開源機器人操作系統(tǒng)：ROS

前言
術(shù)語列表
第一章  ROS簡介
  1.1 ROS簡介
  1.2 ROS安裝
  1.3 ROS支持的機器人
  1.4 ROS網(wǎng)上資源
第二章  ROS總體框架及基本命令
  2.1 ROS總體框架
  2.1.1 文件系統(tǒng)級
  2.1.2 計算圖級
  2.1.3 社區(qū)級
  2.1.4 更高層概念
  2.1.5 名稱
  2.2 ROS基本命令
  2.2.1 ROS文件系統(tǒng)命令
  2.2.2 ROS核心命令
  2.3 工具
  2.3.1 3D可視化工具：rviz
  2.3.2 傳感器數(shù)據(jù)記錄與可視化工具：rosbag和rxbag
  2.3.3 畫圖工具：rxplot
  2.3.4 系統(tǒng)可視化工具：rxgraph
  2.3.5 rxcoole
  2.3.6 tf命令
  2.4 例子
  2.4.1 創(chuàng)建ROS消息和服務
  2.4.2 記錄和回放數(shù)據(jù)
  2.4.3 手工創(chuàng)建ROS功能包
  2.4.4 人項目上運行roslaunch
  2.4.5 在多臺機器上運行ROS系統(tǒng)
  2.4.6 定義客戶消息
第三章  ROS客戶端庫
  3.1 概述
  3.2 roscpp客戶端庫
  3.2.1 簡單的主題發(fā)布者和主題訂閱者
  3.2.2 簡單的服務器端和客戶端
  3.2.3 roscpp中參數(shù)的使用
  3.2.4 從節(jié)點句柄存取私有名稱
  3.2.5 用類方法訂閱和回調(diào)服務
  3.2.6 計時器
  3.2.7 帶動態(tài)町重配置及參數(shù)服務器的主題發(fā)布者訂閱者節(jié)點(C++)
  3.2.8 帶動態(tài)可重配置及參數(shù)服務器的主題發(fā)布者訂閱者節(jié)點(Pytl]on)
  3.2.9 組合c++Pytlion主題發(fā)布者訂閱者節(jié)點
  3.3 rospy客戶端庫
  3.3.1 簡單的主題發(fā)布者訂閱者
  3.3.2 簡單的服務端和客戶端
  3.3.3 rospy中參數(shù)的使用
  3.3.4 rospy中numpy的使用
  3.3.5 rospy運行日志
  3.3.6 ROSPythonMakefile文件
  3.3.7 設置PYTHONPATH
  3.3.8 發(fā)布消息
  3.4 roslisp客戶端庫
  3.5 實驗階段的客戶端庫
  3.5.1 rosjava
  3.5.2 roslua
第四章  openCV
  4.1 image_common功能包集
  4.1.1 image_raport功能包
  4.1.2 camera_calibration.pae功能包
  4.1.3 camera_jnfo_znanager功能包
  4.1.4 polled_camera功能包
  4.2 image_pipeline功能包集
  4.3 vision_opencv功能包集
  4.3.1 opencv2
  4.3.2 cv_bridge
  4.3.3 image_geometry
  4.4 投影tf坐標系到圖像(C++)
  4.5 演示例子
  4.5.1 使用顏色追蹤物體
  4.5.2 識別物體
第五章  SLAM和導航
  5.1 使用tf配置機器人
  5.2 通過ROS發(fā)布里程計信息
  5.3 通過ROS發(fā)布傳感器數(shù)據(jù)流
  5.4 SLAM
  5.4.1 SLAM簡介
  5.4.2 slam_gmapping功能包
  5.4.3 使用記錄的數(shù)據(jù)建立地圖
  5.4.4 模擬器中建立地圖
  5.4.5 模擬器中使用客戶定制地圖
  5.5 配置和使用導航功能包集
  5.5.1 導航功能包集摹本操作
  5.5.2 在機器人上設置和配置導航功能包集
  5.5.3 rviz與導航功能包集配合使用
  5.5.4 發(fā)送目標到導航功能包集
第六章  抓取操作
  6.1 機器人手臂的運動規(guī)劃
  6.1.1 安裝和配置
  6.1.2 編譯于臂導航功能包集
  6.1.3 啟動模擬器和仿真環(huán)境
  6.1.4 啟動相關(guān)節(jié)點
  6.1.5 控制于臂運動
  6.2 運動規(guī)劃的環(huán)境表示
  6.2.1 基于白濾波數(shù)據(jù)構(gòu)建碰撞地圖
  6.2.2 檢測關(guān)節(jié)軌跡碰撞
  6.2.3 給定機器人狀態(tài)下的碰撞檢測
  6.2.4 添加已知點到運動規(guī)劃環(huán)境
  6.2.5 添加物體到機器人本體
  6.3 用于PR2機器人手臂的運動學
  6.3.1 從PR2運動學開始
  6.3.2 從運動學節(jié)點獲取運動學求解器信息
  6.3.3 PR2手臂運動學正解
  6.3.4 PR2手臂運動學逆解
  6.3.5 PR2于臂無碰撞運動學逆解
  6.4 用于PR2機器人手臂的安全軌跡控制
  6.5 使用軌跡濾波節(jié)點進行軌跡濾波
  6.5.1 生成無碰撞三次樣條軌跡
  6.5.2 使用軌跡濾波服務器對關(guān)節(jié)軌跡進行濾波
  6.5.3 學習如何創(chuàng)建自己的軌跡濾波
  6.6 機器人狀態(tài)和軌跡可視化
第七章  Kinect
  7.1 Kinect簡介
  7.2 安裝驅(qū)動
  7.2.1 Ubuntu系統(tǒng)上安裝Kinect
  7.2.2 基十源的安裝
  7.3 測試
  7.3.1 測試Kinect彩色攝像機
  7.3.2 測試Kinect深度攝像機
  7.3.3 測試Kinect馬達
  7.4 opennicamera
  7.5 opennitracker
第八章  點云庫
  8.1 PCL簡介
  8.1.1 PCL架構(gòu)
  8.1.2 PCL數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
  8.1.3 PCl與ROS的集成
  8.2 PCL可視化庫
  8.3 PCL與Kinect連接
  8.4 例子
第九章  綜合演示示例
  9.1 實驗一：SLAM(即時定位與地圖構(gòu)建)
  9.2 實驗二：機器人導航-
  9.3 實驗三：識別并抓取物體
參考文獻
彩圖