本書全面細致地講解了ROS 操作系統的重點和難點知識，并通過實際應用案例對無人系統的相關基礎理論和實現方法進行了剖析，讓讀者對ROS 和地面無人系統都有較為深入的認知。主要內容包括ROS 基礎實踐、地面無人系統開發實踐、機器視覺、通信網絡、無人系統編隊、無人系統的指揮控制1.0 等不可避開的關鍵性技術內容。同時，本書大量的實戰案例均附有實現代碼，讓讀者在閱讀學習過程中能夠及時參與到實踐過程中，幫助讀者更好地理解各個知識點。
本書適合機器人方向的技術人員使用，也可以供高校及職業院校機器人或自動化相關專業師生閱讀，還可供對ROS 和地面無人系統感興趣的人群閱讀學習。
第1章 地面無人系統與ROS簡介 001
1.1 地面無人系統簡介 001
1.1.1 智能機器人與地面無人系統 001
1.1.2 地面無人系統發展現狀 002
1.1.3 地面無人系統的特點 003
1.1.4 地面無人系統的關鍵技術 003
1.1.5 地面無人系統發展研究課題 005
1.2 ROS簡介 006
1.2.1 ROS和機器人 006
1.2.2 ROS的主要特點 007
1.2.3 ROS版本 008
1.2.4 ROS學習資源 010
第2章 ROS入門 011
2.1 ROS基本概念 011
2.1.1 ROS主要功能 011
2.1.2 ROS主要框架 013
2.2 ROS文件系統 014
2.2.1 catkin 編譯系統 014
2.2.2 ROS工作空間 017
2.2.3 ROS功能包 018
2.2.4 launch 啟動文件 022
2.2.5 launch 自啟動 025
2.3 ROS通信機制 027
2.3.1 節點及節點管理器 027
2.3.2 消息 028
2.3.3 話題 029
2.3.4 服務 041
2.3.5 動作 047
2.3.6 參數服務器 052
2.3.7 pluginlib 057
2.3.8 nodelet 062
2.3.9 rosbridge 063
2.3.10 rosserial 070
第3章 ROS基礎實踐 075
3.1 Ubuntu 與ROS的安裝 075
3.1.1 虛擬機安裝準備 075
3.1.2 雙系統安裝準備 080
3.1.3 Ubuntu 安裝 085
3.1.4 Ubuntu arm 版安裝 087
3.1.5 ROSNoetic 安裝 088
3.1.6 ROS測試 089
3.2 ROS常用工具 090
3.2.1 可視化工具 090
3.2.2 仿真工具 092
3.2.3 調試工具 094
3.3 ROS機器人3D 建模 096
3.3.1 統一機器人描述格式——URDF 096
3.3.2 建立URDF 模型 097
3.3.3 建立xacro 模型 104
3.4 虛擬環境下的仿真測試 106
3.4.1 Gazebo 仿真 106
3.4.2 ArbotiX 仿真 117
第4章 基于ROS的地面無人系統開發實踐和進階 120
4.1 地面無人系統常用傳感器 120
4.1.1 常用激光雷達 120
4.1.2 IMU 122
4.1.3 相機（攝像頭） 122
4.1.4 組合導航 123
4.2 navigation 導航 123
4.2.1 導航功能包 123
4.2.2 move_base 124
4.2.3 常用路徑規劃算法 125
4.2.4 A*全局路徑規劃算法及優化 128
4.3 gmapping 算法 131
4.3.1 gmapping 簡介 131
4.3.2 gmapping 面向用戶開放的接口 131
4.3.3 gmapping 節點的配置與運行 133
4.4 cartographer 算法 134
4.4.1 cartographer 簡介 134
4.4.2 cartographer 面向用戶開放的接口 135
4.4.3 cartographer 節點的配置與運行 136
4.4.4 gmapping 與cartographer 138
4.5 little_car 綜合軟件包 138
4.5.1 little_car 軟件包通用操作 139
4.5.2 底盤 141
4.5.3 思嵐激光雷達 155
4.5.4 攝像頭（相機） 155
4.5.5 組合導航模塊 157
4.5.6 navigation 166
4.5.7 cartographer 建圖 170
4.6 其他開源完整的車輛模型 173
第5章 機器視覺在地面無人系統中的應用 174
5.1 OpenCV 和cv-bridge 簡介 174
5.1.1 OpenCV 讀取本地圖片 174
5.1.2 OpenCV 讀取攝像頭視頻 180
5.2 視覺SLAM 187
5.2.1 視覺里程計 187
5.2.2 非線性優化 188
5.2.3 回環檢測 188
5.2.4 構建地圖 188
5.3 障礙物預測 189
5.3.1 數學模型 189
5.3.2 碰撞預測及策略 190
5.4 二維碼識別 191
5.4.1 識別算法簡介 191
5.4.2 目標點二維碼提取 191
5.4.3 使用無人車攝像頭對二維碼進行識別 194
5.5 非結構化道路識別 195
5.5.1 非結構化道路識別的意義 195
5.5.2 主流非結構化道路識別算法 196
5.5.3 DeeplabV3+分割算法 198
5.5.4 DeeplabV3+分割算法優化改進 198
第6章 地面無人系統的通信網絡 203
6.1 計算機網絡協議 203
6.1.1 OSI 7 層協議 203
6.1.2 TCP/IP 網絡協議族 205
6.1.3 其他計算機網絡協議 206
6.2 TCP/IP 網絡分層模型與協議棧協議 207
6.2.1 TCP/IP 網絡分層模型 207
6.2.2 TCP/IP 網絡協議棧 207
6.3 網絡分類 228
6.3.1 地域范圍分類 228
6.3.2 拓撲結構分類 229
6.3.3 4G 及5G 移動通信 231
6.3.4 無線自組網 233
6.3.5 數據鏈 238
6.4 不同場景下無人系統中的網絡連接 239
6.4.1 無人系統內部模塊通信網絡 240
6.4.2 局域網場景下的單無人系統的測試與調試 243
6.4.3 局域網場景下的多無人系統的組網 244
6.4.4 廣域網場景下的多無人系統的組網 245
6.5 多無人系統的組網的通信協議 246
6.5.1 基于UDP 組播方式的無中心服務器通信 247
6.5.2 基于UDP 或TCP 的有中心服務器通信 248
第7章 地面無人系統編隊 255
7.1 地面無人系統編隊簡介 255
7.2 鴿群算法及其改進 256
7.2.1 無人車編隊算法 256
7.2.2 鴿群算法 256
7.2.3 鴿群算法改進 257
7.3 領航跟隨法編隊控制 258
7.4 無人系統編隊仿真 259
7.4.1 路徑規劃仿真 259
7.4.2 領航跟隨仿真 260
7.5 無人系統實車編隊 262
第8章 無人系統的指揮控制1.0 265
8.1 無人系統指控軟件的用途 265
8.1.1 單機無人車指控系統 265
8.1.2 集群無人車指控系統 266
8.2 指控軟件XCommander 266
8.3 開發指控軟件的rviz SLAM 模塊 267
8.3.1 開發環境配置 267
8.3.2 創建演示模塊項目myviz 270
8.3.3 調整演示模塊項目myviz 273
8.3.4 軟件方法學與編程技術準備 277
8.3.5 關注ROS話題 281
8.3.6 程序文件 284
8.3.7 調試 296
8.4 無人車側軟件 302
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