第1章 绪论 1
1.1 移动机器人的基本概念 2
1.1.1 机器人的定义 2
1.1.2 移动机器人概述 2
1.2 移动机器人的发展 3
1.3 移动机器人的分类 7
1.3.1 按照应用场景分类 7
1.3.2 按照移动机构分类 9
1.4 移动机器人的关键技术 12
1.4.1 环境建模 12
1.4.2 自主定位 13
1.4.3 导航规划 14
1.5 本章小结 15
习题1 16
第2章 移动机器人的结构 17
2.1 引言 18
2.2 控制器 18
2.2.1 单片机 19
2.2.2 嵌入式控制器 19
2.2.3 工控机 19
2.3 驱动器 20
2.3.1 常用的驱动器 20
2.3.2 直流电机 21
2.3.3 伺服电机 23
2.3.4 步进电机 24
2.4 传感器 24
2.4.1 传感器及其分类 25
2.4.2 内部传感器 26
2.4.3 外部传感器 28
2.5 本章小结 33
习题2 33
第3章 移动机器人的数学模型 35
3.1 移动机器人的运动学模型 35
3.1.1 移动机器人坐标系 36
3.1.2 双轮差速移动机器人的运动学模型 38
3.1.3 全方位移动机器人的运动学模型 39
3.2 移动机器人的动力学模型 42
3.2.1 双轮差速移动机器人的动力学模型 42
3.2.2 全方位移动机器人的动力学模型 43
3.3 本章小结 47
习题3 47
第4章 移动机器人定位 48
4.1 环境地图构建方法 49
4.1.1 几何特征地图 50
4.1.2 拓扑地图 50
4.1.3 点云地图 51
4.1.4 八叉树地图 53
4.1.5 栅格地图 55
4.2 定位问题的分类 56
4.2.1 局部定位与全局定位 56
4.2.2 静态环境定位与动态环境定位 57
4.2.3 被动定位与主动定位 57
4.2.4 单机器人定位与多机器人定位 58
4.3 定位的常用方法 58
4.3.1 GPS定位 58
4.3.2 基于地图的定位 60
4.3.3 基于概率方法的定位 61
4.4 本章小结 67
习题4 67
第5章 移动机器人路径规划 68
5.1 引言 69
5.2 路径规划的传统算法 70
5.2.1 全局路径规划 70
5.2.2 局部路径规划 80
5.3 基于采样的路径规划 86
5.3.1 概率路图法 86
5.3.2 快速扩展随机树法 88
5.4 现代智能路径规划 90
5.4.1 模糊逻辑算法 90
5.4.2 神经网络算法 92
5.4.3 遗传算法 92
5.4.4 蚁群算法 94
5.4.5 粒子群优化算法 95
5.4.6 禁忌搜索算法 96
5.5 案例分析：烟花算法 96
5.5.1 基本烟花算法 97
5.5.2 基本烟花算法在路径规划中的实现 101
5.6 本章小结 105
习题5 105
第6章 激光SLAM 106
6.1 SLAM的概念及分类 107
6.2 SLAM的数学表述 110
6.2.1 基本概念 110
6.2.2 SLAM问题的数学表述 111
6.3 滤波激光SLAM 113
6.3.1 激光SLAM系统模型 114
6.3.2 贝叶斯滤波 115
6.3.3 扩展卡尔曼滤波SLAM算法 116
6.3.4 粒子滤波 118
6.4 Gmapping算法 120
6.4.1 FastSLAM算法 120
6.4.2 Gmapping算法概述 121
6.4.3 Gmapping算法流程 123
6.5 图优化SLAM算法 131
6.5.1 图优化SLAM算法概述 131
6.5.2 图优化SLAM算法原理 132
6.6 Cartographer算法 134
6.6.1 激光扫描匹配 135
6.6.2 闭环检测 136
6.6.3 位姿图优化 138
6.7 激光SLAM的案例分析 140
6.7.1 传感器模型 141
6.7.2 基于粒子滤波的移动机器人定位 143
6.7.3 环境地图构建 147
6.8 本章小结 151
习题6 152
第7章 视觉SLAM 153
7.1 视觉SLAM概述 154
7.1.1 视觉SLAM的概念与框架 154
7.1.2 视觉SLAM的主要算法 155
7.2 视觉前端――视觉里程计 157
7.2.1 视觉里程计的数学模型 157
7.2.2 特征点法 160
7.2.3 直接法 170
7.3 后端优化 174
7.3.1 基本概念 174
7.3.2 状态估计问题 174
7.3.3 非线性*小二乘 175
7.3.4 位姿图优化 179
7.4 回环检测 181
7.4.1 基本概念 181
7.4.2 词袋模型 181
7.4.3 评价指标――准确率和召回率 184
7.5 案例分析：ORB-SLAM2算法 184
7.5.1 ORB-SLAM概述 184
7.5.2 ORB-SLAM2基本原理 186
7.6 案例分析：动态视觉SLAM 188
7.6.1 动态点的识别 188
7.6.2 动态视觉SLAM的整体框架 194
7.6.3 后端优化 197
7.6.4 动态环境下的三维地图构建 201
7.7 本章小结 205
习题7 205
第8章 机器人操作系统 207
8.1 ROS简介 208
8.1.1 ROS的发展 208
8.1.2 ROS的安装 208
8.1.3 配置ROS 210
8.1.4 测试ROS 210
8.2 catkin文件系统 211
8.2.1 catkin编译系统 211
8.2.2 catkin工作空间 212
8.2.3 package功能包 213
8.2.4 常见文件类型 215
8.3 ROS通信机制 217
8.3.1 topic 217
8.3.2 service 218
8.3.3 action 219
8.4 ROS工具 220
8.4.1 仿真工具Gazebo 220
8.4.2 三维可视化工具RViz 220
8.4.3 ROS GUI开发工具rqt 220
8.5 本章小结 221
习题8 221
第9章 移动机器人仿真开发 223
9.1 搭建移动机器人模型 224
9.2 搭建仿真物理环境模型 235
9.3 定位与导航 238
9.3.1 键盘控制 238
9.3.2 定位与建图 239
9.3.3 导航 242
9.3.4 自主探索 244
9.4 本章小结 247
习题9 247
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