机器人系统设计与制作

本书是一本关于机器人学的书籍，从机器人的基本结构开始，逐步讲解了有关机器人的硬件及软件结构。机器人的硬件部分主要包括了基本机械结构以及完成机器人定位和自知名品牌航所需的各种传感器；机器人的软件部分是基于Python语言在ROS中进行编写的程序，目的是完成机器人的指定功能。而后通过硬件和软件的结合完成了机器人在指定地图内按照用户命令进行移动的功能，并且有一个GUI强化了人机界面的交互功能。

郎坦·约瑟夫，电子工程师、机器人发烧友、机器视觉专家、嵌入式程序员，还是印度0botiCS实验室创始人兼CEO。他在大学时曾负责一个项目并制作了一个可以与人交流的社交机器人，由此开始对机器人、图像处理和Python产生兴趣。

前言
第1章机器人学概述
1.1什么是机器人
1.1.1术语机器人的来历
1.1.2现代机器人定义
1.2机器人从哪儿来
1.3机器人上都有什么
1.3.1肢体
1.3.2传感器
1.3.3执行器
1.3.4控制器
1.4如何制作机器人
1.4.1反应式控制
1.4.2分级（协商）控制
1.4.3混合控制
1.5本章小结
第2章服务机器人的机械设计
2.1服务机器人的设计需求
2.2机器人的传动装置
2.2.1选择电机和轮子
2.2.2设计小结
2.2.3机器人底盘设计
2.3安装LibreCAD、Blender和Mes
2.3.1安装Lib
2.3.2安装Bl
2.3.3安装Me
2.4用LibreCAD生成机器人的二维CAD图
2.4.1底座设计
2.4.2底座连接杆设计
2.4.3轮子、电机和电机夹具设计
2.4.4脚轮设计
2.4.5中间层设计
2.4.6顶层设计
2.5用Blender制作机器人的三维模型
2.5.1Blender中的Python脚本语言
2.5.2Blender中的Python API介绍
2.5.3机器人建模中的Python脚本
2.6习题
2.7本章小结
第3章用ROS和Gazebo进行机器人仿真
3.1什么是机器人仿真
3.1.1机器人数学建模
3.1.2ROS和Gazebo简介
3.1.3在Ubuntu 14.04.2下安装ROS I
3.1.4在酒店环境下进行ChefBot和TurtleBot仿真
3.2习题
3.3本章小结
第4章设计ChefBot的硬件部分
4.1ChefBot硬件的规格标准
4.2机器人的硬件架构框图
4.2.1电机和编码器
4.2.2电机驱动器
4.2.3嵌入式控制板
4.2.4超声传感器
4.2.5惯性测量单元
4.2.6K
4.2.7中央处理单元
4.2.8扬声器/麦克风
4.2.9电源/电池
4.3ChefBot硬件的工作原理
4.4习题
4.5本章小结
第5章机器人执行机构与车轮编码器
5.1直流减速电机接入Tiva C开发板
5.1.1差速传动轮式机器人
5.1.2安装Energia集成开发环境
5.1.3电机接口代码
5.2正交编码器接入Tiva C开发板
5.2.1编码器数据的处理
5.2.2正交编码器接口代码
5.3Dynamixel执行机构
5.4习题
5.5本章小结
第6章机器人传感器
6.1超声测距传感器
6.2红外接近传感器
6.3惯性测量单元
6.3.1惯性导航
6.3.2MPU 6050接入Tiva C开发板
6.3.3在Energia中编写接口代码
6.4利用Energia将支持DMP的MPU 6050接入开发板
6.5习题
6.6本章小结
第7章视觉传感器在Python和ROS中的编程方法
7.1机器人视觉传感器清单和图像处理库
7.2OpenCV、OpenNI和PCL简介
7.2.1什么是Op
7.2.2什么是Op
7.2.3什么?
7.3使用ROS、OpenCV和OpenNI进行Kinect的Python编程
7.3.1启动OpenNI驱动的方法
7.3.2OpenCV的ROS接口
7.4使用Kinect、ROS、OpenNI和PCL处理点云
7.5将点云转换为激光雷达数据
7.6使用ROS和Kinect实现SLAM算法
7.7习题
7.8本章小结
第8章使用Python和ROS实现语音识别及合成
8.1语音识别技术
8.1.1语音识别系统框图
8.1.2语音识别库
8.1.3Windows语音识别开发平台
8.1.4语音合成
8.1.5语音合成库
8.2在Ubuntu 14.04.2中使用Python实现语音识别及合成
8.2.1在Ubuntu 14.04.2中安装Pocket Sphinx及其Python绑定
8.2.2在Ubuntu 14.04.2中使用Pocket Sphinx的Python绑定
8.2.3输出结果
8.3在Ubuntu 14.04.2中使用Pocket Sphinx、GStreamer及Python实现实时语音识别
8.4在Ubuntu 14.04.2中使用Julius及Python实现语音识别
8.4.1Julius语音识别器和Python模块的安装
8.4.2Python-Julius客户端代码
8.4.3在Pocket Sphinx、Julius中提高语音识别的准确度
8.4.4在Ubuntu 14.04.2中安装eSpeak和Fest
8.5在Windows中使用Python实现语音识别及合成
8.6在ROS Indigo中使用Python实现语音识别
8.7在ROS Indigo中使用Python实现语音合成
8.8习题
8.9本章小结
第9章使用Python在ChefBot中应用人工智能
9.1ChefBot中的交互系统框图
9.2AIML介绍
9.3PyAIML介绍
9.3.1在Ubuntu 14.04.2上安装Py
9.3.2从源码中安装Py
9.4使用AIML和Python进行开发
9.5使用A.L.I.C.E AIML文件进行开发
9.5.1将AIML文件载入内存
9.5.2载入AIML文件并将其存为brain文件
9.5.3使用Bootsrtap方法载入AIML文件和brain文件
9.6将PyAIML集成到ROS中
9.6.1aiml_serve
9.6.2aiml_clien
9.6.3aiml_tts_clien
9.6.4aiml_speech_recog_clien
9.6.5start_chat.la
9.6.6start_tts_chat.la
9.6.7start_speech_chat.la
9.7习题
9.8本章小结
第10章对ChefBot硬件进行集成并使用Python与ROS对接
10.1构建ChefBot硬件
10.2ChefBot PC配置及ChefBot ROS开发包设置
10.3将ChefBot传感器接入Tiva C开发板
10.4为ChefBot编写一个ROS Python驱动
10.5理解ChefBot ROS启动文件
10.6使用ChefBot Python节点和启动文件
10.6.1在ROS中使用SLAM构建房间地图
10.6.2使用ROS实现定位和导航
10.7习题
10.8本章小结
第11章使用Qt和Python设计机器人的图形用户界面
11.1在Ubuntu 14.04.2 LTS中安装
11.2在Qt中使用Python绑定进行开发
11.2.1
11.2.2Py
11.3使用PyQt和PySide进行开发
11.3.1Qt设计器的介绍
11.3.2Qt的信号与槽机制
11.3.3将UI文件转化为Python代码
11.3.4为PyQt代码添加槽定义
11.3.5运行Hello World GUI应用
11.4使用ChefBot的控制GUI进行开发
11.5习题
11.6本章小结
第12章ChefBot的标定和测试
12.1使用ROS标定Xbox Ki
12.1.1标定Kinect的RGB相机
12.1.2标定Kinect IR相机
12.2轮式里程计的标定
12.2.1里程计误差分析
12.2.2误差校正
12.3标定MPU
12.4使用GUI测试机器人
12.5习题
12.6本章小结

