机器人SLAM技术及其ROS系统应用 第2版

本书结合编者多年科研成果以及应用型本科课程教学经验撰写而成,内容新颖,覆盖面广,将科研成果分结构、分层次地融入到知识体系之中,同时还吸纳了国内外该领域的众多代表性成果。

本书是“十三五”江苏省高等学校重点教材。全书贯彻“理论与实际相结合，教学与实践相统一，紧跟当前SLAM研究重点”的思想，以ROS系统作为平台，以Turtlebot机器人为载体，以实际应用为纽带，在ROS系统中实现各种SLAM算法。全书共分为5章。第1章介绍SLAM的基本定义、分类及其数学模型，对ROS系统进行简要描述，分析在ROS系统下基于激光特征点的SLAM技术和基于视觉的SLAM技术的特点。第2章详细分析一些典型的基于矢量的SLAM算法和基于随机有限集的SLAM算法的基本原理及其实现。第3章给出ROS系统的详细安装步骤以及部分常用的ROS系统基本操作命令，并以Turtlebot机器人为载体进行基础功能包的安装和测试。第4章首先介绍用于SLAM的ROS相关工具及其使用，然后分别介绍基于激光雷达的Gmapping、Hector SLAM、Cartographer的原理，以及在机器人Turtlebot上的算法实现。第5章介绍基于视觉的MonoSLAM、ORB-SLAM2工作原理及其实现步骤，同时介绍多机器人视觉SLAM系统和地图融合实现过程。本书可作为机器人工程、自动化、机械电子工程、智能制造工程等相关专业高年级本科生或者研究生的教材，也可供相关工程技术人员参考。

前言
第1章绪论1
1.1SLAM简介1
1.1.1SLAM的基本定义1
1.1.2SLAM的分类3
1.2ROS简介5
1.3基于ROS系统的SLAM技术6
1.3.1基于激光的SLAM技术7
1.3.2基于视觉的SLAM技术8
1.4SLAM技术的未来发展13
1.5本章小结14
参考文献14
第2章SLAM算法简介与实现15
2.1SLAM算法简介15
2.1.1SLAM算法分类15
2.1.2不同种类SLAM算法的特点16
2.2基于矢量的SLAM经典算法19
2.2.1EKF-SLAM算法基本原理19
2.2.2EKF-SLAM算法的MATLAB仿真验证23
2.2.3FastSLAM算法基本原理23
2.2.4FastSLAM算法的MATLAB仿真27
2.3基于随机有限集的SLAM算法27
2.3.1随机有限集27
2.3.2基于随机有限集的SLAM28
2.3.3PHD-SLAM算法基本原理29
2.3.4PHD-SLAM算法的MATLAB仿真验证33
2.4本章小结34
参考文献34
第3章基于ROS系统的SLAM技术36
3.1ROS系统36
3.1.1ROS的版本介绍和安装38
3.1.2ROS文件系统级45
3.1.3ROS计算图级47
3.1.4ROS开源社区级50
3.2ROS系统基本操作51
3.2.1创建工作空间51
3.2.2创建ROS功能包及功能包编译52
3.2.3ROS节点的使用53
3.2.4ROS主题与节点的交互55
3.2.5ROS服务的使用57
3.2.6节点的创建和编译58
3.2.7服务和消息文件的创建和使用62
3.2.8Launch启动文件68
3.3基于ROS系统的机器人实践69
3.3.1Turtlebot介绍69
3.3.2Turtlebot功能包安装和配置71
3.3.3机器人底盘测试73
3.3.4机器人传感器测试73
3.3.5机器人跟随功能实现74
3.3.6基于ROS的多机通信配置75
3.4基于ROS系统的SLAM开源方案78
3.4.1基于激光雷达的SLAM算法78
3.4.2基于视觉的SLAM算法79
3.5本章小结80
参考文献81
第4章激光SLAM技术82
4.1ROS相关工具的使用82
4.1.1rviz和Gazebo的简介82
4.1.2Gazebo的使用83
4.1.3rviz的使用85
4.1.4Turtlebot机器人在Gazebo中的仿真87
4.1.5Turtlebot机器人在rviz中的显示89
4.2激光雷达传感器89
4.2.1激光雷达探测原理89
4.2.2基于ROS的激光雷达驱动安装90
4.3基于激光的Gmapping算法91
4.3.1Gmapping背景91
4.3.2Gmapping算法原理92
4.3.3Gmapping功能包的安装95
4.3.4Gmapping算法在Turtlebot上的实现98
4.4基于激光的HectorSLAM算法101
4.4.1HectorSLAM背景101
4.4.2HectorSLAM算法原理102
4.4.3HectorSLAM功能包的安装105
4.4.4HectorSLAM算法在Turtlebot上的实现107
4.5基于激光的Cartographer算法109
4.5.1Cartographer背景109
4.5.2Cartographer算法原理110
4.5.3Cartographer功能包的安装113
4.5.4Cartographer算法在Turtlebot上的实现117
4.6本章小结123
参考文献124
第5章视觉SLAM技术125
5.1经典视觉SLAM框架125
5.2视觉传感器及其基础算法126
5.2.1视觉传感器126
5.2.2视觉里程计129
5.2.3后端优化137
5.2.4回环检测140
5.3MonoSLAM算法144
5.3.1MonoSLAM背景144
5.3.2MonoSLAM算法145
5.3.3MonoSLAM功能包的安装150
5.3.4MonoSLAM实现152
5.4ORB-SLAM2算法155
5.4.1ORB-SLAM2背景155
5.4.2ORB-SLAM2算法155
5.4.3ORB-SLAM2功能包的安装162
5.4.4ORB-SLAM2在Turtlebot上的实现166
5.5多机器人视觉SLAM技术简介171
5.5.1多机器人系统171
5.5.2机器人相互识别173
5.5.3地图融合策略177
5.5.4地图融合182
5.6本章小结182
参考文献182