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內容簡介
Robot Operating System是機器人研究單位以及機器人建模、模擬與原型開發的公司普遍採用的軟體框架。藉由本書的指引,您可以如何將ROS應用於實體機器人開發。
 
本書收錄了超過14個ROS機器人專題,不需要太多硬體元件就可以進行開發。由ROS與安裝流程開始。基礎概念介紹完畢之後,就會進入各個有趣的專題,例如自駕車、自動化機器人,還有使用ROS搭配深度學習技術來辨識影像。
 

對於想要在機器人領域闖出一番天地的狂熱玩家來說,本書是您的最佳指引。
 
您從本書中會學到:
.使用ROS作出自駕車
.使用深度學習技術搭配ROS開發智能機器人
.熟悉3D物體辨識
.使用虛擬實境技術與ROS來控制機器人
.使用ROS製作AI聊天機器人
.使用ROS來認識關於機器人的自動導航技術
.使用ROS來偵測與追蹤臉孔
.使用手勢來認識機器人的遙操作技術
.使用Matlab搭配Android製作以ROS為基礎的程式
.使用TurtleBot製作互動式程式


作者簡介
 
Lentin Joseph
 
一名作家、企業家、電子工程師、機器人狂熱者、機器視覺專家、嵌入式系統程式設計師以及印度Qbotics Labs的創辦人,這是一家專注於生產機器人與機器視覺領域產品的公司。

