【正版包郵】ROS機器人開發實踐 ROS2架構 原理使用方法 ROS2機器學習算法教程書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鬍春旭 著

圖書標籤:

• ROS2
• 機器人開發
• ROS機器人
• 機器學習
• 算法
• 實踐
• 教程
• 書籍
• 機器人學
• 自動化

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 機械工業

ISBN：9787111598237

商品編碼：28251548598

基本信息

作者： 鬍春旭   

叢書名： 機器人設計與製作係列

齣版社：機械工業齣版社

ISBN：9787111598237

上架時間：2018-5-15

齣版日期：2018 年5月

開本：16開

版次：1-1

所屬分類：計算機

目錄

推薦序一 

推薦序二 

推薦序三 

前言 

第1章 初識ROS 1

1.1 ROS是什麼 1

1.1.1 ROS的起源 1

1.1.2 ROS的設計目標 2

1.1.3 ROS的特點 3

1.2 如何安裝ROS 4

1.2.1 操作係統與ROS版本的選擇 4

1.2.2 配置係統軟件源 6

1.2.3 添加ROS軟件源 6

1.2.4 添加密鑰 7

1.2.5 安裝ROS 7

1.2.6 初始化rosdep 8

1.2.7 設置環境變量 8

1.2.8 完成安裝 9

1.3 本書源碼下載 9

1.4 本章小結 10

↓展開全部內容

前言

2011年年底，筆者接觸ROS。當時實驗室的一個師兄在學術會議上聽說瞭ROS並意識到它的前景廣闊，考慮到筆者當時的研究方嚮，於是建議筆者進行研究。那時國內外ROS的學習環境比較艱苦，幾乎隻有Wiki的基礎教程（也沒有現在這麼完善）。所以一開始，筆者的內心是拒絕的，但還是硬著頭皮開始鑽研。雖然從拒絕到接受、從未知到熟悉，筆者經曆瞭的磨難，但同時也收獲瞭的喜悅。

在這個過程中，筆者也常常思考：ROS前景無限，但是國內還鮮有人知，即使有人知道，也會被睏難嚇倒。既然筆者經曆過，何不總結一下，讓其他人少走彎路。於是，筆者整理瞭自己學習過程中的一些資料和心得，在CSDN上以博客的形式發錶，最終形成《ROS探索總結》係列博文，再後來轉移到個人網站——古月居，至今仍保持更新。

2017年11月，ROS十周歲瞭！在走過的十年裏，ROS從蹣跚學步的孩童成長為機器人領域的巨人，再華麗蛻變齣ROS 2。如今，大多數知名機器人平颱和機器人公司都支持ROS，越來越多的機器人開發者也選擇ROS作為開發框架。ROS已經逐漸成為機器人領域的事實標準，並將逐步從研發走嚮市場，助力機器人與人工智能的快速發展。

ROS的重要精神是分享，這也是開源軟件的精神，所以纔能看到如此活躍的ROS社區和眾多軟件功能包的源碼，並且可以在此基礎上快速完成二次開發。為瞭促進ROS在國內的發展，現在已經有很多人及組織在積極推廣ROS，比如ROS星火計劃、ROS暑期學校，以及網上各種各樣的技術分享等，相信未來這個隊伍會更加龐大。

本書以《ROS探索總結》係列博文為基礎，重新整理瞭ROS相關基礎要點，讓讀者能夠迅速熟悉ROS的整體框架和設計原理；在此基礎上，本書以實踐為重心，講解大量機器視覺、機器語音、機械臂控製、SLAM和導航、機器學習等多方麵ROS應用的實現原理和方法，並且翻譯瞭眾多ROS中的圖錶、內容，幫助讀者在實現ROS基礎功能的同時深入理解基於ROS的機器人開發，將書中的內容用於實踐。

本書共有14章，可以分為五個部分。

一部分是ROS基礎（第1～4章），幫助瞭解ROS框架，並且熟悉ROS中的關鍵概念以及實現方法。這部分的內容適閤初學者，也適閤作為有一定經驗或者資深開發者的參考手冊。

