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[印度] 朗坦·约瑟夫 著，刘锦涛 译

图书标签:

• ROS
• 机器人
• 项目开发
• 机器人编程
• 嵌入式系统
• Linux
• C++
• SLAM
• 路径规划
• 传感器
• 机器人应用

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111598176

版次：1

商品编码：12365347

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 机器人设计与制作系列

开本：16开

出版时间：2018-06-01

用纸：胶版纸

页数：284

内容简介

本书的基本目标是通过项目实践讲解ROS,探讨具有ROS接口的各种新技术。例如，你将看到如何构建自动驾驶汽车的原型，如何使用ROS构建深度学习的应用程序，以及如何在ROS中构建虚拟现实（VR）应用程序。此外，还将介绍使用ROS及其库的大约多个项目和应用程序。

目录

Contents　　目　录
译者序
推荐序一
推荐序二
作者简介
审校者简介
前言
致谢
第1章　入门ROS机器人应用程序开发 1
1.1　ROS入门 2
1.1.1　ROS发行版 2
1.1.2　支持ROS的操作系统 3
1.1.3支持ROS的机器人和传感器 4
1.1.4为什么选择ROS 5
1.2　ROS基础 6
1.2.1文件系统级 7
1.2.2计算图级 8
1.2.3ROS社区级 9
1.2.4ROS通信 9
1.3ROS客户端库 10
1.4ROS工具 11
1.4.1Rviz（ROS可视化） 11
1.4.2rqt_plot 11
1.4.3rqt_graph 12
1.5ROS仿真器 13
1.6在Ubuntu 16.04 LTS上安装ROS Kinetic 13
1.7在VirtualBox上设置ROS 17
1.8设置ROS工作区 19
1.9ROS在工业和研究中的机遇 20
1.10　问题 22
1.11　本章总结 22
第2章　使用ROS、OpenCV和Dynamixel伺服舵机进行人脸检测与跟踪 23
2.1项目概述 23
2.2硬件和软件需求 24
2.3ROS与Dynamixel伺服舵机的接口 33
2.4创建人脸跟踪ROS包 34
2.5人脸跟踪功能包的工作原理 36
2.5.1理解人脸跟踪代码 38
2.5.2理解CMakeLists.txt 41
2.5.3track.yaml文件 43
2.5.4启动文件 43
2.5.5运行人脸跟踪器节点 44
2.5.6face_tracker_control功能包 45
2.5.7　云台控制器配置文件 46
2.5.8舵机参数配置文件 47
2.5.9人脸跟踪控制器节点 47
2.5.10　创建CMakeLists.txt 49
2.5.11　测试人脸跟踪控制功能包 49
2.5.12　集成所有节点 51
2.5.13　固定支架并安装电路 51
2.5.14　最终测试 52
2.6　问题 52
2.7　本章总结 53
第3章　在ROS中构建一个像Siri的聊天机器人 54
3.1人机交互机器人 54
3.2构建人机交互机器人 55
3.3预备条件 56
3.4AIML入门 57
3.4.1AIML标签 57
3.4.2PyAIML解释器 58
3.4.3在Ubuntu 16.04 LTS上安装PyAIML 59
3.4.4使用PyAIML 59
3.4.5加载多个AIML文件 60
3.4.6在ROS中创建AIML机器人 62
3.4.7AIML ROS功能包 62
3.5　问题 70
3.6　本章总结 70
第4章　使用ROS控制嵌入式电路板 71
4.1主流嵌入式电路板入门 71
4.1.1如何选择Arduino开发板 71
4.1.2Raspberry Pi（树莓派）介绍 74