 
個人部落格:www.technolabsz.com


  • 1 使用 ROS 來開發機器人應用程式(第1頁)
    • 認識 ROS(第2頁)
    • 支援 ROS 的機器人與感測器(第5頁)
    • ROS 的基礎(第9頁)
    • ROS 的訊息傳遞方式(第13頁)
    • ROS 的 client 函式庫(第15頁)
    • ROS 的工具程式(第15頁)
    • ROS 的各種模擬器(第17頁)
    • 在 Ubuntu 16 . 04 LTS 上安裝 ROS kinetic(第18頁)
    • 在虛擬機器上設定 ROS(第24頁)
    • ROS 工作空間(第25頁)
    • ROS 在產業與學術領域的發展機會(第27頁)
    • 問題(第29頁)
    • 總結(第29頁)
  • 2 使用 ROS、Open - CV 與 Dynamixel 伺服機進行臉孔偵測與追蹤(第31頁)
    • 專題總覽(第32頁)
    • 硬體與軟體需求(第32頁)
    • ROS 控制網路攝影機(第37頁)
    • 在 ROS 中控制 Dynamixel(第46頁)
    • 建立 ROS 的臉孔追蹤套件(第47頁)
    • 操作 ROS 的臉孔追蹤套件(第50頁)
    • 問題(第69頁)
    • 總結(第70頁)
  • 3 使用 ROS 打造媲美 Apple Siri 的聊天機器人(第71頁)
    • 社交機器人(第72頁)
    • 打造社交機器人(第73頁)
    • 需要的東西(第75頁)
    • 認識 AIML(第75頁)
    • AIML ROS 套件(第83頁)
    • 問題(第92頁)
    • 總結(第92頁)
  • 4 使用 ROS 控制嵌入式開發板(第93頁)
    • 認識熱門的嵌入式開發板(第94頁)
    • 使用 ROS 控制 Arduino(第102頁)
    • 問題(第126頁)
    • 總結(第126頁)
  • 5 使用手勢來遙控機器人(第127頁)
    • 使用鍵盤遙控 ROS Turtle(第128頁)
    • 使用手勢進行遙控(第130頁)
    • 設定專題(第133頁)
    • MPU – 9250 對 Arduino 與 ROS 互動(第134頁)
    • 在 Rviz 中將 IMU TF 資料視覺化(第141頁)
    • 將 IMU 資料轉換為 twist 訊息(第142頁)
    • 最終整合並執行(第145頁)
    • 使用 Android 手機進行遙控(第147頁)
    • 問題(第150頁)
    • 總結(第150頁)
  • 6 物體偵測與辨識(第151頁)
    • 什麼是物體偵測與辨識?(第152頁)
    • ROS 的 find _ object _ 2d 套件(第154頁)
    • 認識 3 D 物體辨識(第164頁)
    • 介紹 ROS 中的 3 D 物體辨識套件(第166頁)
    • 由 3 D 網格偵測與辨識物體(第168頁)
    • 辨識物體(第175頁)
    • 問題(第178頁)
    • 總結(第178頁)
  • 7 使用 ROS 與 TensorFlow 進行深度學習(第179頁)
    • 簡介深度學習與其應用(第180頁)
    • 深度學習的機器人應用(第181頁)
    • 深度學習函式庫(第182頁)
    • 認識 TensorFlow(第183頁)
    • 使用 ROS 與 TensorFlow 辨識影像(第192頁)
    • ROS 影像辨識節點(第194頁)
    • 認識 scikit - learn(第198頁)
    • SVM 以及其機器人領域應用(第200頁)
    • 問題(第203頁)
    • 總結(第203頁)
  • 8 在 Matlab 與 Android 平台上執行 ROS(第205頁)
    • 認識 ROS – MATLAB 介面(第206頁)
    • 在 Matlab 中設定 Robotics Toolbox(第207頁)
    • 讓 MATLAB 連上 ROS 網路(第210頁)
    • 由 MATLAB 控制 ROS 機器人(第214頁)
    • 認識 Android 與其 ROS 介面(第222頁)
    • 安裝 ROS – Android 介面(第229頁)
    • 操作 ROS - Android 應用程式(第230頁)
    • 程式碼說明(第237頁)
    • 建立具備 ROS – Android 介面之簡易應用程式(第239頁)
    • 問題(第241頁)
    • 總結(第241頁)
  • 9 製作全自動移動式機器人(第243頁)
    • 機器人規格及設計總覽(第244頁)
    • 為機器人設計並選擇馬達和輪子(第244頁)
    • 繪製機器人本體的 2D 和 3D 模型(第246頁)
    • 在 Gazebo 上執行機器人模擬(第252頁)
    • 差速驅動機器人的數學模型(第253頁)
    • 設計並打造真正的機器人硬體(第263頁)
    • 透過 ROS 控制機器人硬體(第270頁)
    • Chefbot 的 Gmapping 和定位(第274頁)
    • 問題(第276頁)
    • 總結(第277頁)
  • 10 用 ROS 製作自駕車(第279頁)
    • 認識自駕車(第280頁)
    • 於 Gazebo 模擬配有感測器的自駕車(第314頁)
    • 用 ROS 控制 DBW車輛(第321頁)
    • Udacity 的開放原始碼自駕車模擬器(第326頁)
    • 問題(第329頁)
    • 總結(第329頁)
  • 11 用 VR 頭盔與 Leap Motion 來遙控機器人(第331頁)
    • 認識 VR 頭盔與 Leap Motion(第332頁)
    • 專案需求(第335頁)
    • 專案設計與運作(第335頁)
    • 在 Ubuntu 14 . 04 . 5 上安裝 Leap Motion SDK(第337頁)
    • 在 Rviz 中視覺化呈現 Leap Motion 資料(第343頁)
    • 使用 Leap Motion 控制器建立遙控節點(第344頁)
    • 建立 ROS - VR Android 應用程式(第347頁)
    • 使用 ROS - VR 應用程式並與 Gazebo 互動(第348頁)
    • 在 VR 中操作 TurtleBot 模擬器(第351頁)
    • ROS - VR 應用程式疑難排解(第353頁)
    • 整合 ROS - VR 應用程式與 Leap Motion 遙控(第354頁)
    • 問題(第355頁)
    • 總結(第355頁)
  • 12 透過網路來控制機器人(第357頁)
    • 認識 ROS 的 web 套件(第358頁)
    • 在 ROSKinetic 中設定 ROS web 套件(第360頁)
    • 在 ROSKinetic 中安裝 tf 2 _ web _ republisher(第362頁)
    • 在網路瀏覽器遙控機器人與視覺化呈現資料(第363頁)
    • 從網路瀏覽器控制機器人關節(第370頁)
    • 機器人監控程式(第374頁)
    • 網路版語音控制機器人(第377頁)
    • 執行語音控制機器人程式(第381頁)
    • 問題(第383頁)
    • 總結(第383頁)
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