前  言本书包含12章，主要介绍如何从零开始构建自主移动的机器人，并使用Python进行编程。本书所提到的机器人是用于家庭、宾馆、餐厅的服务机器人，我们将按照顺序介绍如何一步一步构建它。书中从机器人的基本概念开始，然后过渡到机器人三维建模和仿真，在成功进行机器人仿真之后，将介绍构建机器人原型所需要的硬件组件。    机器人的软件部分主要基于Python编程语言和其他一些软件框架开发，这些软件框架包括机器人操作系统（ROS）、OpenCV等。你将会从设计机器人到设计人机界面等多个方面来了解如何使用Python。Gazebo仿真器常用来对机器人和机器视觉开发库软件如OpenCV、OpenNI进行仿真。PCL用于处理机器人的2D和3D视觉数据。本书每章的开始部分都将首先介绍必需的理论以辅助理解下面的内容。全书内容已经经过机器人领域的专家审阅。    本书包含的内容第1章，主要内容是机器人相关的基本概念和技术，这些对机器人新手来说是非常必要的。    第2章，介绍如何使用LibreCAD和Blender（免费软件）设计机器人的2D和3D模型，还将演示如何使用Blender的Python API构建3D模型。    第3章，带你领略如何使用Gazebo和ROS进行机器人仿真。    第4章，介绍机器人的硬件设计，包括构建ChefBot所需的框图和硬件组件。    第5章，内容涉及使用Tiva C开发板连接机器人执行机构和车轮编码器，还包括使用Dynamixel这样的高端智能执行机构。    第6章，将使用Tiva C开发板连接机器人的超声测距传感器、红外传感器和IMU。    第7章，介绍OpenCV、OpenNI和PCL库，及如何将这些库文件使用Python语言和ROS开发环境连接起来。    第8章，讨论语音识别和语音合成用到的各种库文件，还包括如何将这些库文件使用Python语言和ROS开发环境连接起来。    第9章，将介绍ChatterBot的制作教程，这是为机器人交互做准备的。    第10章，内容涵盖完整的硬件集成和核心软件模块两部分，主要讨论服务机器人的自主导航以及如何使用ROS和Python进行编程。    第11章，包括如何构建用于操作餐厅机器人的GUI教程，GUI由Qt和Python包装器PyQt开发。    第12章，探讨如何对机器人进行标定并进行最后的运行测试。    使用须知本书主要介绍如何构建机器人。在开始学习之前，我们需要准备一些硬件设备。机器人可以从零开始构建，也可以买有编码器反馈的差分传动机器人。需要购买一个类似Texas Instruments Launchpad的开发板作为嵌入式处理单元，至少有一台笔记本电脑来完成机器人运算。在本书中，我们将使用Intel NUC来进行机器人运算，它结构紧凑、性能良好。除此之外，为了获取3D图像，还需要有3D传感器，如激光雷达、Kinect或Asus Xtion Pro。    有关软件部分，你需要了解GNU/Linux命令，还要熟悉Python，此外运行本书的例程还要安装Ubuntu 14.04.2 LTS。如果你还熟悉ROS、OpenCV、OpenNI和PCL那就最完美了。运行例程需要安装ROS Indigo。    适用读者本书适用于对服务机器人领域感兴趣的创业者，寻求实现机器人更多功能的专业人士，想更多地了解机器人的研究者，以及希望学习机器人的发烧友和学生。本书讲解过程循序渐进，易于理解。    读者支持本书配套了示例代码和彩图，读者可从https://github.com/hzbooks/learning-robotics-using-python/下载。