越来越多的机器人正走向人们的生活及生产环境，机器人操作系统（Robot Operating System，ROS）作为一种重要的软件开发框架，提高了机器人系统的开发与部署效率，在分工协作、软件维护和系统扩展中具有重要意义。本书以任务为驱动，按照工作导向的思路展开教学与实践学习，通过“学中做、做中学”的方式，循序渐进地介绍机器人操作系统应用开发方法，通过构思、设计、实施和运行多个环节，构建基于传感器的智能机器人系统。本书内容全面，包括机器人系统组成、将机器人连接到ROS、建立机器人系统模型、移动机器人激光SLAM、移动机器人自主导航、基于多传感器的SLAM、机械臂运动控制、计算机视觉、基于视觉的机械臂抓取、移动机器人视觉SLAM、ROS 2.0介绍与编程基础等内容，有利于读者掌握ROS原理与应用实践开发方法，培养软件全栈开发能力。
本书通俗易懂、内容丰富，是作者团队多年机器人科研项目和产品开发的积累，书中提供了大量的实例代码供读者学习研究。
本书可作为高等院校自动化、机器人工程、人工智能、机电一体化等相关专业的“机器人系统原理”“机器人操作系统”“机器人系统应用开发”课程的教材和教学参考书，也可以作为工程实训与学科竞赛的实践教材和实验配套教材，同时还可供广大希望从事机器人系统开发和设计的工程技术人员、教师或者个人参考。

刘锦涛，博士，易科机器人实验室（exbof.net）创始人，致力于机器人导航与控制技术研究，并热衷于机器人前沿技术的分享，是国内最早的ROS技术传播者之一。拥有机器人方面译著4本、专著1本。他翻译的《嵌入式机器人学》被新闻出版总署评为2012年年度优秀科技图书，《机器人与未来》被《第一财经》节目评为2015年年度特别推荐图书。

第1章 机器人系统组成
1.1 移动底盘和机械臂
1.1.1 移动底盘
1.1.2 机械臂
1.2 机器人系统的硬件组成
1.2.1 控制系统
1.2.2 驱动系统
1.2.3 执行机构
1.2.4 传感系统
1.3 传感器说明与功能介绍
1.3.1 编码器
1.3.2 惯性测量单元
1.3.3 激光雷达
1.3.4 相机
1.3.5 红外传感器
1.3.6 超声波传感器
1.3.7 毫米波雷达
1.3.8 碰撞传感器
1.3.9 多传感器融合
1.4 机器人系统的软件组成
1.4.1 操作系统
1.4.2 应用软件
任务 远程桌面连接：使用Spark机器人平台
1.5 本章小结
扩展阅读
练习题
第2章 将机器人连接到ROS
2.1 初识ROS
2.1.1 ROS起源
2.1.2 ROS架构
2.1.3 ROS特点
2.2 如何安装ROS
2.2.1 操作系统和ROS版本
2.2.2 Linux基础简介
2.2.3 ROS安装
2.2.4 设置环境变量
2.2.5 验证安装
2.3 ROS文件系统与通信机制
2.3.1 文件系统
2.3.2 ROS通信及其工作机制
2.4 编写第一个ROS程序
2.4.1 ROS功能包依赖管理
2.4.2 ROS工作空间
2.4.3 功能包创建与编译
任务1 运行一个简单ROS程序
2.4.4 ROS节点的编写规则
2.4.5 运行节点的两种途径
2.4.6 launch文件
2.4.7 坐标变换基础
任务2 让小海龟跑起来
2.5 ROS常用组件
2.5.1 可视化工具
2.5.2 rosbag数据记录与回放
2.5.3 ROS调试工具箱
2.6 Spark底盘控制
任务3 让Spark机器人运动起来
2.7 ROS外接设备介绍
2.7.1 遥控手柄
2.7.2 激光雷达
2.7.3 视觉传感器
2.7.4 惯性测量单元与定位模块
2.7.5 伺服电机
2.7.6 嵌入式控制器
2.8 本章小结
扩展阅读
练习题
第3章 建立机器人系统模型
3.1 移动底盘运动模型与控制
3.1.1 移动机器人运动模型与位置表示
3.1.2 URDF建模
3.1.3 机器人状态发布
3.1.4 移动底盘运动控制
任务1 控制ROS仿真机器人与真实机器人同步运动
3.2 基于激光雷达的环境感知
3.2.1 rplidar功能包
3.2.2 hector_mapping介绍
3.2.3 hector_mapping的使用
任务2 小车运动时的点云数据
3.3 本章小结
参考文献
扩展阅读
练习题
第4章 移动机器人激光SLAM
4.1 SLAM基本原理
4.1.1 SLAM概述
4.1.2 移动机器人坐标系
任务1 机器人坐标变换
4.1.3 ROS导航与定位过程
4.1.4 环境建图与位姿估计
4.2 Gmapping算法
4.2.1 原理分析
4.2.2 实施流程
任务2 基于Gmapping算法的激光2D建图
4.3 Hector SLAM算法
4.3.1 原理分析
任务3 基于Hector SLAM算法的激光2D建图
4.3.2 建图结果
4.4 本章小结
参考文献
扩展阅读
练习题
第5章 移动机器人自主导航
5.1 基于地图的定位
5.1.1 蒙特卡罗定位
5.1.2 自适应蒙特卡罗定位
任务1 移动机器人定位
5.2 基于地图的自主导航
5.2.1 导航框架
5.2.2 全局路径规划
5.2.3 局部路径规划
5.2.4 导航功能包
任务2 移动机器人导航
5.3 本章小结
参考文献
扩展阅读
练习题
第6章 基于多传感器的SLAM
6.1 惯性测量单元模型与标定
6.1.1 惯性测量单元测量模型
6.1.2 系统误差的预标定
6.1.3 随机误差的预标定
6.2 激光雷达与IMU的外参标定
6.3 差速轮式移动机器人的运动里程计模型
6.4 基于卡尔曼滤波的多传感器融合
任务1 基于滤波器的SLAM算法
6.5 Cartographer算法
6.5.1 原理分析
任务2 基于图优化的SLAM
6.5.2 建图结果
6.6 本章小结
参考文献
扩展阅读
练习题
第7章 机械臂运动控制
7.1 机械臂建模
7.1.1 ROS中常用的机械臂
7.1.2 机械臂URDF模型
7.1.3 机械臂URDF建模
7.2 机械臂控制——MoveIt
7.2.1 MoveIt简介
7.2.2 Setup Assistant配置机械臂
7.2.3 MoveIt可视化控制
7.2.4 机械臂运动学
任务1 让机械臂动起来——MoveIt与Gazebo仿真
7.3 MoveIt编程——机械臂运动规划
7.3.1 关节空间运动规划
7.3.2 工作空间运动规划
7.3.3 笛卡尔空间运动规划
7.3.4 机械臂碰撞检测
任务2 数字孪生——真实机械臂与仿真机械臂同步运动
7.4 本章小结
参考文献
扩展阅读
练习题
第8章 计算机视觉
8.1 认识OpenCV
8.1.1 安装OpenCV
8.1.2 使用OpenCV
8.2 单目视觉传感器的使用
任务1 图像采集
8.3 相机标定
8.3.1 针孔相机模型
8.3.2 畸变模型
8.3.3