本书以Dobot魔术师机器人和DashGO D1智能移动平台作为机器人硬件平台，以ROS作为机器人软件操作系统，以百度大脑AI开放平台提供的开发资源作为机器人AI功能支撑，设计了码垛机器人、声控分拣机器人、激光雷达自主导航机器人、视觉循码移动机器人和视觉追踪移动机器人共5个智能机器人创新项目，实现了“国产机器人平台+国产AI开放平台”的无缝组合。
本书以案例教学为特色，注重机器人开发技术与AI技术的融合。本书核心内容既包含必要的机器人学基础知识，如机械臂的正逆运动学模型、二轮差速运动模型等，又包含智能机器人开发的软件环境和AI技术应用方法，如Linux系统的安装与基本操作、ROS的使用、语音识别功能的实现和目标检测功能的实现等。
本书既可以作为高等院校机器人工程、自动化、人工智能、智能科学与技术等专业的本科生、研究生的教材，也可以作为对智能机器人感兴趣的技术人员的参考书。

前言
第1章 绪论
1.1 机器人的定义
1.2 古代机器人简介
1.3 近代机器人简介
1.4 现代机器人简介
1.5 机器人关键技术与产业链
1.6 本书使用的机器人平台简介
1.7 本书使用的AI开发平台简介
1.8 课后习题
第2章 Linux操作系统安装与基本操作
2.1 虚拟机安装Ubuntu 18.04
2.2 双系统安装Ubuntu 18.04
2.3 安装Ubuntu后进行的常用操作
2.4 系统安装过程中可能遇到的问题
2.5 Linux常用命令
2.6 课后习题
第3章 ROS开发环境与传感器适配
3.1 什么是ROS
3.2 ROS安装
3.3 ROS基础
3.4 ROS使用
3.5 ROS开发环境
3.6 ROS下相机的使用
3.7 移动机器人RViz与Gazebo仿真
3.8 常见问题及解决方法
3.9 课后习题
第4章 基于EasyDL的码垛机器人
4.1 项目简介
4.2 EasyDL模型的编译与使用
4.3 Dobot-demo的编译和使用
4.4 TF树的发布与坐标变换
4.5 机械臂码垛实验
4.6 常见问题及解决方法
4.7 课后习题
第5章 基于EasyDL的声控分拣机器人
5.1 项目简介
5.2 图像分割算法简介
5.3 基于EasyDL的图像分割
5.4 语音识别技术原理简介
5.5 基于EasyDL的语音识别
5.6 短语音识别API
5.7 声控分拣机器人实验
5.8 课后习题
第6章 EAI机器人自主导航
6.1 项目简介
6.2 EAI机器人的编译与使用
6.3 激光雷达的原理与使用
6.4 Gmapping建图
6.5 AMCL粒子滤波简介
6.6 move_base自主导航
6.7 课后习题
第7章 移动机器人视觉循码项目
7.1 项目简介
7.2 视觉循码原理
7.3 基于pyzbar库的移动机器人视觉循码实现
7.4 基于百度智能云API的移动机器人循码实现
7.5 可能遇到的问题
7.6 课后习题
第8章 移动机器人视觉追踪项目
8.1 项目简介
8.2 视觉追踪原理
8.3 基于EasyDL的物体检测模型
8.4 机器人视觉追踪实验操作
8.5 课后习题
附录 课后习题参考答案
参考文献