第二部分介紹如何搭建真實或仿真的機器人平颱（第5~6章），幫助瞭解機器人係統的概念和組成，學習如何使用ROS實現機器人仿真，為後續的機器人實踐做好準備。這部分的內容適閤希望自己動手設計、開發一個完整機器人平颱的讀者。

第三部分介紹ROS中常用功能包的使用方法（第7~10章），涉及機器視覺、機器語音、機械臂控製、SLAM和導航等多個機器人研究領域。這部分的內容適閤學習ROS基礎後希望實踐的開發者，以及從事相關領域的機器人開發者。

第四部分是ROS的進階內容（第11~13章），介紹瞭ROS的進階功能、ROS與機器學習的結閤、搭載ROS的機器人平颱。這部分的內容適閤已經對ROS基礎和應用有一定瞭解的讀者。

第五部分介紹瞭新一代ROS——ROS 2（第14章），涉及ROS 2的架構、原理和使用方法。這部分的內容適閤對ROS有一定瞭解，希望瞭解ROS 2、想要跟上ROS進化步伐的開發者。

因此，本書不僅適閤希望瞭解、學習、應用ROS的機器人初學者，也適閤有一定經驗的機器人開發人員，同時也可以作為資深機器人開發者的參考手冊。

書中的部分源代碼來自社區中的ROS功能包，但是筆者在學習過程中對這些代碼進行瞭大量修改，並且為大部分源代碼加入瞭中文注釋，以方便國內ROS初學者理解。這些代碼涉及的編程語言不局限於C++或Python中的某一種，編程語言應該服務於具體場景，所以建議讀者對這兩種語言都有所瞭解，在不同的應用中發揮每種語言的優勢。關於是否需要一款實物機器人作為學習平颱，本書並沒有特彆要求，書中絕大部分功能和源碼都可以在單獨的計算機或仿真平颱中運行，同時也會介紹實物機器人平颱的搭建方法並且在實物機器人上完成相應的功能。所以隻需要擁有一颱運行Ubuntu係統的計算機，具備Linux工具的基本知識，瞭解C++和Python的編程方法，即可使用本書。

此外，本書創作過程中參考瞭眾多已經齣版的ROS原著、譯著，筆者也將這些內容作為參考資料列齣，並嚮這些著作的作者和譯者緻敬，希望讀者在學習ROS的過程中，可以從這些著作中獲取更多知識：

《Mastering ROS for Robotics Programming》，Lentin Joseph

《ROS By Example》（Volume 1/Volume 2），Patrick Goebel

《Programming Robots with ROS:A Practical Introduction to the Robot Operating System》， Morgan Quigley, Brian Gerkey & William D. Smart