4.1.3Odroid开发板 76
4.2Arduino与ROS的接口 76
4.2.1使用Arduino和ROS监控光线亮度 79
4.2.2在PC上运行ROS串行服务器 81
4.2.3通过mbed连接STM32开发板和ROS 82
4.2.4使用Energia连接ROS与Tiva C Launchpad板 85
4.3在Raspberry Pi和Odroid上运行ROS 87
4.3.1将Raspberry Pi和Odroid连接到PC 88
4.3.2ROS控制GPIO引脚 90
4.4　问题 94
4.5　本章总结 95
第5章　使用手势远程操作机器人 96
5.1使用键盘遥控ROS龟 97
5.2使用手势进行遥控 98
5.3项目配置 100
5.4MPU-9250、Arduino和ROS连接 101
5.5在Rviz中可视化IMU TF 106
5.6将IMU数据转换为twist消息 107
5.7集成和最终运行 109
5.8使用Android手机进行遥控 111
5.9　问题 113
5.10　本章总结 113
第6章　物体检测和识别 114
6.1物体检测和识别的快速入门 114
6.2ROS中的find_object_2d包 116
6.2.1安装find_object_2d包 116
6.2.2运行find_object_2d节点检测网络摄像头图像中的物体 117
6.2.3使用深度传感器运行find_object_2d节点 121
6.33D物体识别快速入门 124
6.4ROS中3D物体识别包的介绍 125
6.5从3D网格中检测和识别物体 127
6.5.1使用物体的3D模型进行训练 127
6.5.2使用捕获的3D模型进行训练 129
6.6识别物体 132
6.7　问题 135
6.8　本章总结 135
第7章　使用ROS和TensorFlow进行深度学习 136
7.1深度学习及其应用简介 136
7.2深度学习机器人 137
7.3深度学习库 138
7.4TensorFlow入门 139
7.4.1在Ubuntu 16.04 LTS上安装TensorFlow 139
7.4.2TensorFlow的概念 141
7.4.3在TensorFlow中编写我们的第一个程序 143
7.5使用ROS和TensorFlow进行图像识别 146
7.5.1前提条件 147
7.5.2ROS图像识别节点 147
7.6scikit-learn介绍 150
7.7SVM及其在机器人中的应用 151
7.8　问题 154
7.9　本章总结 154
第8章　在MATLAB和Android上运行ROS 156
8.1ROS-MATLAB接口入门 156
8.2在MATLAB中设置机器人工具箱 157
8.2.1MATLAB中的基本ROS功能 157
8.2.2列出ROS节点、主题和消息 158
8.3MATLAB与ROS网络通信 160
8.4利用MATLAB控制ROS机器人 163
8.4.1设计MATLAB GUI应用程序 164
8.4.2解释回调 166
8.4.3运行应用程序 168
8.5Android及其ROS接口入门 169
8.5.1安装rosjava 170
8.5.2通过Ubuntu软件包管理器安装android-sdk 172
8.6安装ROS-Android接口 174
8.7使用ROS-Android应用程序 175
8.8代码演练 180
8.9使用ROS-Android接口创建基本应用程序 182
8.10　问题 183
8.11　本章总结 184
第9章　构建自主移动机器人 185
9.1机器人规格和设计概述 185
9.2设计和选择机器人的电动机和轮子 186
9.2.1计算电动机扭矩 186
9.2.2电动机转速的计算 186
9.2.3设计总结 187
9.3构建机器人本体的2D和3D模型 187
9.3.1底盘 1

