SLAM算法在移动机器人上进行建图；⑦机器人路径规划与导航：介绍了移动机器人在建立地图之后如何进行自主移动和自航；⑧移动机器人开发实战：通过介绍送餐机器人原理及实现过程，让读者综合应用本书知识完成一个实际项目的构建。