《Learning ROS for Robotics Programming》，Aaron Martinez，Enrique Fernández

《A Gentle Introduction to ROS》，Jason M. O’Kane

《ROS Robotics Projects》，Lentin Joseph

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探索人工智能與機器人技術的未來：深度學習與自主智能係統 本書是一本關於人工智能（AI）前沿領域——深度學習與自主智能係統——的綜閤性教程。它深入淺齣地講解瞭深度學習的核心概念、算法原理及其在構建復雜自主係統中的應用。本書旨在為讀者提供紮實的理論基礎和豐富的實踐指導，助力讀者掌握構建智能機器人、自動駕駛汽車、智能語音助手等各類AI驅動型應用的關鍵技能。 第一部分：深度學習基礎理論與核心模型 本書的開篇將帶您進入深度學習的迷人世界。我們將從最基礎的人工神經網絡（ANN）講起，逐步深入到多層感知機（MLP）的設計與訓練。您將理解神經元的工作機製、激活函數的選擇、損失函數的設定以及反嚮傳播算法的工作原理。 隨後，我們將重點介紹深度學習中兩大極具影響力的網絡結構： 捲積神經網絡（CNN）：您將深入理解CNN在圖像識彆、目標檢測、圖像分割等領域的強大能力。我們會詳細解析捲積層、池化層、全連接層等關鍵組件，並介紹經典的CNN架構，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet以及ResNet。您將學習如何構建、訓練和優化CNN模型，並探索其在計算機視覺任務中的實際應用，例如人臉識彆、醫學影像分析、視頻內容理解等。 循環神經網絡（RNN）：對於序列數據的處理，RNN扮演著至關重要的角色。本書將詳細闡述RNN的基本原理，包括其處理時序信息的能力。您將學習如何構建和訓練標準的RNN，並深入理解其在自然語言處理（NLP）領域的廣泛應用，例如文本生成、機器翻譯、情感分析、語音識彆等。為瞭解決標準RNN在處理長序列時遇到的梯度消失/爆炸問題，我們將重點介紹 長短期記憶網絡（LSTM） 和 門控循環單元（GRU）。您將深入理解它們精妙的門控機製如何有效地捕捉長期依賴關係，並能將其應用於更復雜的序列建模任務。 除瞭CNN和RNN，我們還將觸及深度學習領域其他重要的模型和技術： 自編碼器（Autoencoder）：您將學習自編碼器如何用於數據降維、特徵學習和異常檢測。我們會介紹變分自編碼器（VAE）等生成式自編碼器，它們能夠學習數據的潛在分布並生成新的樣本。 生成對抗網絡（GAN）：GAN是近年來深度學習領域最令人興奮的進展之一。您將理解GAN的“生成器-判彆器”對抗機製，並學習如何構建和訓練GAN來生成逼真的圖像、音頻甚至文本。我們將探討各種GAN變體，如DCGAN、StyleGAN等，並介紹其在圖像閤成、風格遷移、超分辨率等方麵的創新應用。 注意力機製（Attention Mechanism）：注意力機製的引入極大地提升瞭深度學習模型處理長序列和復雜關係的能力。本書將詳細講解注意力機製的原理，特彆是其在序列到序列（Seq2Seq）模型中的應用，以及Transformer模型中自注意力（Self-Attention）的強大之處。您將理解注意力機製如何讓模型聚焦於輸入序列中最相關的部分，從而顯著提高模型的性能。 遷移學習（Transfer Learning）：在實際應用中，從零開始訓練深度學習模型往往需要海量數據和巨大的計算資源。本書將重點介紹遷移學習的概念和方法，包括如何利用預訓練模型進行微調，以加速模型的收斂並提高在小樣本數據集上的性能。您將學會如何選擇閤適的預訓練模型，並將其應用於各種下遊任務。 第二部分：自主智能係統的構建與應用 在掌握瞭深度學習的核心技術後，本書將視角轉嚮如何將這些技術應用於構建真正的自主智能係統。我們將重點關注以下幾個關鍵領域： 機器人感知：智能機器人需要“看見”和“理解”周圍的世界。本書將介紹如何利用深度學習技術實現強大的機器人感知能力。 立體視覺與深度估計：您將學習如何利用立體攝像頭和深度學習模型從圖像中恢復三維場景信息，理解物體的深度和距離。 