前言/序言

前　言　　Preface
本书是通过使用有趣的项目学习ROS的实用指南。这本书假设你有一些ROS的知识。但是，如果没有ROS的经验，你仍然可以使用本书开始学习ROS。第1章完全是为初学者准备的。ROS广泛应用于机器人公司、大学和机器人研究实验室，用于设计和编程机器人。如果你想在机器人软件领域工作，或者你想成为一名机器人软件工程师，那么本书十分适合你。
本书的基本目标是通过项目实践讲解ROS。这里讨论的项目也可以在学术或工业项目中重复使用。本书探讨了具有ROS接口的各种新技术。例如，你将看到如何构建自动驾驶汽车的原型，如何使用ROS构建深度学习的应用程序，以及如何在ROS中构建虚拟现实（VR）应用程序。这些只是几个着重提及的主题。此外，你将会学习使用ROS及其库的多个项目和应用程序。
你可以在满足预备条件之后使用各类项目。大多数项目可以在没有很多依赖的情况下完成。我们使用主流和可行的硬件组件来构建大多数项目。因此这使得我们在创建这些项目时不会遇到太多困难。
本书首先讲述了ROS的基础知识及其广泛的应用。第1章可以作为零基础初学者的起点。之后，将深入探讨ROS的各类项目。
我们来学习并用ROS实现酷炫的项目吧！
本书的主要内容第1章适用于ROS零基础的初学者。如果你没有ROS的相关经验，也不必担心。本章将帮助你了解ROS软件框架及概念。
第2章通过使用ROS和OpenCV库实现一个酷炫的项目。项目本质上是创建了一个人脸跟踪的应用程序，实现了以摄像头始终指向人脸的方式进行跟踪。我们将使用如Dynamixel这样的智能伺服系统使机器人在其轴上旋转。
第3章介绍如何提高机器人的互动性和智能化。该项目在ROS中创建一个可以使用文本或语音进行交流的聊天机器人。如果想要创建聊天或服务机器人，这个项目将会很有用。
第4章可以帮助你使用Arduino、嵌入式兼容板、Raspberry Pi或Odroid以及ROS接口制作机器人。在该章中，你将看到各种嵌入式开发板和与之配套的接口项目。
第5章包括如何使用Arduino和IMU制作手势控制设备。手势由ROS节点转换为运动命令。
第6章介绍检测物体的有趣项目。使用强大的ROS包学习二维物体和三维物体的识别。
第7章介绍了一个在机器人上使用先进技术开发的项目。使用TensorFlow库和ROS，可以实现有趣的深度学习应用程序。你可以使用深度学习实现图像识别，本章还有关于使用SVM的应用程序。
第8章介绍如何使用ROS、MATLAB和Android编写机器人应用程序。
第9章介绍如何在ROS的帮助下制作一个自主移动机器人。你可以了解如何使用导航、gmapping和AMCL等软件包实现机器人自主移动。
第10章介绍了本书中很有趣的一个项目。在该章中，我们将使用ROS和Gazebo实现自动驾驶汽车的仿真。
第11章展示了如何使用VR头戴设备和Leap Motion传感器控制机器人的动作。你可以使用虚拟现实这一前沿技术。
第12章介绍了如何在ROS中使用rosbridge开发交互式Web应用程序。
阅读前的准备工作一个运行Linux发行版的强大PC，最好是Ubuntu 16.04 LTS。
使用带有独立显卡的笔记本电脑或台式机，推荐4～8GB的内存。主要用于运行Gazebo高端仿真以及处理点云和计算机视觉。
有本书提到的传感器、执行器和I/O板，并且应该能将它们全部连接到PC。
需要安装Git克隆软件包文件。
如果你是Windows用户，那么下载VirtualBox并设置Ubuntu。在VirtualBox中尝试将实际硬件与ROS进行连接时，可能会遇到问题。所以，最好使用Linux系统。
本书的读者对象如果你是机器人爱好者或研究人员并想了解更多有关使用ROS开发机器人应用程序的信息，本书正是为你准备的。为了学习本书，你应该具备ROS、GNU / Linux和C ++编程等概念的基础知识。这本书也适用于想要探索ROS的高级功能的程序开发人员。
致　谢　　Acknowledgements感谢购买我之前两本ROS书籍的读者。事实上，正是他们的鼓励促使我写了本书。
感谢Packt出版团队为书的出版所提供的支持。没有你们，出书就是一个遥远的梦想。
特别感谢Packt的编辑Amedh Pohad和Namrata Patil，感谢他们在写作过程中的指导和建议。
特别感谢Ruixiang Du等所有审校者对内容的改进和提出的建议，是你们使本书变得更完美。
我生命中最重要的是我的家人，没有他们的支持，我不可能写完本书。我想把这本书奉献给我的父母，他们给了我写作的灵感。这是我关于ROS的第三本书。感谢他们一直以来的支持。
还要感谢我之前的公司ASIMOV Robotics，在本书中为几个项目提供了组件。非常感谢！
再次感谢我的读者。我希望你们也喜欢这本书，我的小小成就都源于你们的支持。