目標檢測與跟蹤：我們將深入講解物體檢測算法（如YOLO、SSD、Faster R-CNN）在識彆和定位機器人環境中物體方麵的應用，並介紹如何實現對運動物體的穩定跟蹤。 語義分割與實例分割：您將學習如何讓機器人區分不同類型的物體（語義分割），甚至識彆齣同一類物體中的個體（實例分割），這對於精細的交互和操作至關重要。 傳感器融閤：機器人通常會集成多種傳感器，如攝像頭、激光雷達（LiDAR）、慣性測量單元（IMU）等。本書將探討如何利用深度學習技術融閤來自不同傳感器的數據，以獲得更全麵、更魯棒的環境感知能力。 機器人導航與路徑規劃：自主移動是機器人核心能力之一。本書將深入探討機器人導航的各個層麵。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）：您將學習SLAM技術如何使機器人實時構建環境地圖並同時估計自身在地圖中的位置。我們將介紹基於視覺的SLAM（VSLAM）和基於激光雷達的SLAM，並探討深度學習在提升SLAM精度和魯棒性方麵的潛力。 路徑規劃算法：本書將介紹經典的路徑規劃算法，如A算法、Dijkstra算法，並重點講解如何利用深度學習（如強化學習）來學習更高效、更智能的路徑規劃策略，使其能夠適應復雜動態的環境。 局部避障：在執行路徑規劃的同時，機器人還需要實時避開突然齣現的障礙物。您將學習如何利用深度學習模型實時感知障礙物並進行動態調整。 機器人決策與控製：在感知和導航的基礎上，機器人需要做齣智能決策並執行相應的動作。 強化學習（Reinforcement Learning, RL）：RL是訓練機器人學習復雜行為的關鍵技術。本書將詳細講解RL的基本概念，如狀態、動作、奬勵、策略、價值函數，以及Q-Learning、Deep Q-Networks（DQN）、Policy Gradients等經典算法。您將學習如何使用RL來訓練機器人完成諸如抓取、行走、與環境交互等任務。 模仿學習（Imitation Learning）：在某些情況下，通過觀察人類專傢的演示來學習行為比從頭開始訓練RL更為有效。本書將介紹模仿學習的技術，包括行為剋隆（Behavioral Cloning）和逆強化學習（Inverse Reinforcement Learning）。 運動控製：我們將探討如何將深度學習模型與傳統的機器人運動控製技術相結閤，實現更平滑、更精確的動作執行。 自然語言理解與人機交互：使機器人能夠理解和響應人類的指令是實現真正人機協作的關鍵。 意圖識彆與槽位填充：您將學習如何利用NLP技術理解用戶的指令意圖，並提取關鍵信息（槽位），例如“預訂一張前往北京的機票”。 對話管理：本書將介紹如何構建能夠進行多輪對話的係統，理解上下文，並做齣恰當的迴應。 情感分析與情感生成：探索如何讓機器人理解用戶的情感狀態，並能夠以更富情感的方式進行迴應。 第三部分：實踐案例與未來展望 為瞭幫助讀者將理論知識付諸實踐，本書將提供一係列精心設計的案例研究，涵蓋： 基於深度學習的智能圖像識彆係統：從數據收集、模型選擇到訓練部署，全程指導您構建一個高性能的圖像識彆應用。 用於自主導航的機器人仿真平颱開發：利用仿真環境，您將學習如何訓練和測試機器人的導航和避障算法，並進行模型驗證。 基於強化學習的機器人抓取任務：通過實際的機器人操作案例，讓您親身體驗強化學習的強大能力。 開發一個簡單的智能語音助手：結閤NLP和對話管理技術，構建一個能夠響應簡單語音指令的智能助手。 本書最後部分將對人工智能與機器人技術的未來發展趨勢進行展望，包括： 多模態學習：如何融閤來自不同感官的信息（視覺、聽覺、觸覺等）以實現更全麵的理解。 可解釋AI（Explainable AI, XAI）：如何讓深度學習模型的決策過程更加透明，增強用戶信任。 聯邦學習與隱私保護：在保護數據隱私的前提下進行模型訓練。 AI倫理與社會影響：探討人工智能發展帶來的倫理挑戰和潛在的社會影響。 本書不僅適閤對人工智能和機器人技術感興趣的在校學生、研究人員，也適用於希望將AI技術應用於實際産品開發的工程師和産品經理。通過本書的學習，您將能夠係統地掌握深度學習的核心技術，並將其創造性地應用於構建下一代自主智能係統，從而在飛速發展的人工智能浪潮中占據有利位置。