探索机器人世界的无限可能：从入门到实践的深度解析 本书将带领您踏上一段令人兴奋的机器人开发之旅，深入探究如何构建、控制和部署功能各异的机器人系统。无论您是初学者渴望掌握基础理论，还是经验丰富的开发者寻求进阶技巧，这里都汇聚了扎实的理论知识、前沿的技术应用以及一系列贴合实际的开发案例，旨在帮助您从零开始，一步步成为一名优秀的机器人工程师。 核心内容概览： 本书的核心在于提供一个系统性的学习框架，涵盖了机器人开发的关键要素，从最基础的硬件感知到复杂的路径规划与任务执行。我们将从机器人的“眼睛”和“耳朵”——传感器技术入手，探讨如何获取环境信息，再到赋予机器人“大脑”——计算与控制系统，实现智能决策。最终，我们将通过一系列精心设计的项目，将理论付诸实践，让您亲手打造出功能强大的机器人。 第一部分：机器人感知与理解 在这一部分，我们将重点关注机器人如何“看”和“听”，即如何获取并理解周围环境的信息。 传感器基础： 我们将详细介绍机器人常用的各类传感器，包括但不限于： 视觉传感器： 摄像头（单目、双目、深度摄像头）、激光雷达（LiDAR）、超声波传感器等。深入讲解它们的工作原理、成像方式、数据格式以及在机器人导航、避障、目标识别中的应用。我们将探讨像素、深度图、点云等核心概念，并介绍如何处理和分析这些传感器数据。 惯性测量单元 (IMU)： 加速度计、陀螺仪、磁力计等，它们如何帮助机器人感知自身姿态、运动状态和方向。我们将讲解姿态解算、传感器融合等关键技术，以获得更精确的运动估计。 编码器与测距传感器： 如何测量轮子的转速、机器人的位移，以及与环境的距离。 力/触觉传感器： 它们如何感知与物体的接触力和摩擦力，实现更精细的操作。 其他传感器： GPS、轮速编码器、环境传感器（温度、湿度等）的原理与应用。 数据预处理与融合： 原始传感器数据往往充满噪声，并且需要整合不同传感器提供的信息才能获得全面的环境认知。我们将深入研究： 噪声滤波： 高斯滤波、卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波 (EKF) 等，用于平滑传感器数据，去除异常值。 传感器融合： 如何将来自不同传感器的数据（如视觉、LiDAR、IMU）进行有效融合，形成对环境更准确、更鲁棒的描述。我们将讲解数据对齐、时间同步等技术。 特征提取与描述： 从图像或点云中提取有意义的特征点，如SIFT、SURF、ORB等，用于目标识别和匹配。 三维重建与建图： 让机器人能够理解三维空间是实现自主导航的关键。 单目/双目视觉SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)： 讲解如何利用摄像头进行同时定位与地图构建。我们将详细介绍视觉SLAM的原理、经典算法（如ORB-SLAM, LSD-SLAM）以及它们的优缺点。 激光雷达SLAM： 探讨如何利用LiDAR数据构建高精度地图，以及常用的SLAM算法（如GMapping, Cartographer, LOAM）。 语义地图： 超越几何信息的地图，融入对环境中物体的识别（如门、桌子、人），为机器人提供更高级的导航和交互能力。 第二部分：机器人控制与决策 在获取环境信息之后，机器人需要根据这些信息做出决策并执行相应的动作。 机器人运动学与动力学： 正逆运动学： 讲解如何计算机器人末端执行器的位置姿态（正运动学），以及如何根据期望的末端执行器位姿计算关节角度（逆运动学）。我们将详细推导不同类型机器人（如连杆机器人、移动机器人）的运动学方程，并提供求解方法。 雅可比矩阵： 在运动学和动力学分析中的重要作用，用于分析关节速度与末端执行器速度的关系。 动力学模型： 建立机器人运动的数学模型，考虑惯性、重力、摩擦力等因素，为更精确的轨迹跟踪和控制打下基础。 机器人控制算法： PID 控制： 深入剖析经典PID控制器的工作原理、参数整定方法及其在机器人关节控制中的应用。 基于模型的控制： 如模型预测控制 (MPC)，通过预测未来系统的行为来优化控制策略。 力/触觉反馈控制： 如何根据传感器反馈实现对力的精确控制，用于抓取、装配等精细操作。 轨迹规划与跟踪： 如何生成平滑、安全、高效的机器人运动轨迹，并设计控制器来精确跟踪这些轨迹。 路径规划： 让机器人能够在已知或未知环境中找到从起点到终点的最优路径。 全局路径规划： A算法、Dijkstra算法、RRT (Rapidly-exploring Random Tree) 系列算法等，在已知地图上寻找最优路径。 局部路径规划： 动态窗口法 (Dynamic Window Approach, DWA)、人工势场法等，用于在复杂动态环境中实时避障。 考虑机器人动力学的路径规划： 结合机器人的运动学和动力学约束，生成更切合实际的路径。 行为决策与任务规划： 状态机： 实现简单但有效的任务逻辑控制。 行为树： 构建更复杂、可扩展的机器人行为。 有限状态自动机 (FSM)： 在机器人特定场景下的应用。 第三部分：高级主题与应用 在掌握了基础理论和控制方法后，我们将进入更高级的机器人开发领域。 人机交互 (HRI)： 语音识别与合成： 让机器人能够理解人类的语音指令，并用语音进行回应。 手势识别： 通过视觉或其他传感器识别用户的手势，实现非语言交互。 情感计算： 尝试让机器人理解和表达情感，提升用户体验。 机器学习在机器人中的应用： 强化学习： 训练机器人学习最优的策略，如在复杂环境中导航或执行操作。 深度学习： 用于目标检测、识别、分割，以及生成更逼真的运动。 模仿学习： 通过观察人类的演示来学习新的技能。 机器人操作系统 (ROS)： ROS 架构与核心概念： 节点、话题、服务、动作等。 ROS 开发工具： RViz (可视化工具)、Gazebo (仿真器)、rqt (插件框架) 等。 ROS 常用库与算法： Navigation Stack (导航包)、MoveIt! (机械臂操作包) 等。 ROS 编程实践： C++ 和 Python 在 ROS 中的应用。 机器人仿真： Gazebo、Webots 等仿真器的使用： 在虚拟环境中进行机器人模型的搭建、传感器配置、算法测试和调试。 仿真与真实世界的映射： 如何将仿真结果迁移到真实机器人上。 特定应用场景分析（非详述具体项目，而是提供思路）： 自主导航： 介绍如何在复杂室内/室外环境中实现自主定位、建图和路径规划。 物体抓取与操作： 探讨机械臂的运动控制、末端执行器设计、视觉伺服以及力控技术。 人机协作： 设计机器人与人类协同工作的流程和交互方式。 群体机器人： 介绍多机器人协同、信息共享和任务分配的挑战与方法。 本书的特点： 理论与实践深度结合： 每一项理论知识都伴随着详细的解释和清晰的图示，并辅以大量的代码示例和实际应用场景分析，帮助您在理解的同时，快速掌握动手能力。 循序渐进的学习路径： 从最基础的传感器原理到复杂的算法实现，本书为您构建了一个清晰的学习逻辑，让您能够逐步深入，挑战更高级的主题。 涵盖核心技术栈： 重点介绍当前机器人领域最流行的技术和工具，特别是 ROS 操作系统，让您能够与主流的机器人开发生态接轨。 强调解决实际问题： 本书提供的知识和方法都紧密围绕着如何解决真实的机器人开发挑战，让您学到的知识能够直接应用于实际项目。 面向广泛读者群体： 无论您是计算机科学、电子工程、自动化专业的学生，还是对机器人技术充满热情的爱好者，亦或是希望将机器人技术应用于自己领域的工程师，本书都能为您提供宝贵的知识和指导。 通过本书的学习，您将能够： 深入理解机器人系统的构成与工作原理。 熟练掌握常用的机器人传感器及其数据处理方法。 掌握多种机器人运动学、动力学分析与控制技术。 能够独立完成机器人的路径规划与避障任务。 熟悉 ROS 操作系统，并能利用其进行机器人开发。 具备将机器学习等前沿技术应用于机器人开发的能力。 培养解决复杂机器人问题、设计和实现创新机器人的能力。 本书不仅是一本技术手册，更是一扇通往机器人世界的大门，它将激发您对未知的好奇心，培养您的创新思维，并为您在蓬勃发展的机器人领域开辟一条成功的道路。准备好迎接挑战，释放您的创造力，一同探索机器人技术的无限可能吧！