評分☆☆☆☆☆

從這本書的標題來看，它似乎是一本非常全麵的ROS2入門和進階指南。我之前接觸過ROS1，對其強大的生態係統印象深刻，所以對ROS2充滿瞭期待。書中提到的“正版包郵”讓我對書的質量和版權有瞭信心。我特彆看重書中對“原理”的深入講解，因為我希望能夠真正理解ROS2的工作機製，而不是僅僅停留在API的使用層麵。我期待書中能夠詳細介紹ROS2的DDS通信機製，以及它如何實現發布/訂閱、服務和動作等通信模式。另外，我一直對ROS2在多機器人協同方麵的能力很感興趣，希望書中能夠有相關的案例和教程。如果書中還能涵蓋一些ROS2的常用工具，比如Rviz, Gazebo等，並且講解如何利用它們進行仿真和可視化，那就更好瞭。總而言之，我希望這本書能夠幫助我快速掌握ROS2的核心技術，並且為我未來的機器人開發項目打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書在ROS2與機器學習的結閤方麵，給我帶來瞭很多啓發。我一直認為ROS2不僅僅是一個機器人操作係統，更是連接機器人硬件和高級智能算法的橋梁。書中關於如何將Python或C++編寫的機器學習模型集成到ROS2節點中的講解，讓我眼前一亮。我特彆是想瞭解書中是如何處理數據流的，比如如何將傳感器數據轉化為機器學習模型可以輸入的格式，以及如何將模型的輸齣結果轉化為ROS2的消息，以便其他節點進行處理。書中提到的“ROS2機器學習算法教程”聽起來就非常吸引人，我期待它能涵蓋一些經典的機器學習算法，例如用於目標檢測的YOLO，或者用於路徑規劃的強化學習算法。如果書中能提供一些預訓練的模型或者代碼示例，那就更完美瞭，可以直接拿來做實驗。我覺得這本書不僅僅是技術手冊，更是一本能夠激發創新的工具書，它幫助我看到瞭ROS2在人工智能領域的巨大潛力。

評分☆☆☆☆☆

我一直關注著ROS2的發展，並且對它在工業自動化和自主導航等領域的應用充滿瞭好奇。這本書的內容，尤其是關於ROS2的“原理”和“使用方法”的講解，正好滿足瞭我這方麵的需求。我一直想弄明白ROS2是如何做到跨平颱和跨語言的，書中對ROS2的構建係統和中間件的解釋，讓我對這些底層機製有瞭更清晰的認識。我尤其對書中關於ROS2的安全性方麵的討論很感興趣，因為在工業環境中，安全性是至關重要的。我還希望書中能提供一些關於ROS2在實際項目中的部署和調試的經驗分享，這對於我來說非常有價值。比如，如何有效地進行節點間的通信優化，如何排查復雜的網絡問題，以及如何構建健壯的ROS2應用。如果書中能包含一些調試工具的使用教程，那將大大提高我的學習效率。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容，我個人認為最大的亮點在於它對ROS2核心架構的深入剖析。我曾經嘗試過閱讀ROS2的官方文檔，但總感覺有些零散，不夠係統。而這本書就像一個指南針，它將ROS2的各個組件，從節點、話題、服務、動作，到參數服務器，再到ROS2的DDS底層通信，都進行瞭清晰的梳理和講解。我尤其欣賞書中對於DDS的解釋，它不僅僅是簡單地介紹DDS是什麼，而是詳細地闡述瞭ROS2如何利用DDS來實現高效、可靠的通信，包括QoS策略的應用，以及如何在不同的場景下選擇閤適的QoS策略。這對於理解ROS2的實時性和魯棒性至關重要。此外，書中關於ROS2的構建係統、包管理等內容也給我留下瞭深刻的印象。我一直覺得ROS的學習麯綫比較陡峭，而這本書的結構化講解，能夠幫助新手快速建立起ROS2的知識體係，避免走彎路。我期待書中能夠提供更多實際的工程應用案例，讓我能夠將學到的知識融會貫通，應用到自己的項目中。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的第一感覺就是沉甸甸的，封麵設計很簡潔，但是信息量卻很足。我之前在ROS1上做過一些項目，當時就被ROS強大的模塊化和分布式特性所吸引。ROS2的齣現，感覺是對ROS1的一次徹底革新，特彆是它在實時性、安全性和多機器人協同方麵的進步，讓我非常期待。這本書的標題中提到瞭“ROS2架構”、“原理”、“使用方法”以及“機器學習算法教程”，這幾個關鍵詞正是我目前最感興趣的。我尤其想瞭解ROS2的底層通信機製是如何實現的，比如DDS的具體應用，以及它如何解決ROS1中存在的一些痛點。另外，將ROS2與機器學習結閤，這絕對是未來的趨勢，我想知道書中是如何講解的，是偏嚮理論還是更側重於實際操作。我希望這本書能夠清晰地闡述ROS2的核心概念，並且提供一些具體的代碼示例，讓我可以邊學邊練，盡快上手。畢竟，對於開發者來說，理論知識固然重要，但實際動手能力纔是關鍵。期待書中能有深入的解析，讓我不僅知其然，更知其所以然。