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就很有吸引力，简洁大方，配色也比较舒服，给人的第一印象就很好。我拿到这本书的时候，迫不及待地翻开了目录，看到里面列出的11个项目，感觉内容非常丰富，涵盖了从基础的机械臂控制到复杂的SLAM导航，再到机器人的感知和交互等方面，可以说是一个非常全面的ROS机器人开发实践指南。我尤其对其中关于路径规划和运动控制的章节很感兴趣，这正是我在学习ROS过程中遇到的难点，希望能通过这本书的学习，找到切实可行的解决方案。而且，书中所提到的项目都带有实际的应用场景，比如自动驾驶、无人机、智能仓储等，这让我觉得这本书的学习内容是非常贴合实际需求的，学到的知识可以很快地应用到实际项目中去，这一点对我来说非常重要。作者在项目选择上也花了心思，既有适合初学者的入门级项目，也有能够挑战资深开发者的进阶级项目，这使得这本书能够满足不同层次的读者需求，无论是刚接触ROS的菜鸟，还是有一定基础的开发者，都能从中受益。总的来说，这本书给我一种“干货满满”的感觉，期待在阅读过程中能获得满满的收获。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对ROS的了解仅限于一些零散的教程和概念，总觉得难以形成完整的知识体系。直到我翻开这本书，我才真正体会到ROS的魅力和潜力。这本书的设计非常人性化，它不仅仅是一本技术手册，更像是一个循序渐进的学习路线图。作者精心挑选了11个具有代表性的ROS项目，每个项目都代表了ROS在机器人领域的一个重要应用方向。我特别喜欢书中对于机器人感知和决策方面的项目讲解，比如物体识别、目标跟踪以及多机器人协同等，这些都是我一直以来非常感兴趣但又觉得难以入门的领域。作者在讲解这些项目时，不仅提供了实现代码，还详细阐述了所涉及的算法原理和ROS通信机制，让我能够清晰地理解整个系统的运作流程。更难得的是，书中还穿插了一些ROS的最佳实践和开发技巧，这对于提高代码质量和项目效率非常有帮助。我感觉这本书就像我的“私人教练”，让我能够在短时间内掌握ROS开发的精髓，并且能够独立完成更复杂的机器人项目。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉就像是一位经验丰富的导师，耐心地引导我一步步走进ROS机器人的世界。我特别欣赏作者在讲解项目时所采用的“由浅入深”的教学方法。很多ROS相关的书籍要么过于理论化，让初学者望而却步；要么过于碎片化，缺乏系统性。而这本书则恰恰找到了一个非常好的平衡点。它从一个具体的项目入手，让你在解决实际问题的过程中，自然而然地学习到ROS的各项核心技术。书中对于每个项目的技术选型和实现方案都有详细的论述，并且解释了为什么选择这样的方案，这对于培养读者的工程思维非常有帮助。我尤其喜欢书中对于一些复杂算法的讲解，作者能够用非常通俗易懂的语言，将复杂的数学原理和算法流程解释清楚，让我能够理解“为什么这么做”，而不是仅仅停留在“怎么做”。而且，书中提供的代码可以直接在ROS环境中运行，这极大地节省了读者自行搭建环境和调试代码的时间，能够更快地体验到项目成果。这本书无疑为我打开了ROS机器人开发的一扇新大门，我迫不及待地想动手实践其中的每一个项目。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书后，我最直观的感受就是其内容的深度和广度。它不仅仅是罗列了一些ROS的使用技巧，而是真正地从项目开发的整体角度出发，带领读者去构建一个完整的机器人系统。我尤其欣赏作者在项目案例选择上的独到之处，每个案例都紧密结合了当前机器人技术的发展趋势，涵盖了工业自动化、服务机器人、智能家居等多个领域。在阅读的过程中，我发现书中对于ROS的各个组成部分的应用都有深入的讲解，比如在某个项目中如何有效地利用ROS的导航栈来实现路径规划，在另一个项目中如何通过ROS的感知节点来处理相机或激光雷达的数据，以及如何利用ROS的通信机制来实现不同模块之间的协同工作。作者在讲解过程中，并没有回避复杂的技术细节，而是通过清晰的图示和详细的代码注释，将它们一一呈现给读者，并且给出了相应的解决方案。我感觉通过这本书的学习，我不仅仅是学会了如何使用ROS的API，更是掌握了一种解决机器人系统集成问题的思维方式。这本书为我提供了一个非常宝贵的实践平台，让我能够真正地将理论知识转化为实际的机器人应用。

评分☆☆☆☆☆

初次拿到这本书，就被其厚实的内容所震撼，随手翻阅了几页，就发现作者的写作风格非常严谨且富有条理。书中对于ROS的每一个核心概念都进行了细致的讲解，从ROS的架构、节点、话题、服务、参数服务器，到TF坐标变换、URDF机器人模型描述，再到ROS的仿真环境Gazebo的使用，每一个知识点都解释得非常到位，而且配合大量的代码示例，使得理论知识的学习不再枯燥乏味。最让我惊喜的是，书中对于每个项目都提供了清晰的步骤指导，并且详细解释了每一个步骤背后的原理和实现思路。例如，在介绍SLAM导航的章节，作者不仅仅提供了代码，还深入浅出地讲解了激光雷达数据处理、地图构建、定位算法和路径规划算法的工作原理，这让我对SLAM有了更深刻的理解。这本书最大的亮点在于其项目驱动的学习方式，通过实际的项目开发来巩固ROS的理论知识，这种方式比单纯的学习API要有效得多，能够快速提升开发者的实战能力。总而言之，这本书是一本不可多得的ROS开发宝典，无论你是想系统学习ROS，还是想通过实践来提升技能，这本书都能满足